Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构，它具有很好的空间和时间效率，被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员，这种检测只会对在集合内的数据错判，而不会对不是集合内的数据进行错判，这样每个检测请求返回有“在集合内（可能错误）”和“不在集合内（绝对不在集合内）”两种情况，可见 Bloom filter 是牺牲了正确率换取时间和空间。
如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路，。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为
。
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
优点
相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数（
）。另外, 散列函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。
布隆过滤器可以表示全集，其它任何数据结构都不能；
和
相同，使用同一组散列函数的两个布隆过滤器的交并差运算可以使用位操作进行。
缺点
但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。但是如果元素数量太少，则使用散列表足矣。
另外，一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素. 我们很容易想到把位数组变成整数数组，每插入一个元素相应的计数器加1, 这样删除元素时将计数器减掉就可以了。然而要保证安全地删除元素并非如此简单。首先我们必须保证删除的元素的确在布隆过滤器里面. 这一点单凭这个过滤器是无法保证的。另外计数器回绕也会造成问题。
在降低误算率方面，有不少工作，使得出现了很多布隆过滤器的变种。
(转自wikipedia）
为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例：
假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）。由于网络间的链接错综复杂，蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”。为了避免形成“环”，就需要知道蜘蛛已经访问过那些URL。给一个URL，怎样知道蜘蛛是否已经访问过呢？稍微想想，就会有如下几种方案：
1. 将访问过的URL保存到数据库。
2. 用HashSet将访问过的URL保存起来。那只需接近O(1)的代价就可以查到一个URL是否被访问过了。
3. URL经过MD5或SHA-1等单向哈希后再保存到HashSet或数据库。
4. Bit-Map方法。建立一个BitSet，将每个URL经过一个哈希函数映射到某一位。
方法1~3都是将访问过的URL完整保存，方法4则只标记URL的一个映射位。
以上方法在数据量较小的情况下都能完美解决问题，但是当数据量变得非常庞大时问题就来了。
方法1的缺点：数据量变得非常庞大后关系型数据库查询的效率会变得很低。而且每来一个URL就启动一次数据库查询是不是太小题大做了？
方法2的缺点：太消耗内存。随着URL的增多，占用的内存会越来越多。就算只有1亿个URL，每个URL只算50个字符，就需要5GB内存。
方法3：由于字符串经过MD5处理后的信息摘要长度只有128Bit，SHA-1处理后也只有160Bit，因此方法3比方法2节省了好几倍的内存。
方法4消耗内存是相对较少的，但缺点是单一哈希函数发生冲突的概率太高。还记得数据结构课上学过的Hash表冲突的各种解决方法么？若要降低冲突发生的概率到1%，就要将BitSet的长度设置为URL个数的100倍。
实质上上面的算法都忽略了一个重要的隐含条件：允许小概率的出错，不一定要100%准确！也就是说少量url实际上没有没网络蜘蛛访问，而将它们错判为已访问的代价是很小的——大不了少抓几个网页呗。
Bloom Filter的算法
废话说到这里，下面引入本篇的主角——Bloom Filter。其实上面方法4的思想已经很接近Bloom Filter了。方法四的致命缺点是冲突概率高，为了降低冲突的概念，Bloom Filter使用了多个哈希函数，而不是一个。
Bloom Filter算法如下：
创建一个m位BitSet，先将所有位初始化为0，然后选择k个不同的哈希函数。第i个哈希函数对字符串str哈希的结果记为h（i，str），且h（i，str）的范围是0到m-1 。
(1) 加入字符串过程
下面是每个字符串处理的过程，首先是将字符串str“记录”到BitSet中的过程：
对于字符串str，分别计算h（1，str），h（2，str）…… h（k，str）。然后将BitSet的第h（1，str）、h（2，str）…… h（k，str）位设为1。
很简单吧？这样就将字符串str映射到BitSet中的k个二进制位了。
(2) 检查字符串是否存在的过程
下面是检查字符串str是否被BitSet记录过的过程：
对于字符串str，分别计算h（1，str），h（2，str）…… h（k，str）。然后检查BitSet的第h（1，str）、h（2，str）…… h（k，str）位是否为1，若其中任何一位不为1则可以判定str一定没有被记录过。若全部位都是1，则“认为”字符串str存在。
若一个字符串对应的Bit不全为1，则可以肯定该字符串一定没有被Bloom Filter记录过。（这是显然的，因为字符串被记录过，其对应的二进制位肯定全部被设为1了）
但是若一个字符串对应的Bit全为1，实际上是不能100%的肯定该字符串被Bloom Filter记录过的。（因为有可能该字符串的所有位都刚好是被其他字符串所对应）这种将该字符串划分错的情况，称为false positive 。
(3) 删除字符串过程
字符串加入了就被不能删除了，因为删除会影响到其他字符串。实在需要删除字符串的可以使用Counting bloomfilter(CBF)，这是一种基本Bloom Filter的变体，CBF将基本Bloom Filter每一个Bit改为一个计数器，这样就可以实现删除字符串的功能了。
Bloom Filter跟单哈希函数Bit-Map不同之处在于：Bloom Filter使用了k个哈希函数，每个字符串跟k个bit对应。从而降低了冲突的概率。
三. Bloom Filter参数选择
(1)哈希函数选择
哈希函数的选择对性能的影响应该是很大的，一个好的哈希函数要能近似等概率的将字符串映射到各个Bit。选择k个不同的哈希函数比较麻烦，一种简单的方法是选择一个哈希函数，然后送入k个不同的参数。
(2)Bit数组大小选择
哈希函数个数k、位数组大小m、加入的字符串数量n的关系可以参考参考文献1。该文献证明了对于给定的m、n，当 k = ln(2)* m/n 时出错的概率是最小的。
同时该文献还给出特定的k，m，n的出错概率。例如：根据参考文献1，哈希函数个数k取10，位数组大小m设为字符串个数n的20倍时，false positive发生的概率是0.0000889 ，这个概率基本能满足网络爬虫的需求了。
四. Bloom Filter实现代码
下面给出一个简单的Bloom Filter的Java实现代码：
import java.util.BitSet; publicclass BloomFilter { /* BitSet初始分配2^24个bit */ privatestaticfinalint DEFAULT_SIZE =1<<25; /* 不同哈希函数的种子，一般应取质数 */ privatestaticfinalint[] seeds =newint[] { 5, 7, 11, 13, 31, 37, 61 }; private BitSet bits =new BitSet(DEFAULT_SIZE); /* 哈希函数对象 */ private SimpleHash[] func =new SimpleHash[seeds.length]; public BloomFilter() { for (int i =0; i < seeds.length; i++) { func[i] =new SimpleHash(DEFAULT_SIZE, seeds[i]); } } // 将字符串标记到bits中 publicvoid add(String value) { for (SimpleHash f : func) { bits.set(f.hash(value), true); } } //判断字符串是否已经被bits标记 publicboolean contains(String value) { if (value ==null) { returnfalse; } boolean ret =true; for (SimpleHash f : func) { ret = ret && bits.get(f.hash(value)); } return ret; } /* 哈希函数类 */ publicstaticclass SimpleHash { privateint cap; privateint seed; public SimpleHash(int cap, int seed) { this.cap = cap; this.seed = seed; } //hash函数，采用简单的加权和hash publicint hash(String value) { int result =0; int len = value.length(); for (int i =0; i < len; i++) { result = seed * result + value.charAt(i); } return (cap -1) & result; } } }
参考文献：
[1]Pei Cao. Bloom Filters - the math.
http://pages.cs.wisc.edu/~cao/papers/summary-cache/node8.html
[2]Wikipedia. Bloom filter.
转自：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924195.html
实现代码:修改自http://en.literateprograms.org/Bloom_filter_(C)
<<bloom.h>>= #ifndef __BLOOM_H__ #define __BLOOM_H__ #include<stdlib.h> typedef unsigned int (*hashfunc_t)(const char *); typedef struct { size_t asize; unsigned char *a; size_t nfuncs; hashfunc_t *funcs; } BLOOM; BLOOM *bloom_create(size_t size, size_t nfuncs, ...); int bloom_destroy(BLOOM *bloom); int bloom_add(BLOOM *bloom, const char *s); int bloom_check(BLOOM *bloom, const char *s); #endif
bloom.c:
#include<limits.h> #include<stdarg.h> #include"bloom.h" #define SETBIT(a, n) (a[n/CHAR_BIT] |= (1<<(n%CHAR_BIT))) #define GETBIT(a, n) (a[n/CHAR_BIT] & (1<<(n%CHAR_BIT))) BLOOM *bloom_create(size_t size, size_t nfuncs, ...) { BLOOM *bloom; va_list l; int n; if(!(bloom=(BLOOM*)malloc(sizeof(BLOOM)))) return NULL; if(!(bloom->a=(unsigned char*)calloc((size+CHAR_BIT-1)/CHAR_BIT, sizeof(char)))) { free(bloom); return NULL; } if(!(bloom->funcs=(hashfunc_t*)malloc(nfuncs*sizeof(hashfunc_t)))) { free(bloom->a); free(bloom); return NULL; } va_start(l, nfuncs); for(n=0; n<nfuncs; ++n) { bloom->funcs[n]=va_arg(l, hashfunc_t); } va_end(l); bloom->nfuncs=nfuncs; bloom->asize=size; return bloom; } int bloom_destroy(BLOOM *bloom) { free(bloom->a); free(bloom->funcs); free(bloom); return 0; } int bloom_add(BLOOM *bloom, const char *s) { size_t n; for(n=0; n<bloom->nfuncs; ++n) { SETBIT(bloom->a, bloom->funcs[n](s)%bloom->asize); } return 0; } int bloom_check(BLOOM *bloom, const char *s) { size_t n; for(n=0; n<bloom->nfuncs; ++n) { if(!(GETBIT(bloom->a, bloom->funcs[n](s)%bloom->asize))) return 0; } return 1; }
main文件：
#include<stdio.h> #include<string.h> #include"bloom.h" unsigned int sax_hash(const char *key) { unsigned int h=0; while(*key) h^=(h<<5)+(h>>2)+(unsigned char)*key++; return h; } unsigned int sdbm_hash(const char *key) { unsigned int h=0; while(*key) h=(unsigned char)*key++ + (h<<6) + (h<<16) - h; return h; } int main() { BLOOM* bloom; if(!(bloom=bloom_create(2500,2,sax_hash,sdbm_hash))) { printf("Error:can't create bloom filter"); return -1; } freopen("data.txt","r",stdin); char s[1024]; while(scanf("%s",s)!=EOF) { bloom_add(bloom,s); printf("%s ",s); } fclose(stdin); //恢复 freopen("CON","r",stdin); char str[1024]; while(scanf("%s",str)!=EOF) { if(!bloom_check(bloom,str)) { printf("没有找到 "); } else { printf("已存在 "); } } bloom_destroy(bloom); }
注意
bloom_create(2500 中第一个参数一定要选择合适。
我测试的数据是10000个数据（范围是[0,1000)).
如果是1251.则输入任何数都会显示已存在。（误判）。
http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924195.html
http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500
http://hi.baidu.com/cpuramdisk/item/6a9a4ee8fe34e92c5b7cfb0a
http://www.cnblogs.com/pkuoliver/archive/2010/10/02/mass-data-topic-1.html
http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1497361
http://www.cnblogs.com/haippy/archive/2012/07/14/2590669.html