概率数据结构简介

简介

在本教程中，我们将详细讨论概率数据结构。本教程将涵盖概率数据结构的含义、类型及其优势。

在处理大型数据集或大数据时，使用哈希表或哈希集的基本数据结构效率不够高。随着数据量的增加，内存需求也会增加，解决查询所需的时间也会受到限制，这限制了确定性基本数据结构的功能。

概率数据结构是近似数据结构，是数据结构的集合。之所以这样称呼它们，是因为它们不提供精确的值。它们有助于处理大型数据集并使用更少的时间解决查询。结果可能是近似的或概率性的（不准确的），并且内存需求更少。

三种常见的概率数据结构是布隆过滤器、HyperLogLog 和 Count-Min Sketch。

概率数据结构用于处理大型数据集，通过提供具有高度正确性的近似答案。它们实时处理查询，同时保持效率和内存。概率数据结构的关键亮点在于其复杂的算法，这些算法在实时处理的同时消耗更少的内存。

这些数据结构足够高效，可以使用并集和交集运算来解决大型数据集的操作。它们忽略冲突并在一定时间范围内控制错误。这些数据结构用于数据分析、大数据、网络安全、流式应用程序和分布式系统。

它们主要用于近似最近邻搜索、近似集合成员测试、不同元素计数、频率计数等领域。

三种常用的概率数据结构，用于在使用更少内存和常数时间的同时处理大型数据集。

布隆过滤器
布隆过滤器概率数据结构用于查找数据集中缺失的元素。它用于近似集合成员测试。它是一个初始化为零的 m 位数组。通过将这些元素插入到其 k 个哈希函数中来添加该数组的元素，这些哈希函数给出 k 数组的位置并设置数组的值。
要识别或查询集合中是否存在特定元素，请使用 K 个哈希函数。当特定元素的位位置为 0 时，表示该元素不在集合中。当位位置为 1 时，表示特定元素有可能存在于集合中。
HyperLogLog
它是一种概率/流式数据结构，有助于查找集合中不同元素的数量。数据集很大，并且仅使用 1.5KB 的内存来计算十亿个不同元素，准确率为 2%。
HyperLogLog 数据结构在控制内存消耗的同时提供合理的准确性。
Count-Min Sketch
它是一种概率流式数据结构，用于计算流中元素的频率。Count-Min Sketch 需要 O(k) 时间来确定元素的频率。它使用 ADD 操作执行并集操作。此数据结构永远不会导致元素计数不足，但可能会导致过度计数，同时提供高精度。

内存效率
随着数据集大小的增加，内存需求也会增加，并且使用哈希结构的基本数据结构会使用大量内存来处理查询。概率数据结构使用更少的内存和时间来解决流式数据应用程序中的问题。
高效的查询解决时间
概率数据结构提供快速的查询处理。在高级流式应用程序中，时间约束是主要需求，这些数据结构有助于以恒定或接近恒定的复杂度解决查询。
处理大型数据集
概率数据结构可以使用固定的内存和有限的时间来处理大型数据集。它们对流式数据应用程序和大数据很有用。
通用性
概率数据结构不限于某些应用程序。相反，它们用于各种应用程序，例如数据分析、数据库、网络、分布式系统等领域。
受控错误率
概率数据结构提供近似结果，同时避免冲突并保持准确性。它们不提供准确的结果，但它们提供的估计结果是准确的并且接近于零错误。

确定性和概率数据结构之间存在一些差异，这些差异如下所示

序号		确定性数据结构	概率数据结构
1.	定义	这些数据结构提供了操作或查询的精确结果。	这些数据结构提供了查询的近似或概率结果。
2.	数据集大小	确定性数据结构适用于处理小型数据集。	概率数据结构有效地处理大型数据集的查询。
3.	内存消耗	它们使用更大的内存。	它们利用较小的内存区域来解决大型数据集的查询。
4.	时间效率	为了处理大型数据集的操作，它们会消耗更多时间。	概率数据结构的时间消耗非常有限。
5.	类型	确定性数据结构的类型包括数组、链表、树、哈希表和堆。	概率数据结构的类型包括布隆过滤器、HyperLogLog 和 Count-Min Sketch。
6.	操作	确定性数据结构的各种操作包括更新、删除和插入。	概率数据结构的各种操作包括查找缺失元素和不同元素的频率。
7.	应用	确定性数据结构的应用包括数据库管理、文件系统、网络等。	概率数据结构的应用包括流式应用程序、大数据、网络安全等。

概率数据结构对于大型数据集很有用，并且随着数据集的急剧增长，它们的需求也会增加。这些数据结构及其强大的代数和数学属性被 Google 的 Guava、Twitter 的 Scala 库和 Algebird 使用。概率数据结构在减少内存消耗和时间方面的效率是解决大型数据集查询的重要优势。

Sonal Meenu Singh

更新时间： 2023年8月18日

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