From 5bda607f044174144fa9eec61c80a2bd4bbff3c8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Snailclimb <koushuangbwcx@163.com>
Date: Sat, 30 Nov 2019 15:15:04 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E5=B8=83=E9=9A=86=E8=BF=87=E6=BB=A4=E5=99=A8?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 .../data-structure/bloom-filter.md            | 51 +++++++++++++++++++
 1 file changed, 51 insertions(+)
 create mode 100644 docs/dataStructures-algorithms/data-structure/bloom-filter.md

diff --git a/docs/dataStructures-algorithms/data-structure/bloom-filter.md b/docs/dataStructures-algorithms/data-structure/bloom-filter.md
new file mode 100644
index 00000000..00535259
--- /dev/null
+++ b/docs/dataStructures-algorithms/data-structure/bloom-filter.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+最近，当我在做一个项目的时候需要过滤掉重复的 URL ，为了完成这个任务，我学到了一种称为 Bloom Filter （布隆过滤器）的东西，然后我学会了它并写下了这个博客。
+
+下面我们将分为几个方面来介绍布隆过滤器：
+
+1. 什么是布隆过滤器？
+2. 布隆过滤器的原理介绍。
+3. 布隆过滤器使用场景。
+4. 通过 Java 编程手动实现布隆过滤器。
+5. 利用Google开源的guava中自带的布隆过滤器。
+6. 总结。
+
+### 1.什么是布隆过滤器？
+
+首先，我们需要了解布隆过滤器的概念。
+
+布隆过滤器（Bloom Filter）是一个叫做 Bloom 的老哥于1970年提出的。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。相比于我们平时常用的的 List、Map 、Set 等数据结构，它占用空间更少并且效率更高，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是非常准确的。并且理论情况下添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。
+
+![布隆过滤器示意图](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-11/布隆过滤器-bit数组.png)
+
+位数组中的每个元素都只占用 1 bit ，并且每个元素只能是 0 或者 1。这样申请一个 100w 个元素的位数组只占用  1000000 / 8 = 125000 B = 15625 byte ≈ 15.3kb 的空间。
+
+总结：**一个名叫 Bloom 的人提出了一种来检索元素是否在给定大集合中的数据结构，这种数据结构是高效且性能很好的，但缺点是具有一定的错误识别率和删除难度。并且，理论情况下，添加到集合中的元素越多，误报的可能性就越大。**
+
+### 2.布隆过滤器的原理介绍。
+
+**当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会进行如下操作：**
+
+1. 使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算，得到哈希值（有几个哈希函数得到几个哈希值）。
+2. 根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值置为 1。
+
+**当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候，会进行如下操作：**
+
+1. 对给定元素再次进行相同的哈希计算；
+2. 得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。
+
+举个简单的例子：
+
+
+
+![布隆过滤器hash计算](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-11/布隆过滤器-hash运算.png)
+
+如图所示，当字符串存储要加入到布隆过滤器中时，该字符串首先由多个哈希函数生成不同的哈希值，然后在对应的位数组的下表的元素设置为 1（当位数组初始化时 ，所有位置均为0）。当第二次存储相同字符串时，因为先前的对应位置已设置为1，所以很容易知道此值已经存在（去重非常方便）。
+
+如果我们需要判断某个字符串是否在布隆过滤器中时，只需要对给定字符串再次进行相同的哈希计算，得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。
+
+存在的问题是：**不同的字符串可能哈希出来的位置相同，这种情况我们可以适当增加位数组大小或者调整我们的哈希函数。**
+
+### 3.布隆过滤器使用场景
+
+1. 判断给定数据是否存在：比如判断 防止缓存穿透
+2. 去重：比如爬给定网址的时候对已经爬取过的 URL 去重。
\ No newline at end of file