概率数据结构简介

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等基本数据结构可能不够有效。随着数据大小的增加，内存需求也会增加，同时查询解决的时间有限，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的集合。之所以被称为概率数据结构，是因为它们不提供精确值。它们帮助处理大型数据集，并在较短的时间内解决查询。结果可以是近似的或概率的（不精确），需要的内存较少。

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

概率数据结构是什么

概率数据结构用于通过提供高度正确的近似答案来处理大型数据集。它们在实时处理查询的同时保持效率和内存。概率数据结构的关键亮点是其复杂的算法，以较小的内存进行实时处理。

这些数据结构足够高效，可以使用并集和交集操作解决大型数据集的运算。它们忽略碰撞并在一定时间范围内控制误差。这些数据结构用于数据分析、大数据、网络安全、流媒体应用和分布式系统。

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、频率计数等等。

通常使用三种类型的概率数据结构来处理大型数据集，同时使用较少的内存和恒定的时间。

布隆过滤器概率数据结构用于在数据集中查找缺失的元素。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。该数组的元素通过插入到k个哈希函数中来添加，这些哈希函数给出了k个数组的位置，并设置了数组的值。

使用k个哈希函数来识别或查询集合中的特定元素。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，表示该元素有可能存在于集合中。

它是一种用于寻找集合中不同元素数量的概率/流式数据结构。数据集很大，仅使用1.5KB的内存计数十亿个不同元素，准确度为2%。

HyperLogLog数据结构提供了合理的准确度和控制的内存消耗。

它是一种用于计算流中元素频率的概率流式数据结构。Count-Min Sketch需要O(k)的时间来确定元素的频率。它使用ADD操作执行并集操作。这种数据结构不会导致元素计数不足，但在提供高准确度的同时可能会导致计数过多。

随着数据集的增大，内存需求也增加，基本的哈希数据结构使用大量的内存来处理查询。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中的问题。

概率数据结构提供快速的查询处理。在高级流式应用中，时间限制是主要要求，这些数据结构能够以恒定或接近恒定的复杂度解决查询问题。

概率数据结构可以使用固定的内存和有限的时间处理大型数据集。它们适用于流式数据应用和大数据处理。

概率数据结构不局限于特定的应用。相反，它们在数据分析、数据库、网络、分布式系统和其他领域中被广泛应用。

概率数据结构提供近似结果，同时避免碰撞并保持准确性。它们不能提供准确的结果，但提供的估计结果准确且接近于零误差。

概率数据结构不像基本的数据结构那样易于理解。它们的复杂性来自算法和数学。需要更多的时间来理解，导致调试问题增多。

这些数据结构处理的是近似结果，并不提供准确的数值。有时候近似值在准确值中并不实用。

概率数据结构的功能仅限于接受近似和接近准确值的问题。它们无法处理需要基本数据结构的问题。

确定性数据结构和概率数据结构之间存在一些区别，这些区别如下：

序号		确定性数据结构	概率性数据结构
1.	定义	这些数据结构提供操作或查询的确切结果。	这些数据结构提供查询的近似或概率结果。
2.	数据集大小	确定性数据结构对小数据集的处理效率高。	概率性数据结构能够有效处理大数据集的查询。
3.	内存消耗	它们使用较大的内存。	它们利用小内存区域解决更大数据集的查询。
4.	时间效率	为了处理更大数据集的操作，它们消耗更多时间。	概率性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有数组、链表、树、哈希表和堆。	概率性数据结构的类型有布隆过滤器、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。	概率性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。	概率性数据结构的应用包括流式应用、大数据、网络安全等。