布隆过滤器

         思考一个问题：如果我想判断一个元素是否存在某个集合里面怎么做？

        一般的解决方案是先把所有元素保存起来，然后通过循环比较来确定。 但是如果我们有几千万甚至上亿的数据的时候｝，虽然可以通过不同的数据结构来优化数据检索的时间复杂度，但是整体的效率依然很慢， 而且会占用非常多的内存空间，这个问题该怎么解决呢？

         这个时候，位图就派上了用场。

        BitMap 的基本原理就是用一个 bit 位来存储当前数据是否存在的状态值，也就是把一个数据通过 hash 运算取模后落在 bit 位组成的数组中，通过 1 对该位置进行标记。 这种方式适用于大规模数据，但数据状态又不是很多的情况，通常是用来判断某个数据存不存在的。

         布隆过滤器就是在位图的基础上做的一个优化设计。 它的原理是，当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的 K 个点，把它们置为 1。

        检索的时候，使用同样的方式去映射，只要看到每个映射的位置的值是不是 1，就可以大概知道该元素是否存在集合中了。 如果这些点有任何一个 0，则被检查的元素一定不在；如果都是 1，则被检查的元素很可能存在。