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使用场景：数据字典，数据判重，集合求叫。
基本思想：
- 定义一个位数组，长度为 m
- 定义 k 个独立的哈希函数
- 输入元素个数为 n
插入元素：对于输入的某一个元素，分别计算 k 个哈希函数对应的哈希值，将位数组上对应的位置设为 1。
查找元素：如果发现所有 k 个哈希函数对应的位置都是 1，则说明存在。
优点：
- 插入和查找为常数时间
- k 个独立的哈希函数可以并行计算
- 两个 Bloom Filter 的交并差运算可以使用位操作实现
缺点：
- 不支持删除一个已经插入的元素
- 改进：Counting Bloom Filter（CBF），将原来位数组中的每一位由 bit 扩展为 n-bit 计数器
注意：不能保证查找的结果 100% 是正确的，即存在 false positive 假阳率，显示某个元素存在，实际该元素不存在。
对于给定的 m 和 n，哈希函数的个数 k 由如下公式确定：
k = (m / n) * ln^2 ≈ (m / n) * 0.7，此时假阳率约为 2^-k ≈ 0.6185^(m/n)
对于给定的 假阳率 p 和 n，位数组长度 m 由如下公式确定：
m = -(n*ln^p) / (ln^2)^2，若 p = 1%，则 m ≈ 13 * n
问题1：两个文件，各存放 50 亿条 URL，每条 URL 占用 64 字节，内存容量为 4G，找出文件中共同的URL。
分析：
利用第一个文件构造 Bloom Filter，内存为 4G，则位数组长度 m 为：
m = 4G byte = 40亿 byte = 320 亿 bit
若假阳率 p = 1%，则最优 m ≈ 13 * n = 13 * 50亿 = 650 亿，跟 320 亿相差不多。
此时，哈希函数个数 k = (m / n) * 0.7 = (320 亿 / 50 亿) * 0.7 ≈ 5
对第二个文件中的每一个 URL，依次进入 Bloom Filter 检测。
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