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luc 2014-04-01
19:33:29 Bloom filter主要用于判断一个元素是否存在于某个集合。得益于其简单的原理和极高的空间效率，被广泛用于海量数据处理，比如Web爬虫、垃圾邮件过滤、拼写检测等。
网络上关于Bloom filter的文章很多，文章尾部有列出一些。为了知其所以然，可以先读一下这些文章。其中比较有意思的是Bloom filter的误判概率计算、最优哈希函数个数、位数组大小选择问题，使用概率分布来判定哈希函数质量也是感兴趣的内容，日后再看。
Bloom filter误判指某个元素并不存在于集合中，却判定为存在于集合中。意即某元素经过k个哈希运算所得的索引都为1。本质是哈希碰撞。
假设：所选哈希函数生成的值是完全随机的，意即哈希函数输出的索引值落在m位数组上每一位的概率是相等的；kn < m（n为元素个数），则：
1、一个bit位被置为1的概率
2、一个bit位没有被置为1的概率
3、一个元素k次哈希后都没有把一个bit位置为1的概率
4、n个元素都经过k次哈希后没把一个bit位置为1的概率
5、如果一个元素存在误报，意即这个元素经过k次哈希后得到的k个索引全部都是1，概率是
6、根据自然对数底数e的定义，可以近似表示为：
带入k、m、n即可计算出误判概率。
www.cnblogs.com/yuyijq/arch…
www.programlife.net/bloom-filte…
blog.csdn.net/v_july_v/ar…
blog.csdn.net/liuaigui/ar…
常数e很神奇，目前我觉得对其最粗暴有力的解释是“增长的极限”。有本 《e的故事》讲得很详细。 数学 概率 布隆过滤 阅读全文 赞 转发 微信扫码 luc (北京)
Bloom filter误判概率计算
luc 2014-04-01
19:33:29 Bloom filter主要用于判断一个元素是否存在于某个集合。得益于其简单的原理和极高的空间效率，被广泛用于海量数据处理，比如Web爬虫、垃圾邮件过滤、拼写检测等。网络上关于Bloom filter的文章很多，文章尾部有列出一些。为了知其所以然，可以先读一下这些文章。其中比较有意思的是Bloom filter的误判概率计算、最优哈希函数个数、位数组大小选择问题，使用概率分布来判定哈希函数质量也是感兴趣的内容，日后再看。
Bloom filter误判指某个元素并不存在于集合中，却判定为存在于集合中。意即某元素经过k个哈希运算所得的索引都为1。本质是哈希碰撞。
假设：所选哈希函数生成的值是完全随机的，意即哈希函数输出的索引值落在m位数组上每一位的概率是相等的；kn < m（n为元素个数），则：
1、一个bit位被置为1的概率
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2、一个bit位没有被置为1的概率
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3、一个元素k次哈希后都没有把一个bit位置为1的概率
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4、n个元素都经过k次哈希后没把一个bit位置为1的概率
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5、如果一个元素存在误报，意即这个元素经过k次哈希后得到的k个索引全部都是1，概率是
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6、根据自然对数底数e的定义，可以近似表示为：
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带入k、m、n即可计算出误判概率。
www.cnblogs.com/yuyijq/arch…
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常数e很神奇，目前我觉得对其最粗暴有力的解释是“增长的极限”。有本 《e的故事》讲得很详细。 数学 概率 布隆过滤 阅读全文 赞 转发 微信扫码
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luc (北京)
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