你好，我是陈东。
在实际工作中，我们经常需要判断一个对象是否存在。比如说，在注册新用户时，我们需要先快速判断这个用户ID是否被注册过；再比如说，在爬虫系统抓取网页之前，我们要判断一个URL是否已经被抓取过，从而避免无谓的、重复的抓取工作。
那么，对于这一类是否存在的状态检索需求，如果直接使用我们之前学习过的检索技术，有序数组、二叉检索树以及哈希表来实现的话，它们的检索性能如何呢？是否还有优化的方案呢？今天，我们就一起来讨论一下这些问题。
以注册新用户时查询用户ID是否存在为例，我们可以直接使用有序数组、二叉检索树或者哈希表来存储所有的用户ID。
我们知道，无论是有序数组还是二叉检索树，它们都是使用二分查找的思想从中间元素开始查起的。所以，在查询用户ID是否存在时，它们的平均检索时间代价都是O(log n)，而哈希表的平均检索时间代价是O(1)。因此，如果我们希望能快速查询出元素是否存在，那哈希表无疑是最合适的选择。不过，如果从工程实现的角度来看的话，哈希表的查询过程还是可以优化的。
比如说，如果我们要查询的对象ID本身是正整数类型，而且ID范围有上限的话。我们就可以申请一个足够大的数组，让数组的长度超过ID的上限。然后，把数组中所有位置的值都初始化为0。对于存在的用户，我们直接将用户ID的值作为数组下标，将该位置的值从0设为1就可以了。
这种情况下，当我们查询一个用户ID是否存在时，会直接以该ID为数组下标去访问数组，如果该位置为1，说明该ID存在；如果为0，就说明该ID不存在。和哈希表的查找流程相比，这个流程就节省了计算哈希值得到数组下标的环节，并且直接利用数组随机访问的特性，在O(1)的时间内就能判断出元素是否存在，查询效率是最高的。
但是，直接使用ID作为数组下标会有一个问题：如果ID的范围比较广，比如说在10万之内，那我们就需要保证数组的长度大于10万。所以，这种方案的占用空间会很大。
而且，如果这个数组是一个int 32类型的整型数组，那么每个元素就会占据4个字节，用4个字节来存储0和1会是一个巨大的空间浪费。那我们该如何优化呢？你可以先想一想，然后我们一起来讨论。
最直观的一个想法就是，使用最少字节的类型来定义数组。比如说，使用1个字节的char类型数组，或者使用bool类型的数组（在许多系统中，一个bool类型的元素也是1个字节）。它们和4个字节的int 32数组相比，空间使用效率提升了4倍，这已经算是不错的改善了。
但是，使用char类型的数组，依然是一个非常“浪费空间”的方案。因为表示0或者1，理论上只需要一个bit。所以，如果我们能以bit为单位来构建这个数组，那使用空间就是int 32数组的1/32，从而大幅减少了存储使用的内存空间。这种以bit为单位构建数组的方案，就叫作Bitmap，翻译为位图。
位图的优势非常明显，但许多系统中并没有以bit为单位的数据类型。因此，我们往往需要对其他类型的数组进行一些转换设计，使其能对相应的bit位的位置进行访问，从而实现位图。
我们以char类型的数组为例子。假设我们申请了一个1000个元素的char类型数组，每个char元素有8个bit，如果一个bit表示一个用户，那么1000个元素的char类型数组就能表示8*1000 = 8000个用户。如果一个用户的ID是11，那么位图中的第11个bit就表示这个用户是否存在的信息。
这种情况下，我们怎么才能快速访问到第11个bit呢？
首先，数组是以char类型的元素为一个单位的，因此，我们的第一步，就是要找到第11个bit在数组的第几个元素里。具体的计算过程：一个元素占8个bit，我们用11除以8，得到的结果是1，余数是3。这就代表着，第11个bit存在于第2个元素里，并且在第2个元素里的位置是第3个。
对于第2个元素的访问，我们直接使用数组下标[1]就可以在O(1)的时间内访问到。对于第2个元素中的第3个bit的访问，我们可以通过位运算，先构造一个二进制为00100000的字节（字节的第3位为1），然后和第2个元素做and运算，就能得知该元素的第3位是1还是0。这也是一个时间代价为O(1)的操作。这样一来，通过两次O(1)时间代价的查找，我们就可以知道第11个bit的值是0还是1了。
尽管位图相对于原始数组来说，在元素存储上已经有了很大的优化，但如果我们还想进一步优化存储空间，是否还有其他的优化方案呢？我们知道，一个数组所占的空间其实就是“数组元素个数*每个元素大小”。我们已经将每个元素大小压缩到了最小单位1个bit，如果还要进行优化，那么自然会想到优化“数组元素个数”。
没错，限制数组的长度是一个可行的方案。不过前面我们也说了，数组长度必须大于ID的上限。因此，如果我们希望将数组长度压缩到一个足够小的值之内，我们就需要使用哈希函数将大于数组长度的用户ID，转换为一个小于数组长度的数值作为下标。除此以外，使用哈希函数也带来了另一个优点，那就是我们不需要把用户ID限制为正整数了，它也可以是字符串。这样一来，压缩数组长度，并使用哈希函数，就是一个更加通用的解决方案。
但是我们也知道，数组压缩得越小，发生哈希冲突的可能性就会越大，如果两个元素A和B的哈希值冲突了，映射到了同一个位置。那么，如果我们查询A时，该位置的结果为1，其实并不能说明元素A一定存在。因此，如何在数组压缩的情况下缓解哈希冲突，保证一定的查询正确率，是我们面临的主要问题。
在第3讲中，我们讲了哈希表解决哈希冲突的两种常用方法：开放寻址法和链表法。开放寻址法中有一个优化方案叫“双散列”，它的原理是使用多个哈希函数来解决冲突问题。我们能否借鉴这个思想，在位图的场景下使用多个哈希函数来降低冲突概率呢？没错，这其实就是布隆过滤器（Bloom Filter）的设计思想。
布隆过滤器最大的特点，就是对一个对象使用多个哈希函数。如果我们使用了k个哈希函数，就会得到k个哈希值，也就是k个下标，我们会把数组中对应下标位置的值都置为1。布隆过滤器和位图最大的区别就在于，我们不再使用一位来表示一个对象，而是使用k位来表示一个对象。这样两个对象的k位都相同的概率就会大大降低，从而能够解决哈希冲突的问题了。
但是，布隆过滤器的查询有一个特点，就是即使任何两个元素的哈希值不冲突，而且我们查询对象的k个位置的值都是1，查询结果为存在，这个结果也可能是错误的。这就叫作布隆过滤器的错误率。
我在下图给出了一个例子。我们可以看到，布隆过滤器中存储了x和y两个对象，它们对应的bit位被置为1。当我们查询一个不存在的对象z时，如果z的k个哈希值的对应位置的值正好都是1，z就会被错误地认定为存在。而且，这个时候，z和x，以及z和y，两两之间也并没有发生哈希冲突。
那遇到“可能存在”这样的情况，我们该怎么办呢？不要忘了我们的使用场景：我们希望用更小的代价快速判断ID是否已经被注册了。在这个使用场景中，就算我们无法确认ID是否已经被注册了，让用户再换一个ID注册，这也不会损害新用户的体验。在系统不要求结果100%准确的情况下，我们可以直接当作这个用户ID已经被注册了就可以了。这样，我们使用布隆过滤器就可以快速完成“是否存在”的检索。
除此之外，对于布隆过滤器而言，如果哈希函数的个数不合理，比如哈希函数特别多，布隆过滤器的错误率就会变大。因此，除了使用多个哈希函数避免哈希冲突以外，我们还要控制布隆过滤器中哈希函数的个数。有这样一个计算最优哈希函数个数的数学公式: 哈希函数个数k = (m/n) * ln(2)。其中m为bit数组长度，n为要存入的对象的个数。实际上，如果哈希函数个数为1，且数组长度足够，布隆过滤器就可以退化成一个位图。所以，我们可以认为“位图是只有一个特殊的哈希函数，且没有被压缩长度的布隆过滤器”。
好了，状态检索的内容我们就讲到这里。我们一起来总结一下，这一讲你要掌握的重点内容。
今天，我们主要解决了快速判断一个对象是否存在的问题。相比于有序数组、二叉检索树和哈希表这三种方案，位图和布隆过滤器其实更适合解决这类状态检索的问题。这是因为，在不要求100%判断正确的情况下，使用位图和布隆过滤器可以达到O(1)时间代价的检索效率，同时空间使用率也非常高效。
虽然位图和布隆过滤器的原理和实现都非常简单，但是在许多复杂的大型系统中都可以见到它们的身影。
比如，存储系统中的数据是存储在磁盘中的，而磁盘中的检索效率非常低，因此，我们往往会先使用内存中的布隆过滤器来快速判断数据是否存在，不存在就直接返回，只有可能存在才会去磁盘检索，这样就避免了为无效数据读取磁盘的额外开销。
再比如，在搜索引擎中，我们也需要使用布隆过滤器快速判断网站是否已经被抓取过，如果一定不存在，我们就直接去抓取；如果可能存在，那我们可以根据需要，直接放弃抓取或者再次确认是否需要抓取。你会发现，这种快速预判断的思想，也是提高应用整体检索性能的一种常见设计思路。
这节课的内容，你可以结合这道讨论题进一步加深理解：
如果位图中一个元素被删除了，我们可以将对应bit位置为0。但如果布隆过滤器中一个元素被删除了，我们直接将对应的k个bit位置为0，会产生什么样的问题呢？为什么？
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