BLOOM FILTER SIZE

ブルームフィルターのサイズ計算

挿入件数と目標の近似偽陽性率から、標準的なブルームフィルターの大きさを求めます。

計算結果

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結果

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手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。

全ビット配列と全ハッシュ数を正とすると、有限サイズの指数的偽陽性近似が報告されている。

m=ceil(−n ln(p)/(ln 2)²); k=round((m/n)ln 2); actual p≈(1−exp(−kn/m))^k

100000個のアイテムとターゲット確率 0.01 の場合、配列には 958506 bits と 7 個のハッシュプローブが必要であり、約 119814 バイトである。

理想的な独立した均一なハッシュと標準的な挿入のみのブルームフィルター。削除、正確なメンバーシップ、ストレージオーバーヘッド、ハッシュコスト、敵対的な偽陽性の保証はない。表示された速度は近似値である。

自分の値を入力できますか？

はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。

結果は厳密ですか？

浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。

入力内容は送信されますか？

計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。

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