Au-delà de l'astuce XOR : Trouver des milliers d'ID manquants avec les filtres de Bloom inversibles
2025-07-18
Cet article présente les filtres de Bloom inversibles (IBF), une structure de données qui résout efficacement le problème de la recherche de milliers d'ID manquants dans un ensemble de données massif. En commençant par l'astuce XOR simple, l'article explique progressivement le fonctionnement des IBF, en surmontant les limitations de l'astuce XOR traditionnelle grâce au partitionnement et à la récupération itérative. Les IBF utilisent le hachage pour partitionner les ensembles, puis récupèrent itérativement la différence symétrique à l'aide d'un algorithme de « pelage » pour trouver efficacement les éléments manquants. Une implémentation en Python est fournie pour l'apprentissage et l'expérimentation.
Développement
Filtres de Bloom inversibles