C#을 사용하여 Bloom 필터 알고리즘을 작성하는 방법

C#을 사용하여 블룸 필터 알고리즘을 작성하는 방법

블룸 필터는 요소가 집합에 속하는지 여부를 결정하는 데 사용할 수 있는 매우 공간 효율적인 데이터 구조입니다. 기본 아이디어는 여러 개의 독립적인 해시 함수를 통해 요소를 비트 배열로 매핑하고 해당 비트 배열의 비트를 1로 표시하는 것입니다. 원소가 집합에 속하는지 판단할 때 해당 비트 배열의 비트가 모두 1인지 여부만 판단하면 된다. 비트 중 하나라도 0이면 해당 원소가 집합에 속하지 않는 것으로 판단할 수 있다. 블룸 필터는 빠른 쿼리와 작은 공간 점유의 특성을 가지며 많은 시나리오에서 널리 사용되었습니다.

이 글에서는 C#을 사용하여 Bloom 필터 알고리즘을 작성하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

먼저 Bloom 필터 클래스를 정의하고 필요한 변수와 메서드를 선언해야 합니다. 다음은 간단한 Bloom 필터 클래스의 정의입니다.

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));
    }
}

위 코드는 생성자, Add 메서드 및 ContainsBloomFilter 클래스를 정의합니다. /코드>메서드. 생성자는 용량과 거짓양성률이라는 두 가지 매개변수를 받습니다. 이 두 매개변수를 기반으로 필요한 비트 배열 크기와 해시 함수 수가 계산됩니다. Add 메서드는 Bloom 필터에 요소를 추가하고, 여러 해시 함수를 통해 요소를 비트 배열로 매핑하고, 해당 비트 배열의 비트를 1로 표시하는 데 사용됩니다. Contains 메소드는 Bloom 필터에 요소가 존재하는지 확인하고, 여러 해시 함수를 통해 해당 요소를 비트 배열에 매핑하고, 해당 비트 배열의 비트가 모두 1인지 확인하는 데 사용됩니다. 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

다음으로 블룸 필터 클래스를 사용하여 테스트할 수 있습니다. 다음은 간단한 예입니다.

rrreee

위의 예제 코드는 블룸 필터 개체를 생성하고 여기에 세 가지 요소("사과", "바나나", "오렌지")를 추가합니다. 그런 다음 Contains 메서드를 사용하여 Bloom 필터에 요소가 존재하는지 확인합니다.

블룸 필터에는 일정한 오판율이 있기 때문에 블룸 필터에 요소가 있는지 판단할 때 오판이 발생할 수 있다는 점에 유의하세요. 따라서 Bloom 필터는 URL 방문 여부를 판단하는 것과 같이 특정 오판 비율이 허용될 수 있는 시나리오에 주로 적합합니다. 🎜🎜요약하자면 이 글에서는 C#을 사용하여 Bloom 필터 알고리즘을 작성하는 방법을 소개하고 관련 코드 예제를 제공합니다. 효율적인 데이터 구조로서 Bloom 필터는 일부 특정 시나리오에서 중요한 응용 가치를 갖습니다. 이 글이 블룸 필터 알고리즘을 이해하고 적용하는데 도움이 되기를 바랍니다. 🎜

위 내용은 C#을 사용하여 Bloom 필터 알고리즘을 작성하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!