布隆过滤器相信大家没用过的话，也已经听过了。

布隆过滤器主要是为了解决海量数据的存在性问题。对于海量数据中判定某个数据是否存在且容忍轻微误差这一场景（比如缓存穿透、海量数据去重）来说，非常适合。

文章内容概览：

1. 什么是布隆过滤器？
2. 布隆过滤器的原理介绍。
3. 布隆过滤器使用场景。
4. 通过 Java 编程手动实现布隆过滤器。
5. 利用 Google 开源的 Guava 中自带的布隆过滤器。
6. Redis 中的布隆过滤器。

什么是布隆过滤器？

图是一种较为复杂的非线性结构。 为啥说其较为复杂呢？

根据前面的内容，我们知道：

• 线性数据结构的元素满足唯一的线性关系，每个元素(除第一个和最后一个外)只有一个直接前趋和一个直接后继。
• 树形数据结构的元素之间有着明显的层次关系。

但是，图形结构的元素之间的关系是任意的。

何为图呢？ 简单来说，图就是由顶点的有穷非空集合和顶点之间的边组成的集合。通常表示为：G(V,E)，其中，G 表示一个图，V 表示顶点的集合，E 表示边的集合。

堆

什么是堆

堆是一种满足以下条件的树：

堆中的每一个节点值都大于等于（或小于等于）子树中所有节点的值。或者说，任意一个节点的值都大于等于（或小于等于）所有子节点的值。

大家可以把堆(最大堆)理解为一个公司,这个公司很公平,谁能力强谁就当老大,不存在弱的人当老大,老大手底下的人一定不会比他强。这样有助于理解后续堆的操作。

!!!特别提示：

• 很多博客说堆是完全二叉树，其实并非如此，堆不一定是完全二叉树，只是为了方便存储和索引，我们通常用完全二叉树的形式来表示堆，事实上，广为人知的斐波那契堆和二项堆就不是完全二叉树,它们甚至都不是二叉树。
• （二叉）堆是一个数组，它可以被看成是一个 近似的完全二叉树。——《算法导论》第三版

1. 数组

数组（Array） 是一种很常见的数据结构。它由相同类型的元素（element）组成，并且是使用一块连续的内存来存储。

我们直接可以利用元素的索引（index）可以计算出该元素对应的存储地址。

数组的特点是：提供随机访问 并且容量有限。

假如数组的长度为 n。
访问：O（1）//访问特定位置的元素
插入：O（n ）//最坏的情况发生在插入发生在数组的首部并需要移动所有元素时
删除：O（n）//最坏的情况发生在删除数组的开头发生并需要移动第一元素后面所有的元素时

红黑树介绍

红黑树（Red Black Tree）是一种自平衡二叉查找树。它是在 1972 年由 Rudolf Bayer 发明的，当时被称为平衡二叉 B 树（symmetric binary B-trees）。后来，在 1978 年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的“红黑树”。

由于其自平衡的特性，保证了最坏情形下在 O(logn) 时间复杂度内完成查找、增加、删除等操作，性能表现稳定。

在 JDK 中，TreeMap、TreeSet 以及 JDK1.8 的 HashMap 底层都用到了红黑树。

树就是一种类似现实生活中的树的数据结构（倒置的树）。任何一颗非空树只有一个根节点。

一棵树具有以下特点：

1. 一棵树中的任意两个结点有且仅有唯一的一条路径连通。
2. 一棵树如果有 n 个结点，那么它一定恰好有 n-1 条边。
3. 一棵树不包含回路。

下图就是一颗树，并且是一颗二叉树。