C++_布隆过滤器

1、布隆过滤器的用法

2、布隆过滤器的查找

3、布隆过滤器的删除

4、布隆过滤器的实现

结语

前言：

布隆过滤器是一种概率型数据结构，采用的是哈希思想，他在位图的原有基础上做了升级，因为位图处理不了数据为字符串的情况，而布隆过滤器可以。布隆过滤器的作用是能够快速的判断某个数据存在与否，他也是通过哈希函数找到映射在位图上的位置，但是位图只映射一个位置，而布隆过滤器能够映射多个位置，这也是布隆过滤器和位图的区别所在。

1、布隆过滤器的用法

哈希表能够处理多种类型的数据，但是哈希表所占空间过大，因此推出位图概念，但是位图所处理的数据过于单一，因此又推出布隆过滤器的概念，虽然布隆过滤器也是在bit位上进行操作的，但是布隆过滤器记录一个数据时用了多个哈希函数映射，因此布隆过滤器发生冲突的概率比较小。

布隆过滤器具体示意图如下：

2、布隆过滤器的查找

布隆过滤器是通过多个哈希函数进行映射位置的，并且每个数据映射到的位置都会被置为1，那么查找一个数据时会出现两种情况：

1、只要查找的数据对应的映射位置里有一个bit位是0，说明该数据不存在。

2、若查找的数据对应的映射位置里都是1，那么该数据可能存在也可能不会存在，但是编译器会返回一个存在的结果给到用户（误判）。

误判的示意图如下：

3、布隆过滤器的删除

布隆过滤器是不支持删除操作的，因为从上文的叙述中可以得出，若有两个数据的bit位重复了，如果把一个数据删除，那么该数据的bit位肯定要置为0，但是该bit位的变动影响了其他数据。

具体示意图如下：

4、布隆过滤器的实现

实现代码如下：

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1#include<iostream>
#include<string>
#include<vector>
using namespace std;template<size_t N>
class bitset//位图
{
public:bitset(){_bits.resize(N / 8 + 1, 0);//位图的大小和初始化}void set(size_t x){size_t i = x / 8;size_t j = x % 8;_bits[i] |= (1 << j);//或-只要有一个为1结果就为1}void reset(size_t x){size_t i = x / 8;size_t j = x % 8;_bits[i] &= ~(1 << j);//或-只要有一个为0结果就为0}bool find(size_t x){size_t i = x / 8;size_t j = x % 8;return _bits[i] & (1 << j);//_bits[i]为1说明该数据存在}private:vector<char> _bits;//位图其实是一个char类型的vector
};struct BKDRHash//哈希算法1
{size_t operator()(const string& s){size_t hash = 0;for (auto ch : s){hash += ch;hash *= 31;}return hash;}
};struct APHash//哈希算法2
{size_t operator()(const string& s){size_t hash = 0;for (size_t i = 0; i < s.size(); i++){size_t ch = s[i];if ((i & 1) == 0){hash ^= ((hash << 7) ^ ch ^ (hash >> 3));}else{hash ^= (~((hash << 11) ^ ch ^ (hash >> 5)));}}return hash;}
};struct DJBHash//哈希算法3
{size_t operator()(const string& s){size_t hash = 5381;for (auto ch : s){hash += (hash << 5) + ch;}return hash;}
};// N最多会插入key数据的个数
template<size_t N,class K = string,class Hash1 = BKDRHash,class Hash2 = APHash,class Hash3 = DJBHash>class BloomFilter
{
public:void set(const K& key){size_t len = N * _X;//得到三个映射位置size_t hash1 = Hash1()(key) % len; _bs.set(hash1);size_t hash2 = Hash2()(key) % len;_bs.set(hash2);size_t hash3 = Hash3()(key) % len;_bs.set(hash3);}bool find(const K& key){size_t len = N * _X;//检查三个位置是否都为1size_t hash1 = Hash1()(key) % len;if (!_bs.find(hash1)){return false;}size_t hash2 = Hash2()(key) % len;if (!_bs.find(hash2)){return false;}size_t hash3 = Hash3()(key) % len;if (!_bs.find(hash3)){return false;}return true;}
private:static const size_t _X = 4;//_X越大，则开的bit位越多，越不容易出现误判bitset<N* _X> _bs;//期望位图开N* _X个bit位
};int main()
{BloomFilter<100> bs;//映射数据bs.set("sort");bs.set("bloom");bs.set("hello world!!");bs.set("qwer");//查找数据cout << bs.find("sort") << endl;cout << bs.find("bloom") << endl;cout << bs.find("hello world!!") << endl;cout << bs.find("qwer") << endl;cout << bs.find("abcd") << endl;return 0;
}

运行结果：