将所有文件的目录结构进行调整,以保证使用者下载即可用

data_structure/bloomFilter/bloomFilter.go

@@ -0,0 +1,145 @@
+package bloomFilter
+
+//@Title		bloomFilter
+//@Description
+//		bloomFilter布隆过滤器容器包
+//		内部使用uint64切片进行存储
+//		将任意类型的值进行hash计算后放入布隆过滤器中
+//		可用于查找某一值是否已经插入过,但查找存在误差,只能确定其不存在,不能保证其必然存在
+//		不能用于删除某一特定值,但可清空整个布隆过滤器
+
+import "fmt"
+
+//bloomFilter布隆过滤器结构体
+//包含其用于存储的uint64元素切片
+//选用uint64是为了更多的利用bit位
+type bloomFilter struct {
+	bits []uint64
+	hash Hash
+}
+
+//bloomFilter布隆过滤器接口
+//存放了bloomFilter布隆过滤器可使用的函数
+//对应函数介绍见下方
+type bloomFilteror interface {
+	Insert(v interface{})         //向布隆过滤器中插入v
+	Check(v interface{}) (b bool) //检查该值是否存在于布隆过滤器中,该校验存在误差
+	Clear()                       //清空该布隆过滤器
+}
+
+//允许自行传入hash函数
+type Hash func(v interface{}) (h uint32)
+
+//@title    hash
+//@description
+//		传入一个虚拟节点id和实际结点
+//		计算出它的hash值
+//		逐层访问并利用素数131计算其hash值随后返回
+//@receiver		nil
+//@param    	v			interface{}		待计算的值
+//@return    	h			uint32			计算得到的hash值
+func hash(v interface{}) (h uint32) {
+	h = uint32(0)
+	s := fmt.Sprintf("131-%v-%v", v,v)
+	bs := []byte(s)
+	for i := range bs {
+		h += uint32(bs[i]) * 131
+	}
+	return h
+}
+
+//@title    New
+//@description
+//		新建一个bloomFilter布隆过滤器容器并返回
+//		初始bloomFilter的切片数组为空
+//@receiver		nil
+//@param    	h			Hash					hash函数
+//@return    	bf        	*bloomFilter			新建的bloomFilter指针
+func New(h Hash) (bf *bloomFilter) {
+	if h == nil {
+		h = hash
+	}
+	return &bloomFilter{
+		bits: make([]uint64, 0, 0),
+		hash: h,
+	}
+}
+
+//@title    Insert
+//@description
+//		以bloomFilter布隆过滤器容器做接收者
+//		先将待插入的value计算得到其哈希值hash
+//		再向布隆过滤器中第hash位插入一个元素(下标从0开始)
+//		当hash大于当前所能存储的位范围时,需要进行扩增
+//		若要插入的位比冗余的多不足2^16即1024*64时,则新增1024个uint64
+//		否则则直接增加到可以容纳第hash位的位置,以此可以提高冗余量,避免多次增加
+//@receiver		bf        	*bloomFilter			接收者bloomFilter指针
+//@param    	v			interface{}				待插入的值
+//@return    	nil
+func (bf *bloomFilter) Insert(v interface{}) {
+	//bm不存在时直接结束
+	if bf == nil {
+		return
+	}
+	//开始插入
+	h := bf.hash(v)
+	if h/64+1 > uint32(len(bf.bits)) {
+		//当前冗余量小于num位,需要扩增
+		var tmp []uint64
+		//通过冗余扩增减少扩增次数
+		if h/64+1 < uint32(len(bf.bits)+1024) {
+			//入的位比冗余的多不足2^16即1024*64时,则新增1024个uint64
+			tmp = make([]uint64, len(bf.bits)+1024)
+		} else {
+			//直接增加到可以容纳第num位的位置
+			tmp = make([]uint64, h/64+1)
+		}
+		//将原有元素复制到新增的切片内,并将bm所指向的修改为扩增后的
+		copy(tmp, bf.bits)
+		bf.bits = tmp
+	}
+	//将第num位设为1即实现插入
+	bf.bits[h/64] ^= 1 << (h % 64)
+}
+
+//@title    Check
+//@description
+//		以bloomFilter布隆过滤器容器做接收者
+//		将待查找的值做哈希计算得到哈希值h
+//		检验第h位在位图中是否存在
+//		当h大于当前所能存储的位范围时,直接返回false
+//		否则判断第h为是否为1,为1返回true,否则返回false
+//		利用布隆过滤器做判断存在误差,即返回true可能也不存在,但返回false则必然不存在
+//@receiver		bf        	*bloomFilter			接收者bloomFilter指针
+//@param    	v			interface{}				待查找的值
+//@return    	b			bool					待查找的值可能存在于布隆过滤器中吗?
+func (bf *bloomFilter) Check(v interface{}) (b bool) {
+	//bf不存在时直接返回false并结束
+	if bf == nil {
+		return false
+	}
+	h := bf.hash(v)
+	//h超出范围,直接返回false并结束
+	if h/64+1 > uint32(len(bf.bits)) {
+		return false
+	}
+	//判断第num是否为1,为1返回true,否则为false
+	if bf.bits[h/64]&(1<<(h%64)) > 0 {
+		return true
+	}
+	return false
+}
+
+//@title    Clear
+//@description
+//		以bloomFilter布隆过滤器容器做接收者
+//		清空整个布隆过滤器
+//@receiver		bf        	*bloomFilter			接收者bloomFilter指针
+//@param    	nil
+//@return    	nums		[]uint					所有在位图中存在的元素的下标集合
+func (bf *bloomFilter) Clear() {
+	if bf == nil {
+		return
+	}
+	bf.bits = make([]uint64, 0, 0)
+}