基于Bloomfilter的远程对称差规模估算法

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bloom原理

bloom原理Bloom原理：数据过滤与查找的高效利器随着互联网的发展和数据的爆炸增长，人们面临着海量数据的处理和查找问题。

如何快速有效地过滤出所需数据，成为了一个急需解决的问题。

在这个背景下，Bloom原理应运而生，成为了一种高效的数据过滤与查找工具。

Bloom原理最早由布隆（Burton H.Bloom）在1970年提出，它基于一种简单而巧妙的数据结构——Bloom Filter。

Bloom Filter 是一种用于判断某个元素是否属于一个集合的概率型数据结构，它可以快速过滤掉不可能包含该元素的集合，从而大大提高数据的查找效率。

Bloom Filter的核心思想是利用多个哈希函数对元素进行多次哈希，然后将哈希结果映射到一个位数组中。

当某个元素需要判断是否存在于集合中时，只需通过多个哈希函数计算出对应的位数组下标，并检查这些位是否都被置为1。

如果有任何一个位为0，则可以直接判断该元素不存在于集合中；如果所有位都为1，则说明该元素可能存在于集合中，但也有一定的误判概率。

Bloom原理的高效性体现在两个方面。

首先，Bloom Filter的查询时间复杂度为O(k)，其中k为哈希函数的个数。

由于哈希函数的计算时间相对较低，因此Bloom Filter的查询速度非常快。

其次，Bloom Filter通过牺牲一定的准确性，来换取更高的存储效率。

位数组的长度和哈希函数的个数会直接影响到Bloom Filter的准确性和存储空间。

通过适当调整这两个参数，可以在准确性和存储空间之间进行平衡，从而达到最优的性能。

Bloom原理在实际应用中有着广泛的用途。

首先，在大规模数据集中进行查找时，可以利用Bloom Filter过滤掉绝大部分不符合条件的数据，从而减少了实际查询的次数，提高了查询效率。

其次，在分布式系统中，Bloom Filter可以用于快速判断某个数据是否存在于本地缓存中，从而避免了频繁的网络请求，减轻了系统的负载。

bloom过滤器原理

bloom过滤器原理Bloom过滤器是一种空间效率高、误判率低的数据结构，它常被用于判别一个元素是否在一个集合中。

该算法存在一定的误判率，但却具备高效的查询速度和存储效率，已经在实际应用中得到了广泛的应用。

本文将深入探讨Bloom过滤器的原理。

一、Bloom过滤器概述Bloom过滤器实际上是由若干个哈希函数和一个大小为m的位数组组成。

位数组中每个元素全部初始化为0。

当需要存储一个元素时，该元素会通过多个独立的哈希函数得到多个哈希值，然后将所得哈希值对应的位数组元素全部赋值为1。

查询操作同样通过哈希函数将要查询的元素的哈希值映射到位数组元素上，若所有位数组元素都为1，表示该元素在集合中，但有可能存在所查元素未被加入集合中，却与之前的元素哈希值映射到的位数组元素依然全部为1，引起误判的情况。

二、Bloom过滤器的误判率Bloom过滤器的误判率是由哈希函数的数量和位数组的大小共同决定。

若哈希函数数量增加，误判率降低；若位数组大小增加，误判率也会降低。

在实际应用中，误判率常常在0.1%~1%之间，需要不断调整哈希函数和位数组大小的比例来在保证误判率的基础上达到存储空间和查询速度的平衡。

三、Bloom过滤器的效率Bloom过滤器的效率相比其他数据结构有很明显的优势。

对于插入操作，比如将一个元素加入集合中，只需要通过哈希函数计算得到若干哈希值，再将位数组上相应的元素全部置为1即可，时间复杂度为O(k)（k 为哈希函数数量）。

对于查询操作，同样只需通过哈希函数计算得到若干哈希值，再查询位数组上对应的元素是否全部为1，即可完成查询操作，时间复杂度也为O(k)。

而Bloom过滤器所占用的空间大小也仅为插入元素数量的1%~5%，这与其他数据结构不可比拟。

四、Bloom过滤器的应用场景Bloom过滤器的应用场景非常广泛，常见的应用包括页面缓存判断、垃圾邮件过滤、判重、数据安全等领域。

例如，在Web开发中，为了优化用户访问速度和提高服务器性能，通常会将一部分静态页面内容存储在缓存中，这时就可以使用Bloom过滤器来检测一个页面是否已存在于缓存中。

bloomfilter算法

Bloom Filter算法1. 引言Bloom Filter是一种概率数据结构，用于判断一个元素是否属于一个集合。

它通过使用位数组和多个哈希函数来实现高效的查询操作。

Bloom Filter具有快速查询、低内存占用和可调控的误判率等特点，在实际应用中被广泛使用。

本文将介绍Bloom Filter算法的原理、应用场景以及实现细节，并对其优缺点进行分析。

2. 原理Bloom Filter的核心思想是利用位数组和多个哈希函数来表示一个集合，并通过检查位数组中的特定位置来判断元素是否存在于集合中。

具体步骤如下：1.初始化：创建一个长度为m的位数组，所有位都初始化为0。

2.插入元素：将要插入的元素经过k个独立的哈希函数计算得到k个哈希值，然后将位数组中对应位置设置为1。

3.查询元素：将要查询的元素经过k个独立的哈希函数计算得到k个哈希值，然后检查位数组中对应位置是否都为1。

如果有任何一个位置不为1，则可以确定该元素不存在于集合中；否则，该元素可能存在于集合中（存在一定的误判率）。

Bloom Filter通过增加哈希函数的数量和位数组的长度，可以有效地降低误判率。

但是，随着哈希函数数量和位数组长度的增加，Bloom Filter的存储空间和查询时间也会增加。

3. 应用场景Bloom Filter在以下场景中得到广泛应用：3.1 垃圾邮件过滤Bloom Filter可以用于过滤垃圾邮件。

将已知的垃圾邮件地址构建成一个Bloom Filter，然后对每封新收到的邮件进行查询。

如果查询结果为存在，则可以判断该邮件是垃圾邮件；否则，该邮件可能是正常邮件（存在一定的误判率）。

3.2 缓存优化Bloom Filter可以用于缓存优化。

将已经访问过的数据项构建成一个Bloom Filter，然后对每个新访问请求进行查询。

如果查询结果为不存在，则可以避免不必要的缓存读取操作；否则，继续进行后续缓存读取操作。

3.3 URL去重Bloom Filter可以用于URL去重。

基于节点共享计数型Bloom filter高效动态数据包过滤方案

基于节点共享计数型Bloom filter高效动态数据包过滤方案王杰;石成辉;刘亚宾【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2009(031)009【摘要】入侵防御系统(intrusion prevention system,IPS)中常用的包过滤方案大量消耗时间和空间,丢包率高,不能实现多过滤器并行处理.针对此问题,设计了一种新的过滤器方案,该方案在网络设备驱动层采用节点共享计数型bloom filter技术,通过改进哈希函数的集合,减少了位数组元素的碰撞率,实现了过滤规则的动态添加和删除.由元组空间法把过滤规则划分多个集合,在每个集合中创建不同的节.最共享计数型Bloom filter位数组,并且优化搜索算法,进一步降低了位数组元素的碰撞率.通过在多核处理器中建立多个并行处理线程,实现了过滤的并行处理.实验结果表明,新的方案能够减少28%～31%的碰撞率和12%～19%的hash表的访问次数.【总页数】5页(P2227-2231)【作者】王杰;石成辉;刘亚宾【作者单位】郑州大学电气工程学院,河南,郑州,450001;郑州大学电气工程学院,河南,郑州,450001;郑州大学电气工程学院,河南,郑州,450001【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.一种基于计数型Bloom Filter的报文分类算法 [J], 邹睿;肖达;肖睿卿;刘胜利2.基于决策树和bloom filter的包过滤防火墙 [J], 梁活民3.基于Bloom Filter的安全P2P共享模型 [J], 严华云;关佶红4.4种计数型Bloom Filter的性能分析与比较 [J], 张进;邬江兴;刘勤让5.计数型Bloom Filter及其在机器人导航中的应用 [J], 魏静波;蒋平;朱劲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

guava bloomfilter原理

guava bloomfilter原理Guava Bloom Filter原理Bloom Filter是一种空间效率高、时间复杂度低的概率型数据结构，主要用于判断某个元素是否存在于一个集合中。

而Guava Bloom Filter则是Google Guava库中对Bloom Filter的实现。

一、Bloom Filter简介Bloom Filter由Burton Howard Bloom于1970年提出，它通过使用位数组和多个哈希函数来判断元素是否存在。

Bloom Filter的特点是具有较小的空间占用和快速的查询速度，但是它也存在一定的误判率，即查询结果可能会错误地判断某个元素存在于集合中。

二、Guava Bloom Filter原理Guava Bloom Filter是Google Guava库中的一个工具类，用于实现Bloom Filter。

它采用了BitSet来表示位数组，并且提供了多个哈希函数。

1. 初始化在使用Guava Bloom Filter之前，首先需要进行初始化。

初始化时需要指定预期插入的元素个数以及期望的误判率。

根据这两个参数，Guava Bloom Filter会计算出所需的位数组大小和哈希函数个数，并进行相应的初始化。

2. 插入元素插入元素时，首先需要将元素通过多个哈希函数映射到位数组中的多个位置，并将这些位置置为1。

具体而言，Guava Bloom Filter 会将元素通过多个哈希函数计算得到多个哈希值，然后将这些哈希值对位数组的大小取模，得到位数组中的多个位置，将这些位置置为1。

3. 查询元素查询元素时，首先需要将待查询的元素通过多个哈希函数映射到位数组中的多个位置，并判断这些位置是否都为1。

如果所有位置都为1，则表示该元素可能存在于集合中；如果有任意一个位置不为1，则表示该元素一定不存在于集合中。

4. 误判率Bloom Filter的误判率主要取决于位数组的大小和哈希函数的个数。

Bloom Filter概念和原理

Bloom Filter概念和原理焦萌2007年1月27日Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。

Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。

因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。

而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。

集合表示和元素查询下面我们具体来看Bloom Filter是如何用位数组表示集合的。

初始状态时，Bloom Filter是一个包含m位的位数组，每一位都置为0。

为了表达S={x1, x2,…,x n}这样一个n个元素的集合，Bloom Filter使用k个相互独立的哈希函数（Hash Function），它们分别将集合中的每个元素映射到{1,…,m}的范围中。

对任意一个元素x，第i个哈希函数映射的位置h i(x)就会被置为1（1≤i≤k）。

注意，如果一个位置多次被置为1，那么只有第一次会起作用，后面几次将没有任何效果。

在下图中，k=3，且有两个哈希函数选中同一个位置（从左边数第五位）。

在判断y是否属于这个集合时，我们对y应用k次哈希函数，如果所有h i(y)的位置都是1（1≤i≤k），那么我们就认为y是集合中的元素，否则就认为y 不是集合中的元素。

下图中y1就不是集合中的元素。

y2或者属于这个集合，或者刚好是一个false positive。

错误率估计前面我们已经提到了，Bloom Filter在判断一个元素是否属于它表示的集合时会有一定的错误率（false positive rate），下面我们就来估计错误率的大小。

在估计之前为了简化模型，我们假设kn<m且各个哈希函数是完全随机的。

当集合S={x1, x2,…,x n}的所有元素都被k个哈希函数映射到m位的位数组中时，这个位数组中某一位还是0的概率是：其中1/m表示任意一个哈希函数选中这一位的概率（前提是哈希函数是完全随机的），(1-1/m)表示哈希一次没有选中这一位的概率。

bloomfilter误算率

Bloom Filter 误算率1. 引言Bloom Filter（布隆过滤器）是一种空间效率高、查询速度快的数据结构，常用于判断一个元素是否存在于一个集合中。

与传统的哈希表相比，Bloom Filter具有更低的存储需求和更快的查询速度。

然而，Bloom Filter也存在一定的误算率（False Positive Rate），即判断一个元素不存在于集合中时，可能会错误地认为该元素存在。

本文将详细介绍Bloom Filter误算率的概念、计算方法以及影响因素。

2. Bloom Filter 概述Bloom Filter由布隆在1970年提出，是一种用来检测一个元素是否属于某个集合的概率型数据结构。

它通过使用多个哈希函数和位向量（bit array）来实现。

当一个元素被加入到Bloom Filter中时，通过多次哈希函数计算得到多个哈希值，并将对应位置的位向量置为1。

在查询时，同样通过多次哈希函数计算得到多个位置，并检查位向量对应位置是否都为1，若有任意一位为0，则可以确定该元素不在集合中；若所有位均为1，则认为该元素可能存在于集合中。

3. 误算率定义误算率（False Positive Rate）指的是当一个元素被判断不存在于集合中时，却错误地判断为存在的概率。

在Bloom Filter中，误算率是由于哈希函数的冲突以及位向量的存在碰撞导致的。

4. 误算率计算Bloom Filter的误算率可以通过以下公式进行计算：P(False Positive) = (1 - e^(-k * n / m))^k其中，k代表哈希函数的个数，n代表已加入Bloom Filter中的元素数量，m代表位向量（bit array）的长度。

5. 影响因素Bloom Filter误算率受到以下几个因素的影响：5.1 哈希函数个数（k）哈希函数个数决定了元素被映射到位向量上多少位置。

较多的哈希函数可以降低误算率，但会增加计算开销。

布隆过滤器误判率和初始元素计算

布隆过滤器误判率和初始元素计算布隆过滤器（Bloom Filter）是一种高效的概率型数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。

它的特点是快速、节省内存，但有一定的误判率。

本文将重点讨论布隆过滤器的误判率和初始元素计算。

一、误判率布隆过滤器的误判率是指当判断一个元素是否存在于集合中时，可能会出现判断为存在但实际不存在的情况。

这是因为布隆过滤器使用了多个哈希函数对元素进行映射，并将映射结果对应的位数组置为1。

当判断一个元素是否存在时，如果所有对应位都为1，则认为元素存在；如果有任意一位为0，则认为元素不存在。

由于多个元素可能映射到同一个位上，所以在判断元素是否存在时，可能会出现误判的情况。

误判率是由位数组的大小和哈希函数的个数决定的，具体计算方法如下：假设位数组的大小为m，哈希函数的个数为k，集合中元素的个数为n。

则误判率p可以通过以下公式计算：p = (1 - e^(-kn/m))^k其中e为自然对数的底数，即 2.71828。

根据上述公式可以看出，误判率与位数组的大小、哈希函数的个数成正相关，与集合中元素的个数无关。

二、初始元素计算在设计布隆过滤器时，需要考虑初始元素的个数对误判率的影响。

通常情况下，初始元素的个数越多，误判率越低。

假设位数组的大小为m，哈希函数的个数为k，误判率为p，我们希望将初始元素的个数n控制在一个合理的范围内。

可以通过以下公式计算出最佳的初始元素个数：n = -m * ln(p) / (k * ln(1 - e^(-k/m)))根据上述公式可以看出，初始元素的个数与位数组的大小、哈希函数的个数和误判率成正相关。

当位数组的大小和哈希函数的个数固定时，误判率越低，则初始元素的个数越多。

三、布隆过滤器的应用布隆过滤器广泛应用于各种场景，例如网络爬虫中的URL去重、大规模数据集合的快速查询等。

它的主要优点是查询速度快、内存占用低，适用于大规模数据集合的快速判断。

但是由于误判率的存在，布隆过滤器不能用于精确判断元素是否存在，只能判断元素可能存在或一定不存在。

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算误差越低，则集合调和的速度越快。本文提出基于布鲁姆过滤器的准交集查询法，该算法可显著降低对称差规模的估算误差，提高调和算法的效率。关键词：移动计算；布鲁姆过滤器；集合调、闲谈协议、移动数据同步等分布式系统中，远程主机上集合对称差规模的估
算准确程度，直接影响基于ＣＰＩＳｙｎｃ算法的集合调和方法的消息交换轮数以及调和时间。对称差规模的估
ｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄ．Ｉｔｃａｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｒｅｄｕｃｅｅｒｒｏｒｓｆｏｒｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｓｙｍｍｅｔｒｉｃｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｒｅｃｏｎｃｉｌｉａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｒｅｃｏｎｃｉｌｉａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．
ｉｎｇｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｐｒｏｃｅｄｕｒｅｙｉｅｌｄｓｆａｓｔｅｒｒｅｃｏｎｃｉｌｉａｔｉｏｎｒａｔｅ．Ｑｕａｓｉ — ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｑｕｅｒｙｍｅｔｈｏｄｉｓａｎｅｗｂｌｏｏｍｉｆｌｔｅｒ－ｂａｓｅｄｅｓｔｉｍａ
第３２卷第４期
２０１３年ｌ２月
计算
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术
与自动化
Ｖ０１．３２．ＮＯ．４
ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ
Ｄｅｃ．２０１３
ＴＩＡＮＸｉａｏ — ｍｅｉ．ＨＵＣａｎ，ＧＯＮＧＪｉｎｇ。
（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｏｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＨｅｎｇＹａｎｇＮａｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｅｎｇｙａｎｇ４２１００２，Ｃｈｉｎａ；２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｒｔａｎｄＤｅｓｉｇｎ，Ｈｕ ’ ｎａｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＢｉｏｌｏｇｉｃａｌＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ，Ｈｅｎｇｙａｎｇ４２１００５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｓｙｍｍｅｔｒｉｃｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎｓｅｔｓｈｅｌｄｏｎｒｅｍｏｔｅｈｏｓｔｓｉｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｓｕｃｈａｓｄａｔａｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎｓｉｎｃｏｎｔｅｎｔｄｅｌｉｖｅｒｙｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｇｏｓｓｉｐｐｒｏｔｏｃｏｌｓａｎｄｍｏｂｉｌｅｎｅｔ — ｗｏｒｋｓ．ＥｓｔｉｍａｔｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙａｆｆｅｃｔｓｄｉｒｅｃｔｌｙｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＣＰＩＳｙｎｃ～ｂａｓｅｄｓｅｔｒｅｃｏｎｃｉｌｉａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｌｅｓｓｅｒｒｏｒｄｕｒ —
文章编号：１００３ —６１９９（２０１３）０４ —００７５ —０５
基于Ｂｌｏｏｍｆｉｌｔｅｒ的远程对称差规模估算法
田小梅，胡灿，龚静
（１．衡阳师范学院计算机科学系，湖南衡阳４２１００２；２．湖南环境生物职业技术学院艺术设计系，湖南衡阳４２１００５）
中图分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａ
ＢｌｏｏｍＦｉｌｔｅｒ — ｂａｓｅｄＥｓｔｉｍａｔｉｎｇＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒｔｈｅ
ＮｕｍｂｅｒｏｆＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓＢｅｔｗｅｅｎＲｅｍｏｔｅＳｅｔｓ