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Bloomfilter 的应用场景

来源:互联网 

        Bloomfilter 一般用于检测某元素是否在集合中存在,它的目标是解决在大数据量情况的元素判定。它的优点是它提供的数据结构具有非常高的时间查询和空间存储效率,缺点是可能造成误判,就是说,它判定某元素在集合中,但是其实有可能他不在集合里面,当然,反过来说,如果他判定元素不在集合里面,那么元素肯定是不在集合里面的。因此它的应用场景实用于能够容忍小概率事件的误判产生的情况,简而言之,以正确率换空间和时间。一般用于检测某元素是否在集合中存在,它的目标是解决在大




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