ブルームフィルタ - Wikipedia
この項目では、確率的データ構造について説明しています。画像にぼかし効果を付加する画像フィルタについては「川瀬のブルームフィルター」をご覧ください。 ブルームフィルタ（英語: Bloom filter）は、1970年に Burton H. Bloom が考案した空間効率の良い確率的データ構造であり、あるデータが集合の要素である（集合に含まれている）かどうかの判定に使われる。ただし判定は正確ではなくて、含まれていないのに含まれていると誤って判定すること偽陽性（false positive）の可能性がある。しかし含まれているものを含まれていないと誤判定すること偽陰性（false negative）はない。なお集合に要素を追加することはできるが、集合から要素を削除することはできない（ただし、拡張をした counting filter であれば削除もできる）。集合に要素を追加していくにつれて偽陽性の
Scalable Bloom Filtersとは一体....？ - Qiita
Wikipediaを漁っていたところScalable Bloom Filters(SBF)というデータ構造を発見してしまったので紹介します1。 参照した論文 http://haslab.uminho.pt/cbm/publications/scalable-bloom-filters Bloom Filter SBFの説明に入る前に、Bloom Filterについて簡単に紹介します。もっとも、日本語のWikipediaでも十分詳しい説明が載っていたりするのですが……。 ささっと説明 Bloom Filterはちょっと不思議な性質を持つデータ構造の一種です2。 いわゆるSetと同じ操作を提供する 要素を入れる操作と、ある要素が入っているかを調べる操作 どちらも時間計算量O(1)で実現できる ハッシュテーブルなどを用いて実装される同種のデータ型と比して、とても空間効率が良い その代わりに、ある
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