ブルームフィルター：効率的な集合メンバーシップテストのための確率的データ構造

ブルームフィルターは、高速でメモリ効率の良い集合メンバーシップテストのために設計された確率的データ構造です。複数のハッシュ関数を使用して、要素をビットベクトルのビットにマッピングします。対応するビットがすべて1の場合、要素は*存在する可能性があります*。そうでない場合、要素は確実に存在しません。誤検知の可能性がありますが、その速度と空間効率は、大規模データセットに最適です。この記事では、ブルームフィルターの原理、ハッシュ関数の選択、サイズ決定、用途、さまざまなシステムでの実装例について詳しく説明します。