协同过滤算法是深度学习吗,初效过滤器的过滤效率
墨初 知识笔记 2933阅读
d批量添加元素bf.exists检索元素是否存在bf.mexists检索多个元素是否存在bf.reserve自定义布隆过滤器设置keyerror_rate和initial_size
小结
由于布隆过滤器不需要存储元素本身而只需要存储元素的哈希值因此它的空间效率非常高。同时由于布隆过滤器使用多个哈希函数来减少哈希冲突的概率因此它的查询效率也比较高。但是布隆过滤器存在一定的误判率即有可能将不在集合中的元素误判为在集合中这是由于哈希冲突和位数组大小等因素造成的。因此在使用布隆过滤器时需要根据具体情况来选择合适的哈希函数个数和位数组大小以控制误判率。
参考
硬核Redis 布隆Bloom Filter过滤器原理与实战
布隆过滤器 Bloom Filter - 知乎
什么是布隆过滤器 - 知乎
Redis6-雪崩、击穿、穿透、分布式锁 - 知乎
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