布隆算法实现url消重
常用url消重算法：
??? 1 基于hash算法的存储
??? 对于每个给定的url，都是用一个已经建立好的hash算法把它映射到某个物理地址上，当我们要检验某个url是否存在时只要将这个url进行hash映射，如果映射后的地址已经存在，则说明当前这个url已经存在。否则将url和它所映射的地址作为键值对放入一个hash表中，这就需要我们设计的hash函数很好，不然在映射的过程中发生较多的冲突就会对结果照成影响。另一方面，我们将url作为键，而url的字符串也浪费了比较大的空间，显然，对于较多的url消重，这种方法并不适合。
??? 2 基于布隆过滤器算法的消重
??? 布隆过滤器是一个非常好的数据结构，它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随即映射函数，它可以用来检测一个元素是否在一个集合中，后来也被用到表示网页的url上。
??? 使用布隆过滤器的优劣：
??? 优点：它的空间效率和查询时间都高于一般的算法。
??? 缺点：有一定的误识别率。（虽然有一定的误识别率，但在大量的信息搜索中，它还是一种比较好的方法）
布隆算法的基本思想：
1 设一个数据集合A={... ...}中有n个元素。
2 用一个长度为m的位向量表示V表示集合中的元素，并初始化为0。
3 写好k个具有均匀分布特性的散列函数。
4 对于元素的加入操作首先通过k个散列函数产生k个随即数h1,h2,h3... ...hk，并将V集合中对应的h1,h2... ... hk的位置置为1。查找操作同理，对于要查找的元素先通过散列函数得到k个随机数，然后判断V集合中这k个位置是否为1，如果为1则说明该元素已经有了。
误判率的计算：
上面已经说了这种算法存在一定的误判率，那该如何将这种误判率降到最小呢？
设m为bit数，n为元素个数，k为散列函数的个数，当k = 0.7 * m/n时算法的误判率最小。（具体证明省略）
基于布隆算法的网页url消重的实现：
import java.util.BitSet;public class BloomFilterTest {private BitSet bits;private int defaultsize = 2 << 24;private int basicsize = defaultsize - 1;public BloomFilterTest() {this.bits = new BitSet(defaultsize);}public void add(String url) {if (url == null) {return;}int pos1 = hash1(url);int pos2 = hash1(url);int pos3 = hash1(url);bits.set(pos1);bits.set(pos2);bits.set(pos3);}public boolean contains(String url) {if (url == null) {return true;}int pos1 = hash1(url);int pos2 = hash1(url);int pos3 = hash1(url);if (bits.get(pos1) && bits.get(pos2) && bits.get(pos3)) {return true;}return false;}public int hash1(String line) {int h = 0;for (int i = 0; i < line.length(); i++) {h = h * 31 + line.charAt(i);}return check(h);}public int hash2(String line) {int h = 0;for (int i = 0; i < line.length(); i++) {h = h * 33 + line.charAt(i);}return check(h);}public int hash3(String line) {int h = 0;for (int i = 0; i < line.length(); i++) {h = h * 37 + line.charAt(i);}return check(h);}public int check(int h) {return basicsize & h;}public void test() {String urls[] = { "www.baidu.com", "www.google.com", "www.sina.com","www.renren.com", "www.sohu.com" };for (int i = 0; i < urls.length; i++) {add(urls[i]);}String testUrls[] = { "www.google.com", "www.dangdang.com","www.360buy.com", "www.baidu.com" };for (int i = 0; i < testUrls.length; i++) {if (contains(testUrls[i])) {System.out.println("找到匹配的网址: " + testUrls[i]);} else {System.out.println("未找到匹配的网址");}}}}public class MainBloomFilter {public static void main(String[] args) {BloomFilterTest bft = new BloomFilterTest();bft.test();}}?测试结果：
找到匹配的网址: www.google.com
未找到匹配的网址
未找到匹配的网址
找到匹配的网址: www.baidu.com