Filtros de Bloom: Uma Estrutura de Dados Probabilística para Membros de Conjunto Eficientes
Filtros de Bloom são estruturas de dados probabilísticas que testam eficientemente se um elemento é membro de um conjunto, usando espaço mínimo. Ao aplicar hash aos elementos em vários locais em um array de bits, os filtros de Bloom oferecem testes de associação rápidos, embora com uma pequena chance de falsos positivos. Ideal para cenários em que a maioria das consultas retorna negativo, os filtros de Bloom aceleram significativamente as pesquisas. Este artigo detalha os princípios subjacentes, a implementação (com um exemplo em Go), e a derivação matemática. Um exemplo prático demonstra o cálculo de parâmetros ótimos para um conjunto de bilhões de itens com uma taxa de falso positivo de 1%, destacando sua eficácia no processamento de dados em larga escala.