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So schreiben Sie mit C# einen Bloom-Filteralgorithmus
Ein Bloom-Filter ist eine sehr platzsparende Datenstruktur, mit der ermittelt werden kann, ob ein Element zu einer Menge gehört. Seine Grundidee besteht darin, Elemente über mehrere unabhängige Hash-Funktionen in ein Bit-Array abzubilden und die Bits des entsprechenden Bit-Arrays als 1 zu markieren. Bei der Beurteilung, ob ein Element zur Menge gehört, müssen Sie nur beurteilen, ob die Bits des entsprechenden Bitarrays alle 1 sind. Wenn ein Bit 0 ist, kann festgestellt werden, dass sich das Element nicht in der Menge befindet. Bloom-Filter zeichnen sich durch schnelle Abfragen und geringen Platzbedarf aus und werden in vielen Szenarien häufig verwendet.
In diesem Artikel wird das Schreiben des Bloom-Filteralgorithmus mit C# vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.
Zuerst müssen wir eine Bloom-Filterklasse definieren und einige notwendige Variablen und Methoden deklarieren. Das Folgende ist die Definition einer einfachen Bloom-Filterklasse:
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)); } }
Der obige Code definiert eine BloomFilter
-Klasse, die den Konstruktor, die Add
-Methode und ContainsMethode. Der Konstruktor erhält zwei Parameter: Kapazität und Falsch-Positiv-Rate. Basierend auf diesen beiden Parametern werden die erforderliche Bit-Array-Größe und die Anzahl der Hash-Funktionen berechnet. Die Methode <code>Add
wird verwendet, um Elemente zum Bloom-Filter hinzuzufügen, die Elemente über mehrere Hash-Funktionen in Bit-Arrays abzubilden und die Bits der entsprechenden Bit-Arrays als 1 zu markieren. Die Methode Contains
wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein Element im Bloom-Filter vorhanden ist, das Element über mehrere Hash-Funktionen einem Bit-Array zuzuordnen und zu bestimmen, ob die Bits des entsprechenden Bit-Arrays alle 1 sind. 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
rrreee
Der obige Beispielcode erstellt ein Bloom-Filterobjekt und fügt ihm drei Elemente („Apfel“, „Banane“, „Orange“) hinzu. Verwenden Sie dann die MethodeContains
, um zu ermitteln, ob ein Element im Bloom-Filter vorhanden ist. Es ist zu beachten, dass es bei der Beurteilung, ob sich ein Element im Bloom-Filter befindet, zu Fehleinschätzungen kommen kann, da der Bloom-Filter eine gewisse Fehleinschätzungsrate aufweist. Daher eignen sich Bloom-Filter vor allem für Szenarien, die eine gewisse Fehleinschätzungsrate tolerieren können, beispielsweise die Feststellung, ob eine URL besucht wurde. 🎜🎜Zusammenfassend stellt dieser Artikel vor, wie man den Bloom-Filteralgorithmus mit C# schreibt, und stellt relevante Codebeispiele bereit. Als effiziente Datenstruktur hat der Bloom-Filter in einigen spezifischen Szenarien einen wichtigen Anwendungswert. Ich hoffe, dass dieser Artikel zum Verständnis und zur Anwendung des Bloom-Filteralgorithmus beitragen kann. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo schreiben Sie einen Bloom-Filteralgorithmus mit C#. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!