布隆过滤器是一种空间效率高的数据结构,用于判断元素是否属于集合。它使用哈希函数和位数组来高效地查找是否存在该元素,可能会出现假阳性。它适用于需要快速检索大量元素的场景,如url重复检测。
PHP 数据结构:巧用布隆过滤器,实现高效集合检索
简介
布隆过滤器是一种高度空间高效的数据结构,用于判断元素是否属于一个集合。它使用哈希函数和位数组来高效地查找是否存在该元素。
原理
布隆过滤器初始化一个位数组,每个位置初始为 0。然后,分别使用多个哈希函数对元素进行哈希,并用哈希值索引位数组,并将该位置的值置为 1。
如果某个元素属于集合,则其哈希值将找到位数组中至少一个为 1 的位置。然而,对于不属于该集合的元素,它也有可能找到为 1 的位置,称为假阳性。
实现
class BloomFilter { // 过滤器大小 (位数) private $size; // 哈希函数个数 private $numHashes; // 哈希函数 private $hashFunctions; // 过滤器位数组 private $filter; // 初始化布隆过滤器 public function __construct($size, $numHashes) { $this->size = $size; $this->numHashes = $numHashes; $this->initHashFunctions(); $this->filter = array_fill(0, $this->size, 0); } // 初始化哈希函数 private function initHashFunctions() { $this->hashFunctions = []; for ($i = 0; $i < $this->numHashes; $i++) { $this->hashFunctions[] = function ($key) use ($i) { return abs(crc32($key . $i)); }; } } // 向过滤器中添加元素 public function add($element) { foreach ($this->hashFunctions as $hashFunction) { $index = $hashFunction($element) % $this->size; $this->filter[$index] = 1; } } // 检查元素是否存在过滤器中 public function isExists($element) { foreach ($this->hashFunctions as $hashFunction) { $index = $hashFunction($element) % $this->size; if ($this->filter[$index] == 0) { return false; } } // 找到了元素的所有哈希值对应的位,但可能是假阳性 return true; } }
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实战案例:检测 URL 重复
目标:使用布隆过滤器快速检测大量 URL 是否已经被抓取过。
实现:
- 初始化布隆过滤器,设置大小和哈希函数个数。
- 为每个已抓取的 URL 调用 add() 方法将其添加到过滤器中。
- 当遇到新的 URL 时,使用 isExists() 方法快速检查它是否已经存在于过滤器中。如果存在,则跳过该 URL;否则,将新 URL 添加到过滤器中。
优点:
- 空间高效:布隆过滤器大小与需要检测的元素数量无关。
- 检索速度快:通过使用哈希函数,检索操作无需遍历整个集合。
- 可接受的误差率:布隆过滤器允许一些假阳性,但可以根据需要调整大小和哈希函数个数来优化误差率。
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