布隆过滤器（BoomFilter）

1.原理:

          a.解决的问题：

               判断一个元素是否在一个集合中

 

          b.Hash表的特点：

               i.快速准确，但是耗费存储空间

               ii.先将url或者email转为8个字节的信息指纹，在考虑Hash50%的存储效率，1亿url或者email需要16亿字节，即1.6GB空间

 

          c.布隆过滤器：
               i.能用1/8到1/4大小的空间就能解决问题，主要用一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数

               ii.对1亿的email地址，先申请16亿字节空间，作为一个二进制向量，然后将其全部清0，对一个地址X，用8个随机数产生器（F1,...,F8）生成8个信息指纹（f1,...,f8），再用一个随机数产生器G把这8个信息指纹映射到1-16亿中的8个自然数g1,...,g8，再把这8个自然数对应位置设置为1，构成布隆过滤器

     　　　　　　

               iii.布隆过滤器绝对不会漏掉在黑名单中的email，但是有时会出现误判，将正确的email判断为黑名单，一种处理办法是建立一个小的白名单，储存那些可能被误判的邮件地址

 　　　　　　

2.布隆过滤器的误识别率：

          a.假阳性：把不在集合中的元素错判成集合中的元素

          b.假设布隆过滤器有m比特，里面有n个元素，每个元素对应k个指纹的Hash函数，求一个位置在插入n个元素后被置成1的概率（因为置成1有很多种可能，考虑置成0方便简单）

               i.某个比特被置为1的概率为1/m，为0的概率为1-1/m

               ii.插入一个元素后，其为0的概率为(1-1/m)^k，插入n个元素后，为0的概率为(1-1/m)^kn；则插入n个元素后为1的概率为1-(1-1/m)^kn

               iii.当新的元素被误判时，需要其k个Hash函数的信息指纹都为1，即(1-(1-1/m)^kn)^k，约为(1-e^kn/m)^k，