2.使用 bitarray mmh3 实现 BloomFilter字符串测试

可以回答这个问题。使用 bitarray mmh3 实现 BloomFilter 字符串测试可以提高字符串的查找效率和准确性。BloomFilter 是一种基于哈希函数的数据结构，可以用于判断一个元素是否存在于一个集合中。而 mmh3 是一种高效的哈希函数，可以快速地将字符串映射为一个固定长度的二进制序列，从而方便地进行 BloomFilter 的实现和查询。

相关问题

bloom filter代码实现

以下是一个简单的 Bloom Filter 的 Python 代码实现：

import mmh3
from bitarray import bitarray


class BloomFilter:
    def __init__(self, size, hash_functions):
        self.size = size
        self.hash_functions = hash_functions
        self.bit_array = bitarray(size)
        self.bit_array.setall(0)

    def add(self, item):
        for i in range(self.hash_functions):
            index = mmh3.hash(item, i) % self.size
            self.bit_array[index] = 1

    def __contains__(self, item):
        for i in range(self.hash_functions):
            index = mmh3.hash(item, i) % self.size
            if not self.bit_array[index]:
                return False
        return True

在上面的代码中，我们使用了 `mmh3` 和 `bitarray` 库来实现 Bloom Filter。 `mmh3` 库用于哈希函数， `bitarray` 库用于创建位数组并进行相应的操作。在类的构造函数中，我们初始化了一个指定大小的位数组并将所有位设置为 0。`add()` 函数用于将项目添加到 Bloom Filter 中，而 `__contains__()` 函数用于检查项目是否在 Bloom Filter 中。在这个实现中，我们使用了多个哈希函数。

bloom filter的python实现

Bloom filter是一种快速的数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它使用一组哈希函数和一个位数组来实现。Python中可以使用bitarray库来实现Bloom filter。以下是一个简单的Python实现：

import bitarray
import mmh3

class BloomFilter:
    def __init__(self, size, hash_count):
        self.size = size
        self.hash_count = hash_count
        self.bit_array = bitarray.bitarray(size)
        self.bit_array.setall()

    def add(self, item):
        for seed in range(self.hash_count):
            result = mmh3.hash(item, seed) % self.size
            self.bit_array[result] = 1

    def __contains__(self, item):
        for seed in range(self.hash_count):
            result = mmh3.hash(item, seed) % self.size
            if self.bit_array[result] == :
                return False
        return True

在上面的代码中，我们使用了mmh3哈希函数来生成哈希值。我们还定义了一个BloomFilter类，它包含一个位数组和一些方法来添加和检查元素是否在集合中。我们可以使用以下代码来测试Bloom filter：

bf = BloomFilter(500000, 7)
words = ['hello', 'world', 'python', 'bloom', 'filter']
for word in words:
    bf.add(word)

print('hello' in bf)  # True
print('world' in bf)  # True
print('python' in bf)  # True
print('bloom' in bf)  # True
print('filter' in bf)  # True
print('test' in bf)  # False

在上面的代码中，我们首先创建了一个Bloom filter，然后将一些单词添加到集合中。最后，我们检查一些单词是否在集合中。