Perbandingan dan perbandingan prestasi penapis Bloom dan jadual cincang dalam PHP

Perbandingan dan perbandingan prestasi penapis Bloom dan jadual cincang dalam PHP

Ikhtisar:
Penapis Bloom (Penapis Bloom) dan jadual cincang (Jadual Hash) ialah kedua-dua struktur data biasa, dan ia juga mempunyai rakan sejawat dalam pencapaian PHP. Artikel ini akan membandingkan ciri, senario penggunaan dan perbandingan prestasi penapis Bloom dan jadual cincang untuk membantu pembaca memahami aplikasi dan pilihan mereka dalam pembangunan sebenar.

1. Penapis Bloom
Penapis Bloom ialah struktur data yang pantas dan cekap digunakan untuk menentukan sama ada unsur wujud dalam set. Idea teras penapis Bloom adalah menggunakan pelbagai fungsi cincang untuk memetakan elemen ke dalam tatasusunan bit dan menetapkan kedudukan yang sepadan dalam tatasusunan bit kepada 1. Untuk elemen pertanyaan, anda hanya perlu menentukan sama ada nilai kedudukan yang sepadan dalam tatasusunan bit adalah semua 1. Jika satu atau lebih kedudukan adalah 0, ini bermakna elemen itu mestilah tidak berada dalam set jika semua kedudukan ialah 1, ini bermakna unsur tersebut mungkin berada dalam set (kebarangkalian salah sangka).

Ciri-ciri penapis Bloom:

1. Penapis Bloom boleh menentukan dengan cepat sama ada unsur wujud dalam set, dengan kerumitan masa O(k), dengan k ialah bilangan fungsi cincang.
2. Penapis Bloom menggunakan ruang yang lebih kecil untuk menyimpan data, menjimatkan lebih banyak ruang memori daripada jadual cincang.
3. Penapis Bloom mempunyai kebarangkalian salah penilaian, iaitu, adalah mungkin untuk menilai bahawa unsur wujud dalam set, tetapi ia sebenarnya tidak wujud.

Senario penggunaan:

1. Dalam sistem cache, ia digunakan untuk menentukan dengan cepat sama ada data cache wujud untuk mengurangkan pertanyaan pangkalan data.
2. Satu penapis untuk menghalang URL lawatan berulang untuk menentukan dengan cepat sama ada URL telah dilawati.
3. Dalam sistem teragih, ia digunakan untuk menentukan dengan cepat sama ada data sudah wujud dalam pangkalan data teragih.

Contoh pelaksanaan penapis Bloom dalam PHP:
class BloomFilter {

e67087ee8a4e0446cc1a2a5e46f4d6bd

}

// Contoh penggunaan
$filter = new BloomFilter(100000);
;$add-(gapple ");
$filter->add("pisang");
$filter->add("oren");
var_dump($filter->check("apple")); // true
var_dump ($filter->check("tembikai")); // false
?>

2. Jadual Hash ialah struktur data berdasarkan fungsi cincang. Jadual cincang menyimpan setiap elemen dalam slot yang sepadan mengikut hasil pengiraan fungsi cincang Melalui algoritma carian jadual cincang, elemen yang disimpan dan diambil boleh dikesan dengan cepat.

Ciri-ciri jadual cincang:

Jadual cincang sangat cekap dalam menyimpan dan mendapatkan semula data, dan kerumitan masa biasanya O(1).
1. Jadual cincang memerlukan ruang memori yang lebih besar untuk disimpan, bergantung pada saiz data dan kualiti fungsi cincang.
2. Jadual cincang tidak mempunyai kebarangkalian salah penilaian dan boleh memastikan penilaian yang tepat sama ada unsur wujud dalam set.

Senario penggunaan:

Dalam cache data, digunakan untuk menyimpan dan mendapatkan semula data untuk meningkatkan kelajuan akses data.
1. Dalam pengoptimuman pertanyaan pangkalan data, operasi pertanyaan dipercepatkan melalui indeks cincang.
2. Dalam aplikasi kamus, ia digunakan untuk menyimpan data pasangan nilai kunci untuk menyediakan fungsi carian pantas.

Contoh pelaksanaan jadual hash dalam PHP:

$hashTable = [];
$hashTable["apple"] = 10;
$hashTable["banana"] = 20;
$hashTable[ "oren "] = 30;
var_dump($hashTable["apple"]); // 10
var_dump($hashTable["watermelon"]); // NULL
?>

3. Perbandingan prestasi

Bloom Filters and hash jadual mempunyai ciri dan kelebihan yang berbeza dari segi prestasi.

Penapis Bloom sesuai untuk senario di mana ia perlu untuk menentukan dengan cepat sama ada unsur wujud dalam koleksi, terutamanya untuk data berskala besar, kelebihan prestasinya lebih jelas.
1. Jadual cincang sesuai untuk senario di mana data disimpan dan diambil, terutamanya untuk senario di mana data perlu kerap ditambah, dipadamkan, diubah suai dan disemak, dan prestasinya akan menjadi lebih baik.

Ringkasnya, mengikut keperluan perniagaan dan keperluan senario tertentu, kami boleh memilih penapis Bloom atau jadual cincang sebagai pelaksanaan struktur data. Dalam pembangunan sebenar, pertimbangan menyeluruh boleh dibuat berdasarkan faktor seperti saiz data, kekerapan pertanyaan, dan keperluan storan, dan ujian dan penilaian prestasi boleh dilakukan.

Atas ialah kandungan terperinci Perbandingan dan perbandingan prestasi penapis Bloom dan jadual cincang dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!