Python Counting Bloom Filter怎么实现

这篇“Python Counting Bloom Filter怎么实现”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“Python Counting Bloom Filter怎么实现”文章吧。

前言

标准的 Bloom Filter 是一种比较简单的数据结构，只支持插入和查找两种操作。在所要表达的集合是静态集合的时候，标准 Bloom Filter 可以很好地工作，但是如果要表达的集合经常变动，标准Bloom Filter的弊端就显现出来了，因为它不支持删除操作。这就引出来了本文要谈的 Counting Bloom Filter，后文简写为 CBF。

原理

一、BF 为什么不支持删除

BF 为什么不能删除元素？我们可以举一个例子来说明。

比如要删除集合中的成员 dantezhao，那么就会先用 k 个哈希函数对其计算，因为 dantezhao 已经是集合成员，那么在位数组的对应位置一定是 1，我们如要要删除这个成员 dantezhao，就需要把计算出来的所有位置上的 1 置为 0，即将 5 和 16 两位置为 0 即可。

问题来了！现在，先假设 yyj 本身是属于集合的元素，如果需要查询 yyj 是否在集合中，通过哈希函数计算后，我们会去判断第 16 和 第 26 位是否为 1， 这时候就得到了第 16 位为 0 的结果，即 yyj 不属于集合。 显然这里是误判的。

二、什么是 Counting Bloom Filter

Counting Bloom Filter 的出现，解决了上述问题，它将标准 Bloom Filter 位数组的每一位扩展为一个小的计数器（Counter），在插入元素时给对应的 k （k 为哈希函数个数）个 Counter 的值分别加 1，删除元素时给对应的 k 个 Counter 的值分别减 1。Counting Bloom Filter 通过多占用几倍的存储空间的代价， 给 Bloom Filter 增加了删除操作。基本原理是不是很简单？看下图就能明白它和 Bloom Filter 的区别在哪。

三、Counter 大小的选择

CBF 和 BF 的一个主要的不同就是 CBF 用一个 Counter 取代了 BF 中的一位，那么 Counter 到底取多大才比较合适呢？这里就要考虑到空间利用率的问题了，从使用的角度来看，当然是越大越好，因为 Counter 越大就能表示越多的信息。但是越大的 Counter 就意味着更多的资源占用，而且在很多时候会造成极大的空间浪费。

因此，我们在选择 Counter 的时候，可以看 Counter 取值的范围多小就可以满足需求。

根据论文中描述，某一个 Counter 的值大于或等于 i 的概率可以通过如下公式描述，其中 n 为集合的大小，m 为 Counter 的数量，k 为 哈希函数的个数。

k 的最佳取值为 k = m/n * ln2，将其带入公式后可得。

如果每个 Counter 分配 4 位，那么当 Counter 的值达到 16 时就会溢出。这个概率如下，这个值足够小，因此对于大多数应用程序来说，4位就足够了。

简单的实现

还是实现一个简单的程序来熟悉 CBF 的原理，这里和 BF 的区别有两个：

• 一个是我们没有用 bitarray 提供的位数组，而是使用了 bytearray 提供的一个 byte数组，因此每一个 Counter 的取值范围在 0~255。

• 另一个是多了一个 remove 方法来删除集合中的元素。

代码很简单，只是为了理解概念，实际中使用的库会有很大差别。

import mmh4
class CountingBloomFilter:
    def __init__(self, size, hash_num):
        self.size = size
        self.hash_num = hash_num
        self.byte_array = bytearray(size)
    def add(self, s):
        for seed in range(self.hash_num):
            result = mmh4.hash(s, seed) % self.size
            if self.bit_array[result] < 256:
                self.bit_array[result] += 1
    def lookup(self, s):
        for seed in range(self.hash_num):
            result = mmh4.hash(s, seed) % self.size
            if self.bit_array[result] == 0:
                return "Nope"
        return "Probably"
    def remove(self, s):
        for seed in range(self.hash_num):
            result = mmh4.hash(s, seed) % self.size
            if self.bit_array[result] > 0:
                self.bit_array[result] -= 1
cbf = CountingBloomFilter(500000, 7)
cbf.add("dantezhao")
cbf.add("yyj")
cbf.remove("dantezhao")
print (cbf.lookup("dantezhao"))
print (cbf.lookup("yyj"))

以上就是关于“Python Counting Bloom Filter怎么实现”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注亿速云行业资讯频道。