布谷鳥過濾器詳解

布谷鳥過濾器是一種高效的數據結構，主要用於判斷一個元素是否存在於一個集合中。它基於哈希表實現，以空間換時間，具有優秀的時間和空間複雜度。本文將從應用場景、原理、實現方式、優缺點等多個方面詳細闡述布谷鳥過濾器。

一、應用場景

布谷鳥過濾器常用於需要判斷元素是否存在於一個集合中的場景。比如：

1. 網路爬蟲去重

  
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. 黑名單過濾

  
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

布谷鳥過濾器基於哈希表實現。哈希表可以用於快速查找元素，但是它並不能很好地解決散列衝突問題。針對散列衝突的解決方法有：

1. 鏈式法

即將哈希值相同的元素加到同一個鏈表中。但是當哈希值相同的元素很多時，鏈表會變得很長，查詢效率會變得很低。

2. 開放地址法

即依次查找哈希值相鄰的位置，直到找到一個空位置或是遍歷完整個哈希表。但是當哈希表被填滿時，開放地址法的效率會急劇下降。

為了解決上述問題，布谷鳥過濾器採用多哈希函數的方式，將元素存放在多個位置上。當查詢元素時，只要有一個哈希函數返回該元素不在集合中，則判定該元素不在集合中。

三、實現方式

布谷鳥過濾器的核心是哈希函數。由於哈希函數決定了元素存放的位置，因此，選擇一個好的哈希函數非常重要。常見的哈希函數有：

1. MurmurHash

一種高效的哈希演算法，速度快，效果也不錯，通常被用於哈希表和布隆過濾器中。

  
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

一種簡單的哈希演算法，適用於小數據。相比於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、優缺點

優點:

1. 布谷鳥過濾器具有高效的查詢速度，比另一種常用的過濾器——布隆過濾器的查詢速度更快。

2. 布谷鳥過濾器佔用的空間更少，因為布谷鳥過濾器中的元素存儲在多個位置上，並且哈希函數的種類比布隆過濾器多，因此誤判率也會更低。

缺點:

1. 布谷鳥過濾器的哈希函數的數量影響到了空間佔用和誤判率的平衡。哈希函數的數量越多，誤判率越低，空間佔用越多。

2. 如果需要刪除布谷鳥過濾器中的某個元素，需要使用到其它的技術，比如雙重哈希刪除。

五、小結

布谷鳥過濾器是一種高效的數據結構，可用於判斷元素是否存在於一個集合中。它通過多哈希函數的方式，將元素存放在多個位置上，具有優秀的時間和空間複雜度。哈希函數的選擇非常重要，不同的哈希函數會影響誤判率和空間佔用。布谷鳥過濾器的應用場景非常廣泛，比如在爬蟲去重、黑名單過濾等方面均有巨大的作用。