布隆过滤器（Bloom Filter）是一种由Burton Howard Bloom于1970年提出的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它由一个很长的二进制向量（位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）组成。
布隆过滤器的工作原理是，当一个元素被添加到集合中时，通过多个哈希函数将其映射到位数组的多个位置，并将这些位置设置为1。在查询某个元素是否存在时，同样使用这些哈希函数映射到位数组中的相应位置，如果所有映射位置都为1，则认为该元素可能存在于集合中；但如果其中任何一个位置为0，则可以确定该元素肯定不在集合中。
布隆过滤器的优点包括高空间效率和查询效率，适用于需要快速判断元素是否存在且容忍轻微误差的场景，如缓存穿透、去重等。然而，它也存在一定的缺点，如误判率（假阳性）和删除困难的问题，即报告某一元素存在于集合中但实际上该元素并不在集合中。
布隆过滤器通过减少存储空间和提高查询速度来优化数据处理和存储，广泛应用于各种场景，如网页URL去重、垃圾邮件识别等
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