Question

我正在浏览Guava库的代码，我有兴趣了解mayContain的概率匹配代码。任何人都可以用比特运算符特别解释他们在代码中做了什么。这是代码......

public <T> boolean mightContain(T object, Funnel<? super T> funnel,
        int numHashFunctions, BitArray bits) {
      long hash64 = Hashing.murmur3_128().newHasher().putObject(object, funnel).hash().asLong();
      int hash1 = (int) hash64;
      int hash2 = (int) (hash64 >>> 32);
      for (int i = 1; i <= numHashFunctions; i++) {
        int nextHash = hash1 + i * hash2;
        if (nextHash < 0) {
          nextHash = ~nextHash;
        }
        // up to here, the code is identical with the previous method
        if (!bits.get(nextHash % bits.size())) {
          return false;
        }

Answer 1

假设这是来自Bloomfilter类的代码，逻辑如下：

给定密钥，在该密钥上执行所有选定的哈希值。使用每个哈希值来选择一个位号并检查该位是否已设置。如果在该位置的过滤器中未设置任何位，则无法添加此键。

如果发现所有位都已设置，那么我们只能说过滤器可能已添加该键。这是因为不同的密钥（或许多不同密钥的组合）可能导致所有已检查的位都被设置。

请注意，向过滤器添加一个键的功能几乎完全相同，只是它设置**生成的所有位。

Bloom Filter对象的操作如下。

选择 number 哈希函数，每个哈希函数将计算过滤器中位的位置。（有关详细数量的讨论，请参阅Optimal number of hash functions。）
保持一个任意长度的位模式 - 长度不重要但它应该足够大（有关足够的含义的讨论，请参阅Probability of false positives）
每次将一个密钥添加到过滤器时，都会对密钥执行所有已配置的散列函数，从而导致在模式中设置多个位。
要检查是否已添加密钥，请执行所有散列函数并检查其中的位。如果发现任何零，则此键当然尚未添加到过滤器。
如果发现所有位都已设置，那么可能已添加此密钥。您需要进行进一步的检查以确认。

Answer 2

此处只有两个按位运算符：>>>和~。

>>>是＆＃34;右移，不带标志位＆＃34;运营商。在Java中，默认情况下，如果你转移：

1000 1100

右3（使用>>），您将获得：

1111 0001

使用不带符号位的>>>，您将获得：

0001 0001

第二个（~）是按位否定，并且是从负数获得正数的简单方法，看起来他们想要正数（稀疏数组索引可能？）。将此运算符应用于：

1100 1010

这是Java中的否定byte将产生：

0011 0101

这是积极的。

基本上，这段代码的作用是使用快速哈希函数创建对象的哈希值，使用它来遍历BitArray（不知道那是什么 - BloomFilter的内部结构可能），并确保在BitArray

中不存在散列的某一点存在NON

我怀疑每次添加BitArray时都会更新BloomFilter（使用.put()或.putAll()）。

代码的逻辑Guava的可能性

2 个答案: