Bloom Filter是一种高效的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。与传统数据结构相比，它占用更少的空间并能快速查询，尽管它会存在一定的误判概率。本文将深入探讨Bloom Filter的原理、实现，以及在Python中的具体案例，并采用面向对象的编程思想来组织代码。
Bloom Filter是一种空间效率高且能够快速查询的集合数据结构，它通过多个哈希函数将元素映射到位数组中。Bloom Filter的核心特性是：
Bloom Filter的性能依赖于位数组的大小和哈希函数的数量。我们可以通过公式计算假阳性率：
P = ( 1 − e − k n m ) k P = \left(1 - e^{-\frac{kn}{m}}\right)^k P=(1−e−mkn)k
其中：
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