布隆过滤器

布隆过滤器（英語：Bloom Filter）是1970年由伯頓·霍華德·布隆（Burton Howard Bloom）提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

基本概念

如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大。同时检索速度也越来越慢，上述三种结构的检索时间复杂度分别为 $O(n),O(\log n),O(1)$ 。

布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。所以布隆过滤器可能会产生假阳性（误报），但不会产生假阴性（漏报）。

这里有一个布隆过滤器可视化页面，提供了多种操作布隆过滤器的方式。可以通过输入框添加单个元素，只需在输入框中输入想要添加的字符串，然后点击"添加"按钮，系统就会将该元素加入过滤器中。添加成功后，您可以在位数组上观察到对应位置被标记为绿色，直观地展示了元素的存储位置。

优点

相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。布隆过滤器存储空间和插入/查询时间都是常数（ $O(k)$ ）。另外，散列函数相互之间没有关系，方便由硬件并行实现。布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求非常严格的场合有优势。

布隆过滤器可以表示全集，其它任何数据结构都不能；

$k$ 和 $m$ 相同，使用同一组散列函数的两个布隆过滤器的交并^{[來源請求]}运算可以使用位操作进行。

缺点

但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。误算率是其中之一。随着存入的元素数量增加，误算率随之增加。但是如果元素数量太少，则使用散列表足矣。

另外，一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素。我们很容易想到把位数组变成整数数组，每插入一个元素相应的计数器加1, 这样删除元素时将计数器减掉就可以了。然而要保证安全地删除元素并非如此简单。首先我们必须保证删除的元素的确在布隆过滤器里面。这一点单凭这个过滤器是无法保证的。另外计数器回绕也会造成问题。

在降低误算率方面，有不少工作，使得出现了很多布隆过滤器的变种。

外部链接

Hash和Bloom Filter介绍（页面存档备份，存于互联网档案馆）
布隆过滤器可视化页面: 直观理解布隆过滤器原理