Filtros de Bloom: Una Estructura de Datos Probabilística para la Búsqueda Eficiente de Miembros de Conjuntos

Los filtros de Bloom son estructuras de datos probabilísticas diseñadas para probar la pertenencia a conjuntos de forma rápida y eficiente en memoria. Utilizan múltiples funciones hash para asignar elementos a bits en un vector de bits. Si todos los bits correspondientes son 1, el elemento *puede* estar presente; de lo contrario, definitivamente está ausente. Aunque propensos a falsos positivos, su velocidad y eficiencia espacial los hacen ideales para conjuntos de datos grandes. Este artículo detalla los principios de los filtros de Bloom, la selección de la función hash, el dimensionamiento, las aplicaciones y ejemplos de implementación en varios sistemas.