C/C++实现布隆过滤器算法及应用

"这篇资源是关于布隆过滤器的一个C/C++实现，它利用sdbmhash函数进行哈希计算。文章提供了布隆过滤器的基本结构、类型定义以及相关操作函数的实现，包括初始化、插入元素、检查元素存在性和销毁过滤器等。" 布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否可能在一个集合中。它通过使用多个哈希函数将元素映射到一个固定大小的位数组中，可能会产生误报（false positive），但不会出现漏报（false negative）。在大数据存储和检索中，特别是在内存有限的情况下，布隆过滤器被广泛应用。 文章中的代码首先定义了两个自定义的哈希函数：`jshash`和`sdbmhash`。在实际应用中，哈希函数的选择对布隆过滤器的性能有很大影响，因为好的哈希函数能尽可能地使元素均匀分布，降低冲突概率。这里使用的`sdbmhash`是一个常见的字符串哈希函数，其计算方式简单且效率较高。 接下来，文章定义了`bloom_filter`结构体，包含了位数组的大小、实际使用的位数、位数组指针以及哈希函数指针。结构体还提供了四个操作函数： 1. `bloom_init`：初始化布隆过滤器，根据给定的元素数量和哈希函数创建过滤器实例。 2. `bloom_insert`：向过滤器中插入数据，通过调用哈希函数计算位数组中的位置，并设置相应的位。 3. `bloom_check`：检查数据是否存在，根据哈希函数计算位数组中的位置，如果所有对应位都为1，则可能存在该元素。 4. `bloom_destroy`：释放过滤器占用的内存资源。 在`main`函数中，可以看到如何使用这些函数创建一个布隆过滤器实例，插入数据并检查数据的存在性。虽然具体的数据和测试未给出，但这段代码展示了如何在实际程序中应用布隆过滤器。 布隆过滤器的核心思想是牺牲一定的准确率来换取空间效率，适合于需要快速查询大量数据的场景，如缓存、数据库、网络爬虫等领域。在设计和使用布隆过滤器时，需要根据预期的数据量、可接受的误报率以及可用内存等因素来调整位数组的大小和哈希函数的数量。