串匹配问题BF算法java

Bloom Filter（布隆过滤器）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于快速判断一个元素是否在一个集合中。虽然不是传统的字符串匹配算法，但它经常被用于模糊匹配、去重等场景。然而，如果要用Bloom Filter来做近似匹配，通常不是用来精确找出特定字符串，而是用来检查某个字符串是否可能是集合中的成员。

在Java中，可以使用BitSet和哈希函数来实现一个简单的Bloom Filter。以下是一个基本的Bloom Filter示例，用于检测字符串是否可能存在于一个集合中：

import java.util.BitSet;

public class BloomFilter {
    private static final int SIZE = 1000000; // 布隆过滤器大小
    private BitSet filter;

    public BloomFilter() {
        filter = new BitSet(SIZE); // 初始化BitSet
    }

    // 哈希函数，这里假设是基于ASCII值取模
    private int hash(String key) {
        int sum = 0;
        for (char c : key.toCharArray()) {
            sum += c;
        }
        return sum % SIZE;
    }

    // 插入元素
    public void add(String element) {
        for (int i = 0; i < NUM_HASHES; i++) {
            filter.set(hash(element, i));
        }
    }

    // 查询元素是否存在
    public boolean contains(String element) {
        for (int i = 0; i < NUM_HASHES; i++) {
            if (!filter.get(hash(element, i))) {
                return false; // 如果任何一个哈希位没设置，肯定不在集合中
            }
        }
        return true; // 所有哈希位都设置了，可能是集合中的元素
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个BitSet并分配给大小`SIZE`，然后定义了一个简单的哈希函数将字符串映射到bitset的索引位置。插入操作对多个哈希函数的结果进行设置，查询时检查所有哈希函数结果是否都在bitset中。

注意，Bloom Filter的误判率（false positive rate）取决于其大小、哈希函数的数量以及元素的数量，如果你需要低误判率，需要适当调整这些参数。