A bloom filter is a memory‐efficien

A bloom filter is a memory‐efficient data structure that enables the implementation of membership testing. A bloom flter is an example of a probabilistic
data structure, which is a data structure having some probabilistic components.
In the context of a bloom flter, the probabilistic component refers to the fact
that a membership test gives a probabilistic answer, not a definitive result. In
particular, with a bloom flter the test can determine whether an element is
“defnitely not” in the set, or the element “may be in” the set, but the test cannot
conclude whether an element is “definitely in” the set. In other words, a bloom
filter can give a false positive answer of “the element is a member of the set”
when in fact the element is not in the set, but a bloom flter cannot give a false
negative answer of “the element is not a member of a set” when the member is
in fact part of the set

Kết quả (Việt) 1:

Bộ lọc bloom là một cấu trúc dữ liệu memory‐efficient cho phép việc thực hiện của các thành viên thử nghiệm. Flter nở là một ví dụ về một xác suấtcấu trúc dữ liệu, mà là một dữ liệu cấu trúc có một số thành phần xác suất.Trong bối cảnh của một flter nở, xác suất thành phần đề cập đến thực tếmột thành viên kiểm tra cho một câu trả lời xác suất, không phải là một kết quả cuối cùng. Ởcụ thể, với một flter nở các thử nghiệm có thể xác định xem liệu một phần tử"defnitely không" trong việc thiết lập, hoặc các yếu tố "có thể trong" các thiết lập, nhưng kiểm tra không thểkết luận cho dù một nguyên tố là "chắc chắn trong" các thiết lập. Nói cách khác, một nởbộ lọc có thể cung cấp cho một câu trả lời tích cực sai của "các phần tử là một thành viên của các thiết lập"khi trong thực tế là yếu tố không phải là trong các thiết lập, nhưng một flter nở không thể đưa ra một saicâu trả lời của "các yếu tố không phải là một thành viên của một bộ" tiêu cực khi các thành viên làtrong thực tế là một phần của bộ

Kết quả (Việt) 2:

Một bộ lọc nở là một cấu trúc dữ liệu bộ nhớ hiệu quả cho phép triển khai thử nghiệm thành viên. Một flter nở là một ví dụ về một xác suất
cấu trúc dữ liệu, mà là một cấu trúc dữ liệu có một số thành phần xác suất.
Trong bối cảnh của một flter nở, các thành phần xác suất đề cập đến một thực tế
rằng một thử nghiệm thành viên đưa ra một câu trả lời xác suất, không phải là một kết quả dứt khoát. Trong
Đặc biệt, với một nở flter thử nghiệm có thể xác định liệu một yếu tố là
"defnitely không" trong bộ này, hoặc phần tử "có thể là" bộ này, nhưng kiểm tra không thể
kết luận có một yếu tố là "chắc chắn trong" bộ này. Nói cách khác, một nở
lọc có thể cung cấp một câu trả lời tích cực sai lầm về "phần tử là một thành viên của bộ"
trong khi thực tế các yếu tố không có trong bộ này, nhưng một flter nở không thể đưa ra một giả
câu trả lời tiêu cực của "phần tử là không phải là một thành viên của một tập "khi các thành viên là
trên thực tế một phần của bộ