布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于快速检测一个元素是否存在于一个集合中。由于其独特的特性，布隆过滤器可以在需要节省空间且可以接受一定误判率的场合下，非常有效地使用。
核心特点
- 空间效率和查询时间：与传统的列表或散列表相比，布隆过滤器使用远少的空间和恒定的时间来检测元素是否存在。
- 概率型结构：布隆过滤器有一定的误判率（False Positive），即它可能会错误地认为某个不存在的元素存在于集合中。但它可以保证，如果它说某个元素不存在，那么这个元素一定不存在于集合中。
- 不可删除：一旦元素被加入布隆过滤器，就不能从中删除。这是因为布隆过滤器的实现机制导致无法区分哪些位是由于某个特定元素而置位的。不过，有一些变种实现（如Counting Bloom Filter