布隆过滤器（Bloom Filter）是由Burton Howard Bloom在1970年提出的一种空间效率很高的概率型数据结构，它用来测试一个元素是否在一个集合中。布隆过滤器可以非常快速地进行插入和查询操作，并且非常节省空间，但它有一个小缺点：存在一定的误报率（False Positive Rate, FPR），即它可能会错误地表示某个元素存在于集合中，尽管实际上并不存在。然而，布隆过滤器不会产生误判率（False Negative），也就是说，如果它表示某个元素不在集合中，则这个元素一定不在集合中。
布隆过滤器的工作原理如下：
初始化: 首先初始化一个长度为 m 的位数组（bit array）或者位向量（bit vector），将所有的位都设置为0。同时选择 k 个独立的哈希函数，每个函数都将输入映射到1到 m 位之间的某一位。
添加元素 (Insertion): 当需要将一个元素添加到布隆过滤器中时，将该元素通过这 k 个哈希函数进行哈希，得到 k 个数组位置。然后，将这些位置对应的位都置为1。
检测元素 (Membership Query): 要检查一个元素是否在布隆过滤器中，我们同样通过那 k 个哈希函数计算出该元素的 k 个位置。如果所有这些位置的位值都是1，那么布隆过滤器认为该元素可能存在于集合中；如果这些位置中有任何一个位值不为1，那么该元素肯定不在集合中。
删除元素: 布隆过滤器本身不支持从集合中删除单个元素，因为这会导致其他元素的判断变得不准确。如果要支持删除操作，可以使用布隆过滤器的一种变体，比如 Counting Bloom Filter，它使用计数器数组取代位数组，并允许元素的插入和删除。
误报率: 布隆过滤器的误判率和位数组的大小 m、哈希函数的个数 k 和已插入元素的数量 n 有关。有一系列公式可以估计误报率，并据此优化 m 和 k 的选择以满足特定应用场景的需求。
布隆过滤器是一种空间效率极高的数据结构，经常用于数据库和网络系统中，来判断一个元素是否存在于一个大的数据集合中，而不需要存储整个集合。