布谷鸟过滤器是一种高效的数据结构,主要用于判断一个元素是否存在于一个集合中。它基于哈希表实现,以空间换时间,具有优秀的时间和空间复杂度。本文将从应用场景、原理、实现方式、优缺点等多个方面详细阐述布谷鸟过滤器。
一、应用场景
布谷鸟过滤器常用于需要判断元素是否存在于一个集合中的场景。比如:
1. 网络爬虫去重
import hashlib
import requests
class UrlManager(object):
def __init__(self):
self.url_dict = {}
def add_new_url(self, url):
hash_value = self._get_hash_value(url)
self.url_dict[hash_value] = url
def has_new_url(self, url):
hash_value = self._get_hash_value(url)
if hash_value in self.url_dict:
return True
else:
return False
def _get_hash_value(self, url):
md5 = hashlib.md5()
md5.update(url.encode('utf-8'))
hash_value = md5.hexdigest()
return hash_value
url_manager = UrlManager()
url_manager.add_new_url('https://www.baidu.com')
url_manager.has_new_url('https://www.baidu.com')
2. 黑名单过滤
import bloomfilter
def load_black_list(file_path):
bf = bloomfilter.BloomFilter(1000000, 0.01)
with open(file_path, 'r') as f:
for line in f:
bf.add(line.strip())
return bf
black_list = load_black_list('/path/to/black_list.txt')
if black_list.is_contain('12345'):
print('12345 is in black list')
二、原理
布谷鸟过滤器基于哈希表实现。哈希表可以用于快速查找元素,但是它并不能很好地解决散列冲突问题。针对散列冲突的解决方法有:
1. 链式法
即将哈希值相同的元素加到同一个链表中。但是当哈希值相同的元素很多时,链表会变得很长,查询效率会变得很低。
2. 开放地址法
即依次查找哈希值相邻的位置,直到找到一个空位置或是遍历完整个哈希表。但是当哈希表被填满时,开放地址法的效率会急剧下降。
为了解决上述问题,布谷鸟过滤器采用多哈希函数的方式,将元素存放在多个位置上。当查询元素时,只要有一个哈希函数返回该元素不在集合中,则判定该元素不在集合中。
三、实现方式
布谷鸟过滤器的核心是哈希函数。由于哈希函数决定了元素存放的位置,因此,选择一个好的哈希函数非常重要。常见的哈希函数有:
1. MurmurHash
一种高效的哈希算法,速度快,效果也不错,通常被用于哈希表和布隆过滤器中。
import mmh3
class BloomFilter(object):
def __init__(self, size, hash_count):
self.size = size
self.hash_count = hash_count
self.bit_array = [False] * size
def add(self, key):
for seed in range(self.hash_count):
index = mmh3.hash(key, seed) % self.size
self.bit_array[index] = True
def is_contain(self, key):
for seed in range(self.hash_count):
index = mmh3.hash(key, seed) % self.size
if self.bit_array[index] == False:
return False
return True
2. DJB2Hash
一种简单的哈希算法,适用于小数据。相比于MurmurHash,它的效率要低一些。
class BloomFilter(object):
def __init__(self, size, hash_count):
self.size = size
self.hash_count = hash_count
self.bit_array = [False] * size
def add(self, key):
for seed in range(self.hash_count):
index = self._djb2(key + str(seed)) % self.size
self.bit_array[index] = True
def is_contain(self, key):
for seed in range(self.hash_count):
index = self._djb2(key + str(seed)) % self.size
if self.bit_array[index] == False:
return False
return True
def _djb2(self, key):
hash = 5381
for i in range(len(key)):
hash = ((hash << 5) + hash) + ord(key[i])
return hash & 0xffffffffffffffff
四、优缺点
优点:
1. 布谷鸟过滤器具有高效的查询速度,比另一种常用的过滤器——布隆过滤器的查询速度更快。
2. 布谷鸟过滤器占用的空间更少,因为布谷鸟过滤器中的元素存储在多个位置上,并且哈希函数的种类比布隆过滤器多,因此误判率也会更低。
缺点:
1. 布谷鸟过滤器的哈希函数的数量影响到了空间占用和误判率的平衡。哈希函数的数量越多,误判率越低,空间占用越多。
2. 如果需要删除布谷鸟过滤器中的某个元素,需要使用到其它的技术,比如双重哈希删除。
五、小结
布谷鸟过滤器是一种高效的数据结构,可用于判断元素是否存在于一个集合中。它通过多哈希函数的方式,将元素存放在多个位置上,具有优秀的时间和空间复杂度。哈希函数的选择非常重要,不同的哈希函数会影响误判率和空间占用。布谷鸟过滤器的应用场景非常广泛,比如在爬虫去重、黑名单过滤等方面均有巨大的作用。