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Commit e1317ad

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‎docs/dataStructures-algorithms/Backtracking-NQueens.md‎

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‎docs/dataStructures-algorithms/data-structure/bloom-filter.md‎

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@@ -39,7 +39,7 @@
3939

4040
![布隆过滤器hash计算](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-11/布隆过滤器-hash运算.png)
4141

42-
如图所示，当字符串存储要加入到布隆过滤器中时，该字符串首先由多个哈希函数生成不同的哈希值，然后在对应的位数组的下表的元素设置为 1（当位数组初始化时 ，所有位置均为0）。当第二次存储相同字符串时，因为先前的对应位置已设置为1，所以很容易知道此值已经存在（去重非常方便）。
42+
如图所示，当字符串存储要加入到布隆过滤器中时，该字符串首先由多个哈希函数生成不同的哈希值，然后在对应的位数组的下表的元素设置为 1（当位数组初始化时 ，所有位置均为0）。当第二次存储相同字符串时，因为先前的对应位置已设置为 1，所以很容易知道此值已经存在（去重非常方便）。
4343

4444
如果我们需要判断某个字符串是否在布隆过滤器中时，只需要对给定字符串再次进行相同的哈希计算，得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。
4545

@@ -49,7 +49,7 @@
4949

5050
### 3.布隆过滤器使用场景
5151

52-
1. 判断给定数据是否存在：比如判断一个数字是否在于包含大量数字的数字集中（数字集很大，5亿以上！）、 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。
52+
1. 判断给定数据是否存在：比如判断一个数字是否存在于包含大量数字的数字集中（数字集很大，5亿以上！）、 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。
5353
2. 去重：比如爬给定网址的时候对已经爬取过的 URL 去重。
5454

5555
### 4.通过 Java 编程手动实现布隆过滤器

‎docs/dataStructures-algorithms/images/Github-CodingInterviews.png‎

-579 KB
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‎docs/dataStructures-algorithms/images/剑指Offer.png‎

-3.49 MB
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‎docs/dataStructures-algorithms/images/啊哈!算法.png‎

-46.7 KB
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‎docs/dataStructures-algorithms/images/我的第一本算法书.png‎

-128 KB
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‎docs/dataStructures-algorithms/images/程序员代码面试指南.png‎

-119 KB
Binary file not shown.

‎docs/dataStructures-algorithms/images/算法-4.png‎

-59.1 KB
Binary file not shown.

‎docs/dataStructures-algorithms/images/算法图解.png‎

-72.3 KB
Binary file not shown.

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