مرشحات بلوم: بنية بيانات احتمالية لعضوية المجموعات بكفاءة
2025-05-02
مرشحات بلوم هي بنى بيانات احتمالية تختبر بكفاءة ما إذا كان عنصر ما عضوًا في مجموعة، باستخدام مساحة تخزين صغيرة. من خلال استخدام دالة التجزئة لتجزئة العناصر في مواقع متعددة في مصفوفة بت، توفر مرشحات بلوم اختبارات عضوية سريعة، على الرغم من وجود احتمال ضئيل للإيجابيات الكاذبة. مثالية في الحالات التي تعطي فيها معظم الاستعلامات نتائج سلبية، تُسرّع مرشحات بلوم عمليات البحث بشكل كبير. تتناول هذه المقالة المبادئ الأساسية، والتنفيذ (مع مثال بلغة Go)، والاستنتاج الرياضي. يوضح مثال عملي حساب المعلمات المثلى لمجموعة تضم مليار عنصر مع معدل إيجابيات كاذبة بنسبة 1٪، مما يبرز فعاليتها في معالجة البيانات على نطاق واسع.