Comment écrire l'algorithme de filtre Bloom en utilisant C#

Comment utiliser C# pour écrire un algorithme de filtre Bloom

Un filtre Bloom est une structure de données très économe en espace qui peut être utilisée pour déterminer si un élément appartient à un ensemble. Son idée de base est de mapper des éléments dans un tableau de bits via plusieurs fonctions de hachage indépendantes et de marquer les bits du tableau de bits correspondant comme 1. Pour juger si un élément appartient à l'ensemble, il vous suffit de juger si les bits du tableau de bits correspondant sont tous à 1. Si un bit est à 0, on peut juger que l'élément n'est pas dans l'ensemble. Les filtres Bloom ont les caractéristiques d'une requête rapide et d'une faible occupation de l'espace, et ont été largement utilisés dans de nombreux scénarios.

Cet article expliquera comment écrire l'algorithme de filtre Bloom en utilisant C# et fournira des exemples de code spécifiques.

Tout d'abord, nous devons définir une classe de filtre Bloom et déclarer certaines variables et méthodes nécessaires. Voici la définition d'une classe de filtre Bloom simple :

using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Security.Cryptography;

public class BloomFilter
{
    private BitArray _bits;
    private int _hashFunctionsCount;

    public BloomFilter(int capacity, double falsePositiveRate)
    {
        int bitsCount = GetBitsCount(capacity, falsePositiveRate);
        _bits = new BitArray(bitsCount);
        _hashFunctionsCount = GetHashFunctionsCount(bitsCount, capacity);
    }

    public void Add(string item)
    {
        foreach (int hash in GetHashes(item))
        {
            _bits.Set(Math.Abs(hash % _bits.Length), true);
        }
    }

    public bool Contains(string item)
    {
        foreach (int hash in GetHashes(item))
        {
            if (!_bits[Math.Abs(hash % _bits.Length)])
            {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    private IEnumerable<int> GetHashes(string item)
    {
        using (SHA256 sha256 = SHA256.Create())
        {
            byte[] hashBytes = sha256.ComputeHash(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(item));
            for (int i = 0; i < _hashFunctionsCount; i++)
            {
                yield return BitConverter.ToInt32(hashBytes, i * 4);
            }
        }
    }

    private int GetBitsCount(int capacity, double falsePositiveRate)
    {
        return (int)Math.Ceiling(capacity * Math.Log(falsePositiveRate) / Math.Log(1 / Math.Pow(2, Math.Log(2))));
    }

    private int GetHashFunctionsCount(int bitsCount, int capacity)
    {
        return (int)Math.Round((double)(bitsCount / capacity) * Math.Log(2));
    }
}

Le code ci-dessus définit une classe BloomFilter, qui contient le constructeur, la méthode Add et Contains< /code>méthode. Le constructeur reçoit deux paramètres : la capacité et le taux de faux positifs. Sur la base de ces deux paramètres, la taille du tableau de bits requis et le nombre de fonctions de hachage sont calculés. La méthode <code>Add est utilisée pour ajouter des éléments au filtre Bloom, mapper les éléments dans des tableaux de bits via plusieurs fonctions de hachage et marquer les bits des tableaux de bits correspondants comme 1. La méthode Contient est utilisée pour déterminer si un élément existe dans le filtre Bloom, mapper l'élément à un tableau de bits via plusieurs fonctions de hachage et déterminer si les bits du tableau de bits correspondant sont tous à 1. BloomFilter类，其中包含了构造函数、Add方法和Contains方法。构造函数接收两个参数：容量和误判率，根据这两个参数计算出需要的位数组大小和哈希函数个数。Add方法用于向布隆过滤器中添加元素，将元素通过多个哈希函数映射到位数组中，并将对应位数组的位标记为1。Contains方法用于判断一个元素是否存在于布隆过滤器中，通过多个哈希函数将元素映射到位数组中，并判断对应位数组的位是否都为1。

接下来，我们可以使用布隆过滤器类进行测试。以下是一个简单的示例：

using System;

public class Program
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        BloomFilter bloomFilter = new BloomFilter(100000, 0.01);

        bloomFilter.Add("apple");
        bloomFilter.Add("banana");
        bloomFilter.Add("orange");

        Console.WriteLine(bloomFilter.Contains("apple")); // 输出：True
        Console.WriteLine(bloomFilter.Contains("banana")); // 输出：True
        Console.WriteLine(bloomFilter.Contains("orange")); // 输出：True
        Console.WriteLine(bloomFilter.Contains("watermelon")); // 输出：False
    }
}

以上示例代码创建了一个布隆过滤器对象，并向其中添加了三个元素("apple", "banana", "orange")。然后，通过Contains

Ensuite, nous pouvons utiliser la classe de filtre bloom pour les tests. Voici un exemple simple :

rrreee

L'exemple de code ci-dessus crée un objet filtre bloom et y ajoute trois éléments ("pomme", "banane", "orange"). Ensuite, utilisez la méthode Contains pour déterminer si un élément existe dans le filtre Bloom.

Il convient de noter que, étant donné que le filtre Bloom a un certain taux d'erreur de jugement, une erreur de jugement peut survenir lors du jugement si un élément est dans le filtre Bloom. Par conséquent, les filtres Bloom conviennent principalement aux scénarios pouvant tolérer un certain taux d’erreur d’appréciation, comme par exemple déterminer si une URL a été visitée. 🎜🎜Pour résumer, cet article présente comment écrire l'algorithme de filtre Bloom en utilisant C# et fournit des exemples de code pertinents. En tant que structure de données efficace, le filtre Bloom a une valeur d'application importante dans certains scénarios spécifiques. J'espère que cet article pourra être utile pour comprendre et appliquer l'algorithme du filtre Bloom. 🎜

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