设计一个Bloom Filter,存储100,000个元素,每个元素对应k=8个信息指纹的散列函数。如果要求检测的“假阳性”的概率小于0.01,则要求为Bloom Filter分配至少多少个比特位?
时间: 2024-03-11 16:45:13 浏览: 46
根据Bloom Filter的公式,假阳性(false positive)的概率取决于比特位数m、元素个数n和散列函数个数k。假阳性概率为:(1 - e^(-kn/m))^k
将n=100,000、k=8、假阳性概率为0.01代入公式,得到:
0.01 = (1 - e^(-8n/m))^8
解出比特位数m,得到:
m = - n * ln(p) / (ln(2))^2 = 958,532 比特位
因此,为了使Bloom Filter的假阳性概率小于0.01,需要至少分配958,532个比特位。
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Bloom Filter可以精确地检测一个元素是否在集合中,不会出现误报和漏报澳门
Bloom Filter不能精确地检测一个元素是否在集合中,但可以判断一个元素可能存在于集合中,也可能不存在于集合中。Bloom Filter是一种概率型数据结构,通过 K 个哈希函数将一个元素映射为 K 个二进制位,并将这些二进制位标记在一个位图中,检测一个元素是否在集合中时,只需将其经过相同的 K 个哈希函数映射为 K 个二进制位,检测这些二进制位是否都在位图中标记即可。如果这些二进制位都在位图中标记,则可以确定该元素可能存在于集合中,但也有可能是误报;如果这些二进制位中至少有一个未在位图中标记,则可以确定该元素肯定不存在于集合中,但也有可能是漏报。
分治法求n个元素的最小值python
以下是使用分治法求n个元素的最小值的Python代码:
```python
def find_min(arr):
n = len(arr)
# 如果数组只有一个元素,直接返回该元素
if n == 1:
return arr[0]
# 如果数组有两个元素,返回较小的那个
if n == 2:
return arr[0] if arr[0] < arr[1] else arr[1]
# 如果数组有三个或以上的元素,递归查找左右两个子数组的最小值
mid = n // 2
left_min = find_min(arr[:mid])
right_min = find_min(arr[mid:])
# 返回左右子数组中的最小值
return left_min if left_min < right_min else right_min
```
这个函数接受一个数组作为参数,并返回该数组中的最小值。如果数组只有一个元素,直接返回该元素;如果数组有两个元素,返回较小的那个;如果数组有三个或以上的元素,将数组分成左右两个子数组,分别递归查找左右子数组的最小值,然后返回左右子数组中的最小值。