Algo-Term-Project:算法Sem-1的学期项目

Saptarsi Saha Shailesh Navale Madhur Navandar 2020H1030109 2020H1030169 2020H1030163 抽象的： 减少数据集中的搜索时间多年来一直被认为是一个具有挑战性的研究课题。由于数据量的巨大增加，传统的搜索方法通常需要大量的计算，并且需要花费更多的时间来回答给定的元素条目是否存在于数据集中。为了快速发展互联网，网页数量很多。为了提高速度，URL通常会在爬网程序中注册。随着爬虫程序中数据的增加，传统技术会花费更多时间。在这种情况下，多层Bloom过滤器被认为更多。本文主要关注Bloom过滤器及其改进版本的实现，并将其与传统搜索算法进行比较。接下来，我们将对在Bloom过滤器及其改进版本的情况下如何减少误报概率进行分析。 1.引言 Bloom过滤器是一种空间高效的概率数据结构，用于解决成员资格问题。由于Internet上