我们在使用新闻客户端看新闻时，它会给我们不停地推荐新的内容，它每次推荐时要去重，去掉那些已经看 过的内容。问题来了，新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的？ 用服务器记录了用户看过的所有历史记 录，当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选，过滤掉那些已经存在的记录。 如何快速查 找呢？
1. 用哈希表存储用户记录，缺点：浪费空间。
2. 用位图存储用户记录，缺点：不能处理哈希冲突。
3. 将哈希与位图结合起来，即布隆过滤器。
1.布隆过滤器概念
布隆过滤器是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的 一种紧凑型的、比较巧妙的概率型数据结 构，特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”，它是用多个哈希函 数，将一个数据映射到位图结构中。此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间。
2.布隆过滤器的插入
注意：在上面的插入中，hashFunc（哈希函数）的个数可以是多个，不一定是3个，上面仅仅是举例。
3.布隆过滤器的查找
布隆过滤器的思想是将一个元素用多个哈希函数映射到一个位图中，因此被映射到的位置的比特位一定为1。 所以可以按照以下方式进行查找：分别计算每个哈希值对应的比特位置存储的是否为零，只要有一个为零， 代表该元素一定不在哈希表中，否则可能在哈希表中。
注意：布隆过滤器如果说某个元素不存在时，该元素一定不存在，如果该元素存在时，该元素可能存在，因 为有些哈希函数存在一定的误判
误判的原因：
看例子：
经过上面对过滤器中插入“baidu” 和 “tencent”后，过滤器中位置的情况如下：
假如说“alibaba” 通过三个哈希函数映射的位置是 1 、 3 、7，但此时并没有将其插入到过滤器中，此刻我们去查找“alibaba”是否在过滤器中时会发现：1,3、7三个位置的值均为1，此时就会判断“alibaba”在过滤器中，然而事实并非如此。这就是产生误判的原因。
4.布隆过滤器的删除
大家都知道一个结构或者说是一个容器，都会支持插入和删除操作，而这次要留意的是，布隆过滤器是不支持删除操作的，原因很简单：
看上面的图我们看到：
插入“baidu” 时，1 、4、 7三个位置被置为了1。
插入“tencent” 时， 3、4、8三个位置被置为了1。
此时4的位置被不同的字符串同时映射到了，那么如果我们要把“baidu”从布隆过滤器中拿掉，我们怎么做？
按道理，应该将1、4、7三个位置重新置回0，但是如果这么做了，当我们查询“tencent”时，就会差不到，因为4的位置因为之前“baidu”的删除被值0了，因此就会产生误判。这只是简单两个数据映射到了同一个位置，在处理大量的数据时，一个位置可能会被很多数据映射到，贸然删除，必将引起较大的误判，因此布隆过滤器“不支持删除操作”。
一种支持删除的方法：将布隆过滤器中的每个比特位扩展成一个小的计数器，插入元素时给k个计数器(k个哈希函数计算出的哈希地址)加一，删除元素时，给k个计数器减一，通过多占用几倍存储空间的代价来增加删除操作。
缺陷：
1. 无法确认元素是否真正在布隆过滤器中
2. 存在计数回绕
5.布隆过滤器的优点
- 增加和查询元素的时间复杂度为:O(K), (K为哈希函数的个数，一般比较小)，与数据量大小无关 。
- 哈希函数相互之间没有关系，方便硬件并行运算。
- 布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求比较严格的场合有很大优势
- 在能够承受一定的误判时，布隆过滤器比其他数据结构有这很大的空间优势。
- 数据量很大时，布隆过滤器可以表示全集，其他数据结构不能
- 使用同一组散列函数的布隆过滤器可以进行交、并、差运算。
6.布隆过滤器的缺陷
**1.有误判率，即存在假阳性(False Position)，即不能准确判断元素是否在集合中(补救方法：再建立一个白 名单，存储可能会误判的数据) 。
2.不能获取元素本身
7. 一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素
8. 如果采用计数方式删除，可能会存在计数回绕问题
**
7.布隆过滤器的实现
实现代码：
布隆过滤器
