bloom filter的使用场景和使用方法

参考：

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6685894

http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500

原理：

使用一个位数组，大小为m位。

K个哈希函数。

n个数字的集合。

给出一个元素，k次哈希，来判断是否已经存在在集合中。

使用场景：

可以用在集合求交集，数据判重等。

使用方法：

1. 最小错误率保证  位数组为0为1各占一半。

2. 哈希函数个数     k = ln2(m/n) 

3. 最小错误率为  0.6185^(m/n)

4. m>=1.44n

在增加了错误率这个因素之后，Bloom Filter通过允许少量的错误来节省大量的存储空间。

广泛应用在拼写检查和数据库应用中。