Bloomier Filters：第二次查看
Bloomier Filters: A second look
摘要：
布隆过滤器是用于存储静态集合的空间高效结构，其中空间效率是以小的误报概率为代价获得的。Bloomier过滤器概括了Bloom过滤器，以紧凑地存储具有静态支持的函数。在这篇文章中，我们给出了一个简单的构造一个Bloomier过滤器。该结构在空间上是线性的，需要恒定的时间来评估。我们的Bloomier过滤器的创建需要线性时间，比现有的构造更快。我们展示了如何以增加创建数据结构的时间为代价来进一步提高空间利用率。
英文摘要：
A Bloom filter is a space efficient structure for storing static sets, where the space efficiency is gained at the expense of a small probability of false-positives. A Bloomier filter generalizes a Bloom filter to compactly store a function with a static support. In this article we give a simple construction of a Bloomier filter. The construction is linear in space and requires constant time to evaluate. The creation of our Bloomier filter takes linear time which is faster than the existing construction. We show how one can improve the space utilization further at the cost of increasing the time for creating the data structure.
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