使用BloomFilter过滤用户long型IDs

BloomFilter

import java.io.Serializable;
import java.util.BitSet;
import java.util.Random;

//MD5算法最为基础来构造哈希函数
/*
 *for (int i = 0; i < funNum; i++){
 *  //输入URL地址拼接上Hash函数的编号
 *  String input = url+i.toString();
 *  //散列值取MD5摘要的后64位与比特向量大小的的余数
 *  hash =(long)Md5(input).getLast64bit() % (long)bitSetSize;
 *}
 */

/**
 * Long类型元素的布隆过滤器
 */
public class BloomFilter implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    public static final int ELEM_NUM = 1000; // 欲容纳的元素个数
    public static final double PERCENTAGE = 0.001; // 希望的误差率
    private int hashNum; // hash函数的数量
    private int size; // 位向量的長度
    private BitSet bitVecter; // 位向量


    public BloomFilter() {
        size = (int) Math.abs(ELEM_NUM * Math.log(PERCENTAGE)
                / (Math.log(2) * Math.log(2))) + 1;
        hashNum = (int) (Math.log(2) * ((double) size / ELEM_NUM));
        bitVecter = new BitSet(size);
    }
    /**
     * 查找元素是否在集合中
     */
    public boolean search(Long elem) {
        boolean flag = true;
        int temp;
        Random random = new Random(elem);
        for (int i = 0; i < hashNum; i++) {
            temp = random.nextInt(size);
            if (!bitVecter.get(temp)) {// 元素不在集合中
                bitVecter.set(temp);
                flag = false;
            }
        }
        return flag;
    }
    /**
     * 获取位向量的长度
     */
    public int size() {
        return bitVecter.size();
    }
 
    public int getHashNum() {
        return hashNum;
    }
    public void setHashNum(int hashNum) {
        this.hashNum = hashNum;
    }
    public int getSize() {
        return size;
    }
    public void setSize(int size) {
        this.size = size;
    }
    public BitSet getBitVecter() {
        return bitVecter;
    }
    public void setBitVecter(BitSet bitVecter) {
        this.bitVecter = bitVecter;
    }
}