# 简述 bloomfilter，及它的使用场景是什么
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一个以计算来换取空间的概率算法，分配一个连续的内存 （m 位的位数组），将目标通过 k 个 hash 函数，每个 hash 函数映射到位数组上。查询时通过所有的 k 个 hash 函数计算是否为 1。只要有一个 0 则不存在，全部为 1 也不是一定存在。所以 bloomfilter 适合希望减少内存占用，但允许判断存在 True 出现误判。不允许误差的使用的场景是在缓存或数据库的上层加上 bloomfilter，判断是否存在，如果不存在就不去操作缓存或者数据库层。允许误差的情况下使用场景就较多，可以参考 redis set 的使用场景。