XOR 트릭을 넘어서: 가역 블룸 필터를 사용하여 수천 개의 누락된 ID 찾기

이 글에서는 방대한 데이터셋에서 수천 개의 누락된 ID를 효율적으로 찾는 데 사용되는 데이터 구조인 가역 블룸 필터(IBF)를 소개합니다. 간단한 XOR 트릭부터 시작하여, 파티셔닝과 반복적인 복구를 통해 기존 XOR 트릭의 한계를 극복하는 IBF의 작동 방식을 단계적으로 설명합니다. IBF는 해시 함수를 사용하여 집합을 파티션으로 나누고, 그런 다음 "필링" 알고리즘을 사용하여 대칭 차집합을 반복적으로 복구하여 누락된 요소를 효율적으로 찾습니다. 학습과 실험을 위한 Python 구현도 제공됩니다.