位图与布隆过滤器
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了位图与布隆过滤器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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。这个问题怎么解决呢?
【位图方法】:
位图(BitMap)
是用一个数组中的每个数据的每个二进制位表示一个数是否存在。1表示存在,0表示不存在。
相当于把数组分成很多块的空间,每一块是32个比特位。
原来32个比特位放一个数据,现在一个位就可以放一个数据。16GB/32=0.5GB=512MB。
#ifndef __BITMAP_H__
#define __BITMAP_H__
#include<iostream>
using namespace std;
#include<vector>
class BitMap
{
public:
BitMap(size_t size = 0)
:_size(0)
{
//_a开辟多一个空间,如size=36/32=1,需要两块空间才能放下
_a.resize((size >> 5) + 1);
}
void Set(size_t x)
{
//size_t index = x / 32;
size_t index = (x >> 5);
size_t num = x % 32;
//if(!(_a[index] & (1 << num))表示该二进制位不存在,则该位二进制置成1
if (!(_a[index] & (1 << num)))
{
_a[index] |= (1 << num);
++_size;
}
}
void Reset(size_t x)
{
//size_t index = x / 32;
size_t index = x >> 5;
size_t num = x % 32;
//该位存在则将该位二进制置为0
if (_a[index] & (1 << num))
{
_a[index] &= ~(1 << num);
--_size;
}
}
bool Test(size_t x)
{
//size_t index = x / 32;
size_t index = x >> 5;
size_t num = x % 32;
if (_a[index] & (1 << num))
{
return true;
}
return false;
}
void Resize(size_t size)
{
_a.resize(size);
}
private:
vector<size_t> _a;
size_t _size;
};
#endif //__BITMAP_H__
【布隆过滤器】(仿函数实现,选5个位图)
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#ifndef __COMMON__
#define __COMMON__
size_t _GetnewSize(size_t _size)
{
static const int _PrimeSize = 28;
static const unsigned long _PrimeList[_PrimeSize] =
{
53ul, 97ul, 193ul, 389ul, 769ul,
1543ul, 3079ul, 6151ul, 12289ul, 24593ul,
49157ul, 98317ul, 196613ul, 393241ul, 786433ul,
1572869ul, 3145739ul, 6291469ul, 12582917ul, 25165843ul,
50331653ul, 100663319ul, 201326611ul, 402653189ul, 805306457ul,
1610612741ul, 3221225473ul, 4294967291ul
};
for (int i = 0; i < _PrimeSize; i++)
{
if (_PrimeList[i]> _size)
{
return _PrimeList[i];
}
}
return _PrimeList[_PrimeSize - 1];
}
template<class T>
struct __HashFunc1
{
size_t BKDRHash(const char *str)
{
register size_t hash = 0;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = hash * 131 + ch; // 也可以乘以31、131、1313、13131、131313..
}
return hash;
}
size_t operator()(const T& key)
{
return BKDRHash(key.c_str());
}
};
template<class T>
struct __HashFunc2
{
size_t SDBMHash(const char *str)
{
register size_t hash = 0;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = 65599 * hash + ch;
//hash = (size_t)ch + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;
}
return hash;
}
size_t operator()(const T& key)
{
return SDBMHash(key.c_str());
}
};
template<class T>
struct __HashFunc3
{
size_t RSHash(const char *str)
{
register size_t hash = 0;
size_t magic = 63689;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = hash * magic + ch;
magic *= 378551;
}
return hash;
}
size_t operator()(const T& key)
{
return RSHash(key.c_str());
}
};
template<class T>
struct __HashFunc4
{
size_t JSHash(const char *str)
{
if (!*str) // 这是由本人添加,以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 1315423911;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash ^= ((hash << 5) + ch + (hash >> 2));
}
return hash;
}
size_t operator()(const T& key)
{
return JSHash(key.c_str());
}
};
template<class T>
struct __HashFunc5
{
size_t DEKHash(const char* str)
{
if (!*str) // 这是由本人添加,以保证空字符串返回哈希值0
return 0;
register size_t hash = 1315423911;
while (size_t ch = (size_t)*str++)
{
hash = ((hash << 5) ^ (hash >> 27)) ^ ch;
}
return hash;
}
size_t operator()(const T& key)
{
return DEKHash(key.c_str());
}
};
#endif//__COMMON__
以上是关于位图与布隆过滤器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章