ما وراء خدعة XOR: إيجاد آلاف معرفات المفقودة باستخدام مرشحات بلوم القابلة للعكس

تُقدم هذه المقالة مرشحات بلوم القابلة للعكس (IBFs)، وهي بنية بيانات تُحلّ بفعالية مشكلة إيجاد آلاف معرفات المفقودة في مجموعة بيانات ضخمة. تبدأ المقالة بخدعة XOR البسيطة، وتشرح تدريجيًا آلية عمل IBFs، متغلبةً على قيود خدعة XOR التقليدية من خلال التقسيم والاستعادة التكرارية. تستخدم IBFs الدالة التجزئة لتقسيم المجموعات، ثم تستعيد الفرق المتماثل بشكل تكراري باستخدام خوارزمية "التقشير" لإيجاد العناصر المفقودة بكفاءة. يُقدّم تنفيذ بلغة Python للتعلّم والتجريب.