블룸필터 빠르고 공간 효율적인 멤버쉽 테스트를 위해 최적화 된 데이터 구조
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필터 벡터 구조 데이터 구조 비트 벡터 임의의 정확성 효율적인 데이터 구조

블룸필터 설명

블룸 필터는 빠르고 공간 효율적인 멤버쉽 테스트를 위해 최적화 된 데이터 구조로 설계되었습니다. Bloom Filters는 요소의 크기 또는 세트에 이미있는 요소의 크기에 관계없이 멤버쉽에 대한 세트 또는 테스트에 요소를 추가하거나 멤버쉽 테스트에 요소를 추가 할 수있는 일정한 시간을 요구하는 비정상적인 속성을 가지고 있습니다. 다른 일정한 공간 세트 데이터 구조에는이 속성이 있습니다. 설정된 S '= {h (x)를 나타내는 비트 벡터를 저장하여 작동합니다. x in s, i = 1, ..., k}, 여기서 h , ..., h : = {0, 1} -> 는 해시 기능입니다. 첨가는 단순히 k 비트를 1, 특히 H (x), ..., H (x)에서 설정한다. 검사는 이러한 해시 함수를 수행하고 모든 결과 위치가 1 인 경우 반환하여 구현됩니다. 세트가 저장된 항목 세트의 적절한 수퍼 세트가 추가되므로 잘못된 네거티브가 될 수는 없지만 잘못된 긍정이 발생할 수 있습니다. 잘못된 양의 비율을 지정할 수 있습니다.

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