Bloom Fileter——布隆过滤器

    Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。
一、实例
    为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个例子：
    假设要你写一个网络蜘蛛。由于网络间的链接错综复杂，蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”。为了避免形成“环”，就需要知道蜘蛛已经访问过哪些URL。给一个URL，怎么样知道蜘蛛是否已经访问过呢？稍微想想，就会有如下几种方案：
    1、将访问过的URL保存到数据库；
    2、用Hashset将访问过的URL保存起来。那只需要O(1)的代价就可以查到一个URL是否被访问过；
    3、URL经过MD5或SHA-1等单向哈希后再保存到Hashset或数据库中；
    4、Bit-Map方法。建立一个BitSet，将每个URL经过一个哈希函数映射到某一位；
    方法1~3都是将访问过的URL完整保存，方法4则只标记URL的一个映射位。
    以上方法在数据量比较小的情况下都能完美解决问题，但是当数据量变得非常庞大的时候问题就来了。
    方法一的缺点：数据量变的非常庞大后关系型数据库的查询效率会变得很低。而且每来一个URL就启动一次数据库查询操作，效率非常的低；
    方法二的缺点：太消耗内存。随着URL的增多，占用的内存会越来越多。就算只有1亿的URL，每个URL只计算50个字符，就需要5GB的内存；
    方法三：由于字符串经过MD5处理的信息摘要长度只有128bit，SHA-1处理后也只有160bit，因此方法3比方法2节省了好几倍的内存；
    方法4：消耗的内存是相对比较少的，但缺点是单一哈希函数发生冲突的概率太高。还记得数据结构课上学过的Hash表冲突的各种解决方法么？若要降低冲突发生的概率到1%，就要将BitSet的长度设置为URL个数的100倍。
    实质上上面的算法都忽略了一个重要的隐含条件：允许小概率的出错，不一定要100%准确！也就是说少量url实际上没有没网络蜘蛛访问，而将它们错判为已访问的代价是很小的——大不了少抓几个网页呗。 

二、什么是Bloom Filter
     Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。
    有人可能想知道它的中文叫法，倒是有被译作称布隆过滤器。该不该译，译的是否恰当，由诸君品之。下文之中，如果有诸多公式不慎理解，也无碍，只作稍稍了解即可。
2.1 集合表示和元素查询
    下面我们具体来看Bloom Filter是如何用位数组表示集合的。初始状态时，Bloom Filter是一个包含m位的位数组，每一位都置为0。
    
    为了表达S={x1, x2,…,xn}这样一个n个元素的集合，Bloom Filter使用k个相互独立的哈希函数（Hash Function），它们分别将集合中的每个元素映射到{1,…,m}的范围中。对任意一个元素x，第i个哈希函数映射的位置hi(x)就会被置为1（1≤i≤k）。注意，如果一个位置多次被置为1，那么只有第一次会起作用，后面几次将没有任何效果。在下图中，k=3，且有两个哈希函数选中同一个位置（从左边数第五位，即第二个“1“处）。   
    

2.2 错误率估计
     前面我们已经提到了，Bloom Filter在判断一个元素是否属于它表示的集合时会有一定的错误率（false positive rate），下面我们就来估计错误率的大小。在估计之前为了简化模型，我们假设kn
    
    其中1/m表示任意一个哈希函数选中这一位的概率（前提是哈希函数是完全随机的），(1-1/m)表示哈希一次没有选中这一位的概率。要把S完全映射到位数组中，需要做kn次哈希。某一位还是0意味着kn次哈希都没有选中它，因此这个概率就是（1-1/m）的kn次方。令p = e^-kn/m是为了简化运算，这里用到了计算e时常用的近似：
    
    令ρ为位数组中0的比例，则ρ的数学期望E(ρ)= p’。在ρ已知的情况下，要求的错误率（false positive rate）为：
    
    (1-ρ)为位数组中1的比例，(1-ρ)k就表示k次哈希都刚好选中1的区域，即false positive rate。上式中第二步近似在前面已经提到了，现在来看第一步近似。p’只是ρ的数学期望，在实际中ρ的值有可能偏离它的数学期望值。M. Mitzenmacher已经证明[2] ，位数组中0的比例非常集中地分布在它的数学期望值的附近。因此，第一步的近似得以成立。分别将p和p’代入上式中，得：
    
    相比p’和f’，使用p和f通常在分析中更为方便。
2.3 最优哈希函数的个数
     既然Bloom Filter要靠多个哈希函数将集合映射到位数组中，那么应该选择几个哈希函数才能使元素查询时的错误率降到最低呢？这里有两个互斥的理由：如果哈希函数的个数多，那么在对一个不属于集合的元素进行查询时得到0的概率就大；但另一方面，如果哈希函数的个数少，那么位数组中的0就多。为了得到最优的哈希函数个数，我们需要根据上一小节中的错误率公式进行计算。
    先用p和f进行计算。注意到f = exp(k ln(1 ? e^-kn/m))，我们令g = k ln(1 ? e^-kn/m)，只要让g取到最小，f自然也取到最小。由于p = e^-kn/m，我们可以将g写成:
    
    
2.4 位数组的大小
    下面我们来看看，在不超过一定错误率的情况下，Bloom Filter至少需要多少位才能表示全集中任意n个元素的集合。假设全集中共有u个元素，允许的最大错误率为?，下面我们来求位数组的位数m。
    假设X为全集中任取n个元素的集合，F(X)是表示X的位数组。那么对于集合X中任意一个元素x，在s = F(X)中查询x都能得到肯定的结果，即s能够接受x。显然，由于Bloom Filter引入了错误，s能够接受的不仅仅是X中的元素，它还能够? (u - n)个false positive。因此，对于一个确定的位数组来说，它能够接受总共n + ? (u - n)个元素。在n + ? (u - n)个元素中，s真正表示的只有其中n个，所以一个确定的位数组可以表示：
    
    上式中的近似前提是n和?u相比很小，这也是实际情况中常常发生的。根据上式，我们得出结论：在错误率不大于?的情况下，m至少要等于n log2(1/?)才能表示任意n个元素的集合。
    上一小节中我们曾算出当k = ln2· (m/n)时错误率f最小，这时f = (1/2)k= (1/2)mln2 / n。现在令f≤?，可以推出：
    
    这个结果比前面我们算得的下界n log2(1/?)大了log2e≈ 1.44倍。这说明在哈希函数的个数取到最优时，要让错误率不超过?，m至少需要取到最小值的1.44倍。
2.5 概况
     在计算机科学中，我们常常会碰到时间换空间或者空间换时间的情况，即为了达到某一个方面的最优而牺牲另一个方面。Bloom Filter在时间空间这两个因素之外又引入了另一个因素：错误率。在使用Bloom Filter判断一个元素是否属于某个集合时，会有一定的错误率。也就是说，有可能把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（False Positive），但不会把属于这个集合的元素误认为不属于这个集合（False Negative）。在增加了错误率这个因素之后，Bloom Filter通过允许少量的错误来节省大量的存储空间。
    自从Burton Bloom在70年代提出Bloom Filter之后，Bloom Filter就被广泛用于拼写检查和数据库系统中。近一二十年，伴随着网络的普及和发展，Bloom Filter在网络领域获得了新生，各种Bloom Filter变种和新的应用不断出现。可以预见，随着网络应用的不断深入，新的变种和应用将会继续出现，Bloom Filter必将获得更大的发展。

三、适用范围
    可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集。

四、基本原理和要点
    对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这 个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 
    还有一个比较重要的问题，如 何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况 下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应 该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。 
    举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 
    注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 

五、扩展
    Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 

六、问题实例
     给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 
    根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。 现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。 



    感想：数学很难，但很重要啊。

    引自：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6685894