布隆过滤器（BloomFilter）是一种空间效率很高的随机数据结构，可以看做是对位图（bit-map）的扩展。
原理是：当一个元素被加入集合时，通过 K 个 Hash 函数将这个元素映射成一个位阵列（Bitarray） 中的 K 个点，并将它们置为 1。在检索一个元素是否在一个集合中时，我们只要看看这些点是不是都是 1 就能大约判断出集合中有没有它了：如果这些点有任何一个 0，则被检索元素一定不在；如果都是 1，则被检索元素很可能存在集合中（因为哈希函数的特点，两个不同的数通过哈希函数得到的值可能相同）。
布隆过滤器有一定的误判率：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合。因此，它不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，布隆过滤器通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。
给你 A，B 两个文件，各存放 50 亿条 URL，每条 URL 占用 64 字节，内存限制是 4G，让你找出 A,B 文件共同的 URL。
如果允许有一定的错误率，可以使用布隆过滤器，4G 内存大概可以表示 320 亿 bit。
将其中一 个文件中的 url 使用布隆过滤器映射为这 340 亿 bit，然后读取另外一个文件的 url，使用布隆过滤器进行判重，如果是重复的，那么该 url 就是共同的 url（允许有一定的错误率的情况）。
如何过滤垃圾邮件。
比较直观的想法是把常见的垃圾邮件地址存到一个巨大的集合中，然后遇到某个新的邮件，将它的地址和集合中的全部垃圾邮件地址一一进行比较，如果有元素与之匹配，则判定新邮件为垃圾邮件。如果允许一定的误判率的话，我们可以使用布隆过滤器。