Bloom-Filter: Eine probabilistische Datenstruktur für effiziente Mengenmitgliedschaft
Bloom-Filter sind probabilistische Datenstrukturen, die effizient testen, ob ein Element Mitglied einer Menge ist, wobei minimaler Speicherplatz verwendet wird. Durch Hashing von Elementen an mehrere Positionen in einem Bit-Array bieten Bloom-Filter schnelle Mitgliedschaftstests, obwohl mit einer kleinen Wahrscheinlichkeit von falsch positiven Ergebnissen. Ideal für Szenarien, in denen die meisten Abfragen ein negatives Ergebnis liefern, beschleunigen Bloom-Filter die Suche erheblich. Dieser Artikel beschreibt die zugrundeliegenden Prinzipien, die Implementierung (mit einem Go-Beispiel) und die mathematische Herleitung. Ein praktisches Beispiel zeigt die Berechnung optimaler Parameter für eine Menge mit einer Milliarde Elementen und einer falsch-positiven Rate von 1 %, wobei deren Effizienz bei der Verarbeitung großer Datenmengen hervorgehoben wird.