数据结构/C++：位图 & 布隆过滤器
哈希表通过映射关系，实现了O(1)的复杂度来查找数据。相比于其它数据结构，哈希在实践中是一个非常重要的思想，本博客将介绍哈希思想的两大应用，位图与布隆过滤器。 位图 看到以下题目： 给40亿个无序不重复的无符号整数（unsigned int）。如何判断一个数字是否在这40亿个数字之中？...
![高效处理大规模数据集的概率型数据结构—— 布隆过滤器 [C++入门]](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/hh56sawwbab3o_4a423623034f4451bd1577f68908b1b8.png)
高效处理大规模数据集的概率型数据结构—— 布隆过滤器 [C++入门]
引言 在上一篇文章位图中，我们了解了C++中位图的概念和实现。位图是一种用于表示和操作大量二进制位的数据结构，它在解决需要高效存储和操作布尔类型数据的问题上具有重要作用。而在本篇文章中，我们将继续探讨另一个在C++中常用的数据结构——布隆过滤器。布隆过滤器是一种概率型数据结构，它可以高效地判断一个元...
【C++高阶(六)】哈希的应用--位图&布隆过滤器
1. 前言 哈希最常用的应用是unordered 系列的容器,但是当面对海量数据 如100亿个数据中找有没有100这 个数时,使用无序容器的话内存放不下 所以哈希思想还有别的更重要的应用! 本章重点: 本篇文章着重讲解哈希的应用的两个容器,一个是位图,一个是布隆过滤器,并且模拟实现它们.最后会讲解如...
C++ 哈希的应用【布隆过滤器】
前言注册账号是进行网络冲浪的第一步操作，而拥有一个具有个性且独一无二的用户昵称是非常重要的，很多人在填写昵称时，常常会看到 此昵称已存在 的提示，系统是如何快速知道当前昵称是否存在呢？总不能挨个去遍历对比吧，这时候就需要我们本文中的主角： 布隆过滤器正文1、字符串比较常见的字符串比较方法是 按 AS...
【C++从0到王者】第三十八站：位图和布隆过滤器
一、哈希桶的改进1.链表与树结构的结合有时候，在极端场景下，我们的哈希桶会出现某一个桶太长了，而其他的桶却没有结点，即如下图所示在这种情况下，我们有没有什么办法可以进行优化呢？其实是有的，当某个桶太长的时候，我们可以将这个链表转化为一颗红黑树进行存储，这样的话就会极大的优...
C++位图和布隆过滤器
📟作者主页：慢热的陕西人🌴专栏链接：C++📣欢迎各位大佬👍点赞🔥关注🚓收藏，🍉留言本博客主要内容介绍C++中的位图和布隆过滤器模拟实现和简单的应用C++位图和布隆过滤器Ⅰ. 位图Ⅰ. Ⅰ 位图的概...
【C++杂货铺】再谈哈希算法：位图 | 布隆过滤器 | 哈希切分
一、位图1.1 一道面试题给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。解决方案：遍历：遍历这40亿个整数，去判断该数是否在这40亿个整数中。时间复杂度是 O ( N ) O(N)O(N)。set：用 set 将这40亿个整数存起来，然后去判断这个...
哈希的应用：布隆过滤器（C++实现）
1. 布隆过滤器1.1 背景位图（bitmap算法）告诉我们，想判断一个元素是否存在于某个集合中，如果数据量少，使用搜索树和哈希表是非常快速的。但是一旦元素个数从亿级起步，所需要的内存空间就不足以让这些数据结构发挥作用。位图用一个比特位的0和1表示元素的状态，极大地提高了空间利用率。然而...
【C++】哈希（位图，布隆过滤器）（一）
一、位图1.位图概念今天的内容从一道面试题开始引入：给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。首先我们对40亿个无符号整数改变一下，它到底是多少G呢？40亿个整数大概是 40亿*4个字节=160亿个字节4G=2^32byte，大概为...
【C++】哈希（位图，布隆过滤器）（二）
最大的缺点就是：1.开空间得看数据范围，一般要求范围集中，分散的话空间消耗就会上升 2.只能针对整型如果...
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