阿里经典面试题-如何快送从20亿的URL中找到一个黑名单链接

针对从20亿个URL中快速找到一个黑名单的问题，可以考虑使用布隆过滤器（Bloom Filter）来进行查找。

原理

布隆过滤器是一种空间效率很高的概率型数据结构，它可以用来判断一个元素是否存在于一个集合中。在这种情况下，我们可以将黑名单中的URL作为布隆过滤器的输入集合。

Bloom过滤器要解决的问题很简单-确定元素是否属于数据集。当数据集太大以至于无法放入单个计算机的内存甚至硬盘上时，这项任务变得具有挑战性，特别是在数据存储在多个节点上的分布式系统中。在这种情况下，与磁盘访问相关联的通信开销使任务更具挑战性。

首先，你需要实现一个可以将URL添加到布隆过滤器中的方法，例如addURL(url)。接下来，你可以使用布隆过滤器的contains(url)方法来判断一个URL是否在黑名单中。

根据布隆过滤器的原理，它具有一定的误判率。这意味着当你判断一个URL不在黑名单中时，可能会有一定的概率发生误判。因此，根据你的具体需求，你可能需要进一步的验证步骤来确认某个URL是否真正在黑名单中。

实现代码

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用布隆过滤器实现这个功能：

import java.util.BitSet;
import java.util.HashFunction;

public class BloomFilter {

 private BitSet bitSet;

 private HashFunction[] hashFunctions;


 public BloomFilter(int size, int hashFunctionsCount) {

 bitSet = new BitSet(size);

 hashFunctions = new HashFunction[hashFunctionsCount];


 for (int i =
0; i < hashFunctionsCount; i++) {

 hashFunctions[i] = new HashFunction(size);

 }

 }


 public void addURL(String url) {

 for (HashFunction function : hashFunctions) {

 int hash = function.hash(url);

 bitSet.set(hash);

 }

 }


 public boolean contains(String url) {

 for (HashFunction function : hashFunctions) {

 int hash = function.hash(url);

 if (!bitSet.get(hash)) {

 return false;

 }

 }

 return true;

 }


 // 内部哈希函数类

 private class HashFunction {

 private int size;


 public HashFunction(int size) {

 this.size = size;

 }


 public int hash(String url) {

 int result =
0;

 for (char c : url.toCharArray()) {

 result = (result *
31 + c) % size;

 }

 return result;

 }

 }


 public static void main(String[] args) {

 // 创建布隆过滤器实例，设置大小为20亿，使用5个哈希函数

 BloomFilter bloomFilter = new BloomFilter(2000000000,
5);


 // 将黑名单中的URL添加到布隆过滤器中

 bloomFilter.addURL("http://example.com/blacklisted-url");


 // 判断一个URL是否在黑名单中

 boolean inBlacklist = bloomFilter.contains("http://example.com/blacklisted-url");

 System.out.println("Is URL in the blacklist? " + inBlacklist);

 }
}

请注意，布隆过滤器的大小和哈希函数的数量应该根据你的具体情况进行调整。较大的布隆过滤器和更多的哈希函数可以提高查找的准确性，但同时也会增加内存和计算成本。