1.位图

位图的简单实现

#pragma once
namespace bit
{template<size_t N>class BitSet{public:BitSet(){_bits.resize(N / 32 + 1, 0);}// 把x映射的位标记成1void Set(size_t x){assert(x < N);// 算出x映射的位在第i个整数// 算出x映射的位在这个整数的第j个位size_t i = x / 32;size_t j = x % 32;// _bits[i] 的第j位标记成1，并且不影响他的其他位_bits[i] |= (1 << j);}void Reset(size_t x){assert(x < N);size_t i = x / 32;size_t j = x % 32;// _bits[i] 的第j位标记成0，并且不影响他的其他位_bits[i] &= (~(1 << j));}bool Test(size_t x){assert(x < N);size_t i = x / 32;size_t j = x % 32;// 如果第j位是1，结果是非0，非0就是真// 如果第j为是0，结果是0，0就是假return _bits[i] & (1 << j);}private:vector<int> _bits;};void TestBitSet(){//BitSet<4294967295u> bs;BitSet<-1> bs;}
}

位图相关练习题

2.布隆过滤器

#pragma once
#include "BitSet.h"//三种字符串哈希算法
struct HashBKDR
{// "int"  "insert" // 字符串转成对应一个整形值，因为整形才能取模算映射位置// 期望->字符串不同，转出的整形值尽量不同// "abcd" "bcad"// "abbb" "abca"size_t operator()(const std::string& s){// BKDR Hashsize_t value = 0;for (auto ch : s){value += ch;value *= 131;}return value;}
};struct HashAP
{// "int"  "insert" // 字符串转成对应一个整形值，因为整形才能取模算映射位置// 期望->字符串不同，转出的整形值尽量不同// "abcd" "bcad"// "abbb" "abca"size_t operator()(const std::string& s){// AP Hashregister size_t hash = 0;size_t ch;for (long i = 0; i < s.size(); i++){ch = s[i];if ((i & 1) == 0){hash ^= ((hash << 7) ^ ch ^ (hash >> 3));}else{hash ^= (~((hash << 11) ^ ch ^ (hash >> 5)));}}return hash;}
};struct HashDJB
{// "int"  "insert" // 字符串转成对应一个整形值，因为整形才能取模算映射位置// 期望->字符串不同，转出的整形值尽量不同// "abcd" "bcad"// "abbb" "abca"size_t operator()(const std::string& s){// BKDR Hashregister size_t hash = 5381;for (auto ch : s){hash += (hash << 5) + ch;}return hash;}
};template<size_t N, class K = std::string,class Hash1 = HashBKDR,class Hash2 = HashAP,class Hash3 = HashDJB>class BloomFilter
{
public:void Set(const K& key){//Hash1 hf1;//size_t i1 = hf1(key);size_t i1 = Hash1()(key) % N;size_t i2 = Hash2()(key) % N;size_t i3 = Hash3()(key) % N;cout << i1 << " " << i2 << " " << i3 << endl;_bitset.Set(i1);_bitset.Set(i2);_bitset.Set(i3);}bool Test(const K& key){//分别判断三个映射位size_t i1 = Hash1()(key) % N;if (_bitset.Test(i1) == false){return false;}size_t i2 = Hash2()(key) % N;if (_bitset.Test(i2) == false){return false;}size_t i3 = Hash3()(key) % N;if (_bitset.Test(i3) == false){return false;}// 这里3个位都在，有可能是其他key占了，在是不准确的，存在误判// 不在是准确的return true;}private:bit::BitSet<N> _bitset;bit::vector<char> _bitset;};void TestBloomFilter()
{//简单测试/*BloomFilter<100> bf;bf.Set("张三");bf.Set("李四");bf.Set("牛魔王");bf.Set("红孩儿");cout << bf.Test("张三") << endl;cout << bf.Test("李四") << endl;cout << bf.Test("牛魔王") << endl;cout << bf.Test("红孩儿") << endl;cout << bf.Test("孙悟空") << endl;*/BloomFilter<600> bf;size_t N = 100;std::vector<std::string> v1;for (size_t i = 0; i < N; ++i){std::string url = "https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/126629245";url += std::to_string(1234 + i);v1.push_back(url);}for (auto& str : v1){bf.Set(str);}for (auto& str : v1){cout << bf.Test(str) << endl;}cout << endl << endl;std::vector<std::string> v2;for (size_t i = 0; i < N; ++i){std::string url = "https://blog.csdn.net/weixin_48953972/article/details/125643506";url += std::to_string(6789 + i);v2.push_back(url);}size_t n2 = 0;for (auto& str : v2){if (bf.Test(str)){++n2;}}cout << "相似字符串误判率:" << (double)n2 / (double)N << endl;std::vector<std::string> v3;for (size_t i = 0; i < N; ++i){std::string url = "https://zhuanlan.zhihu.com/p/43263751";url += std::to_string(6789 + i);v3.push_back(url);}size_t n3 = 0;for (auto& str : v3){if (bf.Test(str)){++n3;}}cout << "不相似字符串误判率:" << (double)n3 / (double)N << endl;}

3.哈希切分

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