面試遇難題，問：游戲中的敏感詞過濾是如何實現(xiàn)的，該怎么回答？你好，你應該像我一樣是個程序員。涉及Java和web。有一個replace（）方法，后跟兩個參數(shù)，用于“set and replace”和用

面試遇難題，問：游戲中的敏感詞過濾是如何實現(xiàn)的，該怎么回答？

你好，你應該像我一樣是個程序員。涉及Java和web。有一個replace（）方法，后跟兩個參數(shù)，用于“set and replace”和用“*”替換一些“敏感詞”。具體技術(shù)可以關注我，我?guī)闳W技術(shù)！@很難找到新的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。關注和重新分配它們是不好的

布魯姆過濾器是由布魯姆過濾器在1970年提出的。它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數(shù)。Bloom過濾器可用于檢索元素是否在集合中。它的優(yōu)點是在空間效率和查詢時間上都比一般的算法好很多，缺點是有一定的錯誤識別率和刪除困難。

海量數(shù)據(jù)處理之什么是bloomfilter？

請記住，您可以制作一個程序，例如查找定點單詞。我只是不記得了。人們真的很蠢。

給你一個含有1億個QQ號碼的文件，如何快速的查找某個QQ號碼？

Bloom filter的特點是會有誤報，但不會有漏報。也就是說，對于Bloom filter驗證的數(shù)據(jù)文件，它可能不包含您要查找的數(shù)據(jù)項，但是包含您要查找的數(shù)據(jù)項的數(shù)據(jù)文件將被返回。在key-value系統(tǒng)中，bloom會返回數(shù)據(jù)文件，過濾器返回的數(shù)據(jù)文件還需要檢查內(nèi)容，以知道是否有所需的數(shù)據(jù)，從而保證執(zhí)行結(jié)果的正確性和完整性。

因此，鍵值系統(tǒng)不會因此出錯，只需訪問更多的數(shù)據(jù)文件即可。

在數(shù)據(jù)量大的鍵值系統(tǒng)中，建立統(tǒng)一的b樹索引的成本很高，維護成本也很高，所以Bloom filter的性能最好。

布隆過濾器既然有錯誤率，為什么還能應用在key-value系統(tǒng)中？

redis bloom filter的功率為1000，bitmap的功率為1100。不同的是力量不同