機率資料結構簡介

簡介

在本教程中，我們將詳細討論機率資料結構。本教程將涵蓋機率資料結構的含義、型別及其優勢。

在處理大型資料集或大資料時，使用雜湊表或雜湊集的基本資料結構效率不夠高。隨著資料量的增加，記憶體需求也會增加，解決查詢所需的時間也會受到限制，這限制了確定性基本資料結構的功能。

機率資料結構是近似資料結構，是資料結構的集合。之所以這樣稱呼它們，是因為它們不提供精確的值。它們有助於處理大型資料集並使用更少的時間解決查詢。結果可能是近似的或機率性的（不準確的），並且記憶體需求更少。

三種常見的機率資料結構是布隆過濾器、HyperLogLog 和 Count-Min Sketch。

機率資料結構用於處理大型資料集，透過提供具有高度正確性的近似答案。它們即時處理查詢，同時保持效率和記憶體。機率資料結構的關鍵亮點在於其複雜的演算法，這些演算法在即時處理的同時消耗更少的記憶體。

這些資料結構足夠高效，可以使用並集和交集運算來解決大型資料集的操作。它們忽略衝突並在一定時間範圍內控制錯誤。這些資料結構用於資料分析、大資料、網路安全、流式應用程式和分散式系統。

它們主要用於近似最近鄰搜尋、近似集合成員測試、不同元素計數、頻率計數等領域。

三種常用的機率資料結構，用於在使用更少記憶體和常數時間的同時處理大型資料集。

布隆過濾器
布隆過濾器機率資料結構用於查詢資料集中缺失的元素。它用於近似集合成員測試。它是一個初始化為零的 m 位陣列。透過將這些元素插入到其 k 個雜湊函式中來新增該陣列的元素，這些雜湊函式給出 k 陣列的位置並設定陣列的值。
要識別或查詢集合中是否存在特定元素，請使用 K 個雜湊函式。當特定元素的位位置為 0 時，表示該元素不在集合中。當位位置為 1 時，表示特定元素有可能存在於集合中。
HyperLogLog
它是一種機率/流式資料結構，有助於查詢集合中不同元素的數量。資料集很大，並且僅使用 1.5KB 的記憶體來計算十億個不同元素，準確率為 2%。
HyperLogLog 資料結構在控制記憶體消耗的同時提供合理的準確性。
Count-Min Sketch
它是一種機率流式資料結構，用於計算流中元素的頻率。Count-Min Sketch 需要 O(k) 時間來確定元素的頻率。它使用 ADD 操作執行並集操作。此資料結構永遠不會導致元素計數不足，但可能會導致過度計數，同時提供高精度。

記憶體效率
隨著資料集大小的增加，記憶體需求也會增加，並且使用雜湊結構的基本資料結構會使用大量記憶體來處理查詢。機率資料結構使用更少的記憶體和時間來解決流式資料應用程式中的問題。
高效的查詢解決時間
機率資料結構提供快速的查詢處理。在高階流式應用程式中，時間約束是主要需求，這些資料結構有助於以恆定或接近恆定的複雜度解決查詢。
處理大型資料集
機率資料結構可以使用固定的記憶體和有限的時間來處理大型資料集。它們對流式資料應用程式和大資料很有用。
通用性
機率資料結構不限於某些應用程式。相反，它們用於各種應用程式，例如資料分析、資料庫、網路、分散式系統等領域。
受控錯誤率
機率資料結構提供近似結果，同時避免衝突並保持準確性。它們不提供準確的結果，但它們提供的估計結果是準確的並且接近於零錯誤。

確定性和機率資料結構之間存在一些差異，這些差異如下所示

序號		確定性資料結構	機率資料結構
1.	定義	這些資料結構提供了操作或查詢的精確結果。	這些資料結構提供了查詢的近似或機率結果。
2.	資料集大小	確定性資料結構適用於處理小型資料集。	機率資料結構有效地處理大型資料集的查詢。
3.	記憶體消耗	它們使用更大的記憶體。	它們利用較小的記憶體區域來解決大型資料集的查詢。
4.	時間效率	為了處理大型資料集的操作，它們會消耗更多時間。	機率資料結構的時間消耗非常有限。
5.	型別	確定性資料結構的型別包括陣列、連結串列、樹、雜湊表和堆。	機率資料結構的型別包括布隆過濾器、HyperLogLog 和 Count-Min Sketch。
6.	操作	確定性資料結構的各種操作包括更新、刪除和插入。	機率資料結構的各種操作包括查詢缺失元素和不同元素的頻率。
7.	應用	確定性資料結構的應用包括資料庫管理、檔案系統、網路等。	機率資料結構的應用包括流式應用程式、大資料、網路安全等。

機率資料結構對於大型資料集很有用，並且隨著資料集的急劇增長，它們的需求也會增加。這些資料結構及其強大的代數和數學屬性被 Google 的 Guava、Twitter 的 Scala 庫和 Algebird 使用。機率資料結構在減少記憶體消耗和時間方面的效率是解決大型資料集查詢的重要優勢。

Sonal Meenu Singh

更新時間： 2023年8月18日

748 次瀏覽

透過完成課程獲得認證