BloomFilter 肯定合適的 k(hash函數個數) 值.

參考 : https://llimllib.github.io/bloomfilter-tutorial/git 假設元素的全集個數爲 n, 過濾器槽爲 m, 共有 k 個函數, 那麼誤判率爲 (1-e^(-kn/m))^kgithub k 值最優的計算公式爲 (m/n)ln(2)web 因此, 咱們能夠根據以下步驟來斷定布隆過濾器的初始化大小 msvg 決定你的元素輸入個數 n 的大概值函數 爲

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