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上传时间: 2020-05-06
详细说明：布隆过滤器是空间高效的概率 数据结构，通过设想伯顿霍华德布卢姆于1970年，是用于测试一个是否元件是一个的成员组。可能会出现假阳性匹配，但否定否定匹配-换句话说，查询返回“可能在集合中”或“绝对不在集合中”。元素可以添加到集合中，但不能删除（尽管可以通过计数Bloom过滤器变体来解决）；添加的项目越多，误报的可能性越大。
Bloom提出了一种应用技术，如果应用了“常规”的无错误哈希技术，则源数据量将需要不切实际的大量内存。他举了一个针对500,000个单词的字典的断字算法的示例，其中90％遵循简单的断字规则，但是其余的10％需要昂贵的磁盘访问来检索特定的断字模式。有了足够的核心内存，可以使用
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