用Python实现树形结构的Bloom Filter算法
首先,让我们了解一下Bloom Filter算法。Bloom Filter是一种空间效率比较高的随机数据结构,它可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它比其它的数据结构(如哈希表、二叉树等)在空间效率方面都要高,但是在查询效率方面稍逊于哈希表,因为其有一定的误判率。
Bloom Filter算法的主要思路是利用多个哈希函数(实现不同)将元素映射到一个位图上,位图中的每一位都表示元素是否存在于集合中,若多个哈希函数映射后的位图上均为1,则认为该元素存在于集合中。
接下来,让我们使用Python实现树形结构的Bloom Filter算法。
import mmh3 import bitarray class TrieNode: def __init__(self): self.children = {} self.is_word = False class BloomFilter: def __init__(self, capacity=1000000, error_rate=0.001): self.capacity = capacity self.error_rate = error_rate self.bit_array = bitarray.bitarray(capacity) self.bit_array.setall(0) self.hash_count = self.get_hash_count() self.trie_root = TrieNode() def add(self, word): if self.lookup(word): return self._add_to_trie(word) for i in range(self.hash_count): hash_code = mmh3.hash(word, i) % self.capacity self.bit_array[hash_code] = 1 def lookup(self, word): if not self._lookup_in_trie(word): return False for i in range(self.hash_count): hash_code = mmh3.hash(word, i) % self.capacity if not self.bit_array[hash_code]: return False return True def get_hash_count(self): m = self.capacity k = -(m / (self.error_rate * math.log(1.0 - math.exp(-math.log(2.0))))) return int(k) def _add_to_trie(self, word): curr = self.trie_root for c in word: if c not in curr.children: curr.children[c] = TrieNode() curr = curr.children[c] curr.is_word = True def _lookup_in_trie(self, word): curr = self.trie_root for c in word: if c not in curr.children: return False curr = curr.children[c] return curr.is_word if __name__ == '__main__': bf = BloomFilter(capacity=1000000, error_rate=0.001) bf.add("pidancode.com") bf.add("皮蛋编程") print(bf.lookup("pidancode.com")) print(bf.lookup("pianodengcheng"))
上述代码中,我们定义了TrieNode类,用于实现前缀树;定义了BloomFilter类,用于实现Bloom Filter算法。在BloomFilter类中,我们利用mmh3哈希函数将元素映射到位图上,利用前缀树记录元素是否存在于集合中。在add方法中,我们先通过_lookup_in_trie方法检查元素是否存在于集合中,若存在则直接返回;否则,将元素插入到前缀树中,并利用多个哈希函数将该元素映射到位图上。在lookup方法中,先通过_lookup_in_trie方法检查元素是否存在于集合中,若不存在直接返回False;否则,利用多个哈希函数判断元素是否存在于位图中。
最后,我们通过BloomFilter类的add和lookup方法向布隆过滤器中添加元素和查询元素是否存在于集合中。在输出结果时,输出True表示元素存在于集合中,输出False则表示元素不存在于集合中。
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