布隆过滤器 代码

以下是一个简单的布隆过滤器的示例代码：

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

public class BloomFilterExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建布隆过滤器，指定预期插入的元素数量和误判率
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.unencodedCharsFunnel(), 1000, 0.01);

        // 向布隆过滤器中插入数据
        bloomFilter.put("apple");
        bloomFilter.put("banana");
        bloomFilter.put("orange");

        // 判断元

相关问题

matlab布隆过滤器代码

MATLAB中实现布隆过滤器（Bloom Filter）是一个数据结构，用于判断一个元素是否可能在一个集合中，但并不能保证绝对准确，可能会有误报。以下是一个简单的MATLAB代码示例，使用位向量和多个哈希函数来实现：

% 布隆过滤器的基本设置
% 定义过滤器大小 (建议足够大以减少误报率)
filterSize = 1000000;
% 定义哈希函数的数量 (越多通常能降低误报率，但会增加存储需求)
numHashFunctions = 3;
% 创建位向量
filter = zeros(1, filterSize, 'uint8');

% 假设你要插入的元素列表
elementsToInsert = {'apple', 'banana', 'cherry'};

% 对每个元素，计算哈希值并置位
for i = 1:length(elementsToInsert)
    % 哈希函数，这里仅做演示，实际应用中可以使用更复杂的哈希函数
    hashValues = md5str(elementsToInsert{i}) mod filterSize; % 使用MD5哈希
    for j = 1:numHashFunctions
        filter(hashValues(j)) = true;
    end
end

% 检查元素是否存在
elementToCheck = 'orange'; % 假设要查询的元素
hashValues = md5str(elementToCheck) mod filterSize;
isPossible = all(filter(hashValues)); % 如果所有位置都为1，则认为可能在集合中

%

布隆过滤器代码实现 java

布隆过滤器是一种用于判断一个元素是否存在于集合中的数据结构，它使用了位数组和多个哈希函数。以下是一个简单的Java实现示例：

import java.util.BitSet;

public class BloomFilter {
    private BitSet bitset;
    private int size;
    private int[] hashFunctions;

    public BloomFilter(int size, int numHashFunctions) {
        this.bitset = new BitSet(size);
        this.size = size;
        this.hashFunctions = new int[numHashFunctions];
    }

    public void add(String element) {
        for (int i = 0; i < hashFunctions.length; i++) {
            int hash = getHash(element, i);
            bitset.set(hash);
        }
    }

    public boolean contains(String element) {
        for (int i = 0; i < hashFunctions.length; i++) {
            int hash = getHash(element, i);
            if (!bitset.get(hash)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    private int getHash(String element, int hashFunctionIndex) {
        int hash = element.hashCode();
        hash ^= (hash >>> 20) ^ (hash >>> 12);
        return (hash ^ (hash >>> 7) ^ (hash >>> 4) ^ hashFunctions[hashFunctionIndex]) % size;
    }
}