Filtres de Bloom : Une structure de données probabiliste pour une recherche efficace d'appartenance à un ensemble
2025-06-29
Les filtres de Bloom sont des structures de données probabilistes conçues pour tester l'appartenance à un ensemble de manière rapide et efficace en mémoire. Ils utilisent plusieurs fonctions de hachage pour mapper les éléments à des bits dans un vecteur de bits. Si tous les bits correspondants sont à 1, l'élément *peut* être présent ; sinon, il est définitivement absent. Bien qu'ils soient sujets aux faux positifs, leur vitesse et leur efficacité spatiale les rendent idéaux pour les grands ensembles de données. Cet article détaille les principes des filtres de Bloom, la sélection de la fonction de hachage, le dimensionnement, les applications et des exemples d'implémentation dans divers systèmes.
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