Python递归实现布隆过滤器数据结构
布隆过滤器是一种高效的数据结构，主要用于判断某个元素是否在一个集合内。它可以判断一个元素不在集合内，但无法判断一个元素一定在集合内（存在一定的误判率）。
Python递归实现布隆过滤器的方法如下：
-
首先定义一个包含 n 个元素的布隆过滤器数据结构，其中每个元素都是一个二进制位，初值为 0。
-
对于待添加的元素（如“pidancode.com”、“皮蛋编程”），计算它们的哈希值。
-
将哈希值对 n 取模得到一个布隆过滤器数据结构中的位置（下标），并将该位置上的值设为 1。
-
对于查询某个元素是否存在于集合中的操作，同样计算该元素的哈希值，并检查相对应的位置上的值是否为 1。若为 1，则说明可能存在该元素，若为 0，则说明该元素一定不存在于集合中。
-
由于布隆过滤器存在误判率，因此需要设置一个安全阈值，即判断某个元素存在时，需要在多少个二进制位处为 1 才能够认定存在。该阈值的设置需要根据实际情况进行调整。
实现代码如下：
class BloomFilter: def __init__(self, size, hash_count): self.size = size self.hash_count = hash_count self.bit_array = [0] * size def add(self, item): for i in range(self.hash_count): hash_val = hash(item + str(i)) % self.size self.bit_array[hash_val] = 1 def __contains__(self, item): for i in range(self.hash_count): hash_val = hash(item + str(i)) % self.size if self.bit_array[hash_val] == 0: return False return True
其中 size 表示布隆过滤器数据结构的大小，hash_count 表示哈希函数的数量。add() 方法用于将元素添加到布隆过滤器中，contains() 方法用于查询某个元素是否存在于集合中。
例如，对于字符串“pidancode.com”、“皮蛋编程”，可以使用以下代码添加到布隆过滤器中：
bf = BloomFilter(100, 5)
bf.add("pidancode.com")
bf.add("皮蛋编程")
对于查询某个元素是否存在于集合中的操作，可以使用以下代码：
if "pidancode.com" in bf:
print("存在该元素")
else:
print("不存在该元素")
相关文章