Bitget App
Cмартторгівля для кожного
Купити криптуРинкиТоргуватиФ'ючерсиEarnWeb3ЦентрДокладніше
Торгувати
Cпот
Купуйте та продавайте крипту
Маржа
Збільшуйте капітал й ефективність коштів
Onchain
Going Onchain, without going Onchain!
Конвертація
Без комісій за транзакції та прослизання
Огляд
Launchhub
Скористайтеся перевагою на старті і почніть заробляти
Копітрейдинг
Копіюйте угоди елітних трейдерів в один клац
Боти
Простий, швидкий і надійний торговий бот на базі ШІ
Торгувати
Фʼючерси USDT-M
Фʼючерси, розрахунок за якими відбувається в USDT
Фʼючерси USDC-M
Фʼючерси, розрахунок за якими відбувається в USDC
Фʼючерси Coin-M
Фʼючерси, розрахунок за якими відбувається в різни
Огляд
Посібник з фʼючерсів
Шлях фʼючерсної торгівлі від початківця до просунутого трейдера
Фʼючерсні промоакції
На вас чекають щедрі винагороди
Bitget Earn
Різноманітні продукти для примноження ваших активів
Simple Earn
Здійснюйте депозити та зняття в будь-який час, щоб отримувати гнучкий прибуток без ризику
Ончейн Earn
Отримуйте прибуток щодня, не ризикуючи основним капіталом
Структуровані продукти Earn
Надійні фінансові інновації для подолання ринкових коливань
VIP та Управління капіталом
Преміальні послуги для розумного управління капіталом
Позики
Безстрокове кредитування з високим рівнем захисту коштів

Фільтр цвітіння

Просунутий рівень
share

Блум-фільтр - це імовірнісна структура даних, призначена для ефективної перевірки того, чи є елемент частиною множини. Він був винайдений Бертоном Говардом Блумом у 1970 році і став фундаментальним інструментом в інформатиці завдяки своїй здатності керувати великими масивами даних з мінімальним споживанням пам'яті. На відміну від традиційних структур даних, таких як хеш-таблиці або бінарні дерева пошуку, фільтр Блума може дати точну відповідь, коли елемента немає в наборі, але тільки ймовірнісну відповідь, коли елемент є. Це означає, що хибнопозитивні спрацьовування можливі, а хибнонегативні - ні.

Основна концепція блум-фільтра полягає у використанні масиву бітів, які спочатку встановлюються в 0, і серії хеш-функцій. Коли елемент додається до блум-фільтра, він пропускається через кожну з хеш-функцій, щоб згенерувати кілька позицій у бітовому масиві. Після цього біти у цих позиціях встановлюються у 1. Щоб перевірити, чи є елемент у множині, він знову хешується за допомогою тих самих функцій, і перевіряються відповідні біти. Якщо всі біти в цих позиціях дорівнюють 1, то елемент вважається можливим у множині; якщо будь-який з бітів дорівнює 0, то елемент точно не входить до множини.

Однією з важливих переваг фільтрів Блума є їхня компактність. Вони вимагають значно менше пам'яті порівняно з іншими структурами даних для тієї ж задачі, особливо при збільшенні кількості елементів. Наприклад, для досягнення 1% ймовірності хибного спрацьовування потрібно менше 10 біт на елемент, незалежно від кількості елементів у наборі. Це робить фільтри блуму особливо корисними у програмах, де використання пам'яті є критично важливим, наприклад, у мережевих маршрутизаторах, системах баз даних та розподілених системах.

Однак, фільтри від цвітіння мають певні обмеження. Неможливість видалити елементи з набору є основним недоліком, оскільки очищення бітів, які були встановлені кількома елементами, призведе до помилкових спрацьовувань. Для вирішення цієї проблеми були розроблені такі варіанти, як фільтри з підрахунком розквіту, що дозволяють видаляти елементи шляхом підрахунку кількості разів, коли кожен біт був встановлений. Крім того, частота хибних спрацьовувань зростає зі збільшенням кількості елементів, а це означає, що розмір бітового масиву і кількість хеш-функцій повинні бути ретельно підібрані, виходячи з очікуваної кількості елементів і прийнятної частоти хибних спрацьовувань.

У практичному застосуванні фільтри блуму знайшли широке використання в різних галузях. Наприклад, у Bitcoin вони використовуються для підвищення конфіденційності клієнтів зі спрощеною перевіркою платежів (SPV), дозволяючи користувачам запитувати транзакції, не розкриваючи своїх адрес. Мережі доставки контенту, такі як Akamai, використовують блум-фільтри для ефективного управління кеш-пам'яттю, зменшуючи навантаження на сервери за рахунок уникнення непотрібних запитів даних. Незважаючи на свою імовірнісну природу та обмеження, фільтри Блума залишаються безцінним інструментом у розробці ефективних і масштабованих систем.

Завантажити застосунок
Завантажити застосунок