布谷鸟过滤器详解

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。