阿里高频面试题:如何快速判断元素是不是在集合里?

分享于2021年12月01日 面试 面试题
如何快速判断一个元素是不是在一个集合里?这个题目是我最近面试的时候常问的一个问题,这个问题不同人都有很多不同的回答。今天想介绍一个很少有人会提及到的方案,那就是借助布隆过滤器。什么叫布隆过滤器布隆过滤器(Bloom Filter)是一个叫做 Bloom 的老哥于1970年提出的。实际上可以把它看作由二进制向量(或者说位数组)和一系列随机映射函数(哈希函数)两部分组成的数据结构。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。实现原理先来一张图布隆过滤器算法主要思想就是利用 n 个哈希函数进行 hash 过后,得到不同的哈希值,根据 hash 映射到数组(这个数组的长度可能会很长很长)的不同的索引位置上,然后将相应的索引位上的值设置为1。判断该元素是否出现在集合中,就是利用k个不同的哈希函数计算哈希值,看哈希值对应相应索引位置上面的值是否是1,如果有1个不是1,说明该元素不存在在集合中。但是也有可能判断元素在集合中,但是元素不在,这个元素所有索引位置上面的1都是别的元素设置的,这就导致一定的误判几率(这就是为什么上面是活可能在一个集合中的根本原因,因为会存在一定的 hash 冲突)。注意:误判率越低,相应的性能就会越低。作用布隆过滤器是可以用于判断一个元素是不是(可能)在一个集合里,并且相比于其它的数据结构,布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。注意上面的一个词:可能。这里先预留一个悬念,下文会详细分析到。使用场景判断给定数据是否存在防止缓存穿透(判断请求的数据是否有效避免直接绕过缓存请求数据库)等等、邮箱的垃圾邮件过滤、黑名单功能等等。具体实现看完了布隆过滤器的算法思想,那就开始具体的实现的讲解。我先来举个例子,假设有旺财和小强两个字符串,他们分别经过三次的 hash 算法,然后根据 hash 的结果将对应的数组(假设数组长度为 16)的索引位置的值置为1,先来看下旺财这个词组:旺财经过三次 hash 过后,值分别为2,4,6 那么根据可以得到索引值分别为 2、4、6,于是就将该数组的索引(2、4、6)位置的值置为1,其余当做是0,现在假设需要查找旺财 ,同样经过这个三个hash 然后发现得到的索引 2、4、6对应的位置的值都为1,那么可以判断旺财可能是存在的。接着有将小强插入到布隆过滤器中,实际的过程和上面的一样,假设得到的下标是 1、3、5抛开旺财的存在,小强此时是这样子在布隆过滤器中的,结合旺财和小强实际的数组是这样子的:现在有来一个数据:9527,现在要求是判断 9527 是否存在,假设9527 经过三次 hash 过后得到的下标分别为:5、6、7。结果发现下标为 7 的位置的值为0,那么可以肯定的判断出,9527 一定不存在。接着又来了一个 国产007,经过三次 hash 过后得到的下标分别为:2、3、5,结果发现 2、3、5下标对应的值全是1,于是可以大致判断出 国产007可能存在。但是实际上经过我们刚刚的演示,国产007 根本就不存在,之所以 2、3、5 索引位置的值为1 ,那是因为其他的数据设置的。说到这里,不知道大家有没有明白布隆过滤器的作用。代码的实现作为 java 程序员,我们真的是很幸福了,我们使用到很多的框架和工具,基本都被封装好了,布隆过滤器,我们就使用 google 封装好的工具类。首先添加依赖      com.google.guava    guava    25.1-jre代码的实现import com.google.common.hash.BloomFilter;import com.google.common.hash.Funnels;import java.nio.charset.Charset;public class BloomFilterDemo {    public static void main(String[] args) {        /**         * 创建一个插入对象为一亿,误报率为0.01%的布隆过滤器         * 不存在一定不存在         * 存在不一定存在         * ----------------         *  Funnel 对象:预估的元素个数,误判率         *  mightContain :方法判断元素是否存在         */        BloomFilter bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName(\"utf-8\")), 100000000, 0.0001);        bloomFilter.put(\"死\");        bloomFilter.put(\"磕\");        bloomFilter.put(\"Redis\");        System.out.println(bloomFilter.mightContain(\"Redis\"));        System.out.println(bloomFilter.mightContain(\"Java\"));    }}具体的解释已经写在注释中了。到这里相信大家一定明白了布隆过滤器和其怎么使用了。实战我们来模拟这样的场景:通过布隆过滤器来解决缓存穿透。首先你的知道什么叫缓存穿透吧?缓存穿透是指用户访问一个缓存和数据库中都没有的数据,因为缓存中不存在,所以就会去访问数据库,如果并发很高。很容易会击垮数据库那布隆过滤器是如何解决这个问题的呢?他的原理是这样子的:将数据库中所有的查询条件,放入布隆过滤器中,当一个查询请求过来时,先经过布隆过滤器进行查,如果判断请求查询值存在,则继续查;如果判断请求查询不存在,直接丢弃。其代码如下:String get(String key) {    String value = redis.get(key);         if (value  == null) {        if(!bloomfilter.mightContain(key)){            return null;         }else{            value = db.get(key);             redis.set(key, value);         }        }    return value;}小结本文详细介绍了布隆过滤器是什么?有什么作用?实现原理以及从代码层面多方面来阐述布隆过滤器。学习能为各位在学习进阶的路上添砖加瓦。- EOF -推荐阅读  点击标题可跳转1、手把手教你 MySQL 调优2、缓存和数据库一致性问题,看这篇就够了3、为什么腾讯/阿里不去开发被卡脖子的工业软件?看完本文有收获?请转发分享给更多人推荐关注「数据分析与开发」,提升数据技能点赞和在看就是最大的支持❤️