布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否存在于一个集合中。它的主要优点是占用空间少、查询速度快，并且支持高效的插入和查询操作。

布隆过滤器由一个位数组和多个哈希函数构成。初始时，位数组中的所有位都被设置为0。当一个元素要被插入布隆过滤器时，会被依次经过多个哈希函数的计算，得到多个哈希值。然后，将这些哈希值对应的位数组中的位设置为1。当查询一个元素是否存在时，同样会经过多个哈希函数计算得到多个哈希值，然后检查这些哈希值对应的位数组中的位是否都为1。如果有任何一个位为0，则可以确定该元素一定不存在于集合中；如果所有位都为1，则该元素可能存在于集合中。

由于布隆过滤器是一种概率型数据结构，所以存在一定的错误率。当一个元素被判断为存在时，有可能是误判。但是判断一个元素不存在时，一定是准确的。为了降低错误率，可以增加位数组的大小和哈希函数的个数，但这会增加布隆过滤器的空间复杂度和查询时间复杂度。因此，在使用布隆过滤器时需要权衡错误率和性能。

布隆过滤器常用于判断一个元素在大数据集合中是否存在，例如判断一个URL是否已经被访问过、判断一个单词是否是一个词典中的有效单词等。它在很多分布式系统和缓存系统中都有广泛的应用。