Golang bitset 基本使用-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Golang bitset 基本使用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

安装：

go get github.com/bits-and-blooms/bitset

下面代码把fmtx换成fmt就行

//------------基本操作------------
	//构建一个64bit长度的bitset
	b := bitset.New(64)
	//放入一个数
	b.Set(10)
	fmtx.Println("add-10：", b.DumpAsBits()) // 0000000000000000000000000000000000000000000000000000010000000000
	//删除一个值
	b.Set(12)
	b.Clear(10)
	fmtx.Println("del-10：", b.DumpAsBits()) //0000000000000000000000000000000000000000000000000001000000000000
	//测试
	b.Set(2).Set(6)
	fmtx.Println("add-2-6：", b.DumpAsBits())                     //0000000000000000000000000000000000000000000000000001000001000100
	fmtx.Println("test2：", b.Test(2), " test5:", b.Test(5))      //[test2： true  test5: false]
	b.Set(2)                                                     //重复设置
	fmtx.Println("test2：", b.Test(2), " adds2:", b.DumpAsBits()) //[test2： true  adds2: 0000000000000000000000000000000000000000000000000001000001000100.]

	//----------------指定位置操作---------------
	//指定位置操作
	a := &bitset.BitSet{}
	a.Set(3)
	//在指定位置插入0
	a.InsertAt(3)
	fmtx.Println("指定位置插入0:", a.DumpAsBits()) //0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000010000
	//在指定位置需改
	a.SetTo(4, false)
	fmtx.Println("指定位置4修改false:", a.DumpAsBits()) //0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
	a.Set(63)
	fmtx.Println("指定位置63修改true:", a.DumpAsBits()) //1000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
	a.Set(3).DeleteAt(3)                          //删除了就全都往右移了
	fmtx.Println("指定位置3删除:", a.DumpAsBits())      //0100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
	a.Set(63)
	fmtx.Println("再指定位置63:", a.DumpAsBits()) //1100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
	//---------------两个bitsets交互----------------
	k := &bitset.BitSet{}
	j := &bitset.BitSet{}
	k.Set(1).Set(3).Set(5)
	j.Set(7).Set(3).Set(5)
	//交集
	fmtx.Println(k.Intersection(j)) //{3,5}
	//并集
	fmtx.Println(k.Union(j)) //{1,3,5,7}
	//差集
	fmtx.Println(k.Difference(j)) //{1}
	//全等
	fmtx.Println(k.Equal(j)) // false

	//遍历
	arr := bitset.New(64)
	arr.Set(1).Set(3).Set(5).Set(7)
	for i, e := arr.NextSet(0); e; i, e = arr.NextSet(i + 1) {
		fmtx.Println(i) // 1 3 5 7
	}

布隆过滤器-假阳性率计算公式
Golang bitset 基本使用,go,golang,开发语言,后端
可知在哈希函数的个数k一定的情况下：

位数组长度m越大，假阳性率越低；
已插入元素的个数n越大，假阳性率越高。

布隆过滤器

把fmtx删掉就行

package filter

import (
	"crypto/hmac"
	"crypto/rand"
	"crypto/sha1"
	"demo/pkg/fmtx"
	"encoding/binary"
	"github.com/bits-and-blooms/bitset"
	"math"
	"math/big"
)

// CalBloomSize a
// elemNum 元素个数
// errorRate 误判率
// 布隆过滤器的位图大小计算公式为：m = -(n * log(p)) / (log(2))^2,其中m是位数组的大小，n是期望插入元素的数量，p是允许的误报率。
func CalBloomSize(elemNum uint64, errRate float64) uint64 {
	var bloomBitsSize = float64(elemNum) * math.Log(errRate) / (math.Log(2) * math.Log(2)) * (-1)
	fmtx.Println("bloomBitsSize:", bloomBitsSize)
	return uint64(math.Ceil(bloomBitsSize))
}

// CalHashFuncNum 计算需要的哈希函数数量
// elemNum 元素个数
// bloomSize 布隆过滤器位图大小
// 哈希函数数量计算公式为：k = -m/n * log(p) 哈希函数的数量不能过多，否则会增加计算时间和空间消耗。
func CalHashFuncNum(elemNum, bloomSize uint64) uint64 {
	var k = math.Log(2) * float64(bloomSize) / float64(elemNum)
	fmtx.Println("k:", k)
	return uint64(math.Ceil(k))
}

// Filter
type Filter struct {
	ElemNum     uint64  //元素个数
	BloomSize   uint64  //布隆过滤器位图大小
	HashFuncNum uint64  //计算需要的哈希函数数量
	ErrRate     float64 //误判率

	bitMap *bitset.BitSet
	keys   map[uint32]bool
}

// NewFilter NewFilter
func NewFilter(elemNum, bloomSize, hashFuncNum uint64, errRate float64) *Filter {
	return &Filter{ElemNum: elemNum, BloomSize: bloomSize, HashFuncNum: hashFuncNum, ErrRate: errRate}
}

// Init 初始化布隆过滤器
func (f *Filter) Init() {
	fmtx.Println("Filter-Init:")
	// 分配布隆过滤器位图
	f.bitMap = bitset.New(uint(f.BloomSize))
	// 初始化哈希函数
	// 是否是类似HMAC-SHA256那种通过改变passphase值形成不同的哈希函数
	f.keys = make(map[uint32]bool)
	for uint64(len(f.keys)) < f.HashFuncNum {
		randNum, err := rand.Int(rand.Reader, new(big.Int).SetUint64(math.MaxUint32))
		if err != nil {
			panic(err)
		}
		f.keys[uint32(randNum.Uint64())] = true
	}
	fmtx.Println(f.keys)
}

// Add  Add
func (f *Filter) Add(elem []byte) {
	var buf [4]byte
	for k := range f.keys {
		binary.LittleEndian.PutUint32(buf[:], k)
		fmtx.Println("hmac:", HMACWithSHA128(elem, buf[:]), HMACWithSHA128(elem, buf[:]))
		hashResult := new(big.Int).SetBytes(HMACWithSHA128(elem, buf[:]))
		result := hashResult.Mod(hashResult, big.NewInt(int64(f.BloomSize)))
		// 把result对应的bit置1
		f.bitMap.Set(uint(result.Uint64()))
	}
}

// IsContain 判断元素是否在集合里面
func (f *Filter) IsContain(elem []byte) bool {
	var buf [4]byte
	for k := range f.keys {
		binary.LittleEndian.PutUint32(buf[:], k)
		hashResult := new(big.Int).SetBytes(HMACWithSHA128(elem, buf[:]))
		result := hashResult.Mod(hashResult, big.NewInt(int64(f.BloomSize)))
		// 查询result对应的bit是否被置1
		if !f.bitMap.Test(uint(result.Uint64())) {
			return false
		}
	}
	return true
}

// HMACWithSHA128 通过加盐生成不同的hash值
func HMACWithSHA128(seed []byte, key []byte) []byte {
	hmac512 := hmac.New(sha1.New, key)
	hmac512.Write(seed)
	return hmac512.Sum(nil)
}

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	elemNum := uint64(100000000)                             //元素个数
	errorRate := 0.00001                                     //假阳率
	bloomSize := filter.CalBloomSize(elemNum, errorRate)     //布隆过滤器位图大小
	hashFuncNum := filter.CalHashFuncNum(elemNum, bloomSize) //哈希函数数量
	fmtx.Println("bloomSize:", bloomSize, "hashFuncNum:", hashFuncNum)
	bl := filter.NewFilter(elemNum, bloomSize, hashFuncNum, errorRate)
	bl.Init()
	ha := "haha"
	bl.Add([]byte(ha))
	if bl.IsContain([]byte(ha)) {
		fmtx.Println(ha, "ok")
	}