标签：元素 Hash Cuckoo 位置 Filter Filters fingerprint 变体

Basic Cuckoo Filter

Cuckoo Filter 是一种 Cuckoo Hash 的变体，使用 \(fingerprint\) 来派生出元素在表中的另一个备选位置。在正确的配置下，Cuckoo Filter 的错误率约为0.19%。

Cuckoo Filter 相对于 Bloom Filter 的优势

1. 支持元素的动态删除
2. 比 Bloom Filter 更高的查找效率
3. 实现简单
4. 在实际实现时所需的存储空间比 Bloom Filter 低

构造

• 每个元素的两个位置为：

\[\begin{gather}BUCKET_1=Hash(x)\nonumber\\ BUCKET_2=BUCKET_1\,xor\,Hash(fingerprint(x))\nonumber\end{gather}\]

• 增

  • 如果目标位置为空则直接插入，其中\(Fin(x)=fingerprint(x)\)。
    
  • 如果目标位置不为空，则将目标位置的元素 \(t\) 踢出到 \(t\) 的备选位置。
    

• 删

  • 找到待删除元素 \(x\) 对应的两个备选位置，如果其中包括\(fingerprint(x)\)，则将其删除。
    

• 查

  • 找到查找元素 \(x\) 对应的两个备选位置，如果其中包含\(fingerprint(x)\)，则返回 True，否则返回 False。

• 扩展

  • 可以为 filter 的每个位置设置多个“框”，每个“框”都可以装入元素的\(fingerprint\)。
  • 增加、删除、查询元素的操作与上述操作类似，只不过每个位置可以装入的元素数量变多。
    

Improved Structure of Cuckoo Filter

不同的 Cuckoo Filter 变体提供了不同的性能和功能性，以下介绍一些常见的 Cuckoo Filter 变体：

d-ary Cuckoo Filter

基础的 Cuckoo Filter 的每个元素 \(x\) 只有两个备选位置，分别为：\(Hash(x)\) , \(Hash(x)\oplus Hash(fingerprint(x))\)。
d-ary Cuckoo Filter 为每个元素提供了 \(d\) 个备选位置，然而使用 basic 方案的异或运算明显不支持多个备选位置：

\[\begin{multline}Hash(x)\oplus Hash(fingerprint(x))\oplus Hash(fingerprint(x))=Hash(x)\nonumber\end{multline} \]

因此 d-ary Cuckoo Hash 方案定义了一种新的运算 \(xor_d\)，这也是一种类似于异或的运算，我们用 \(d=3\) 举例：

横纵坐标上的数据为参与运算的数，对应的数字为结果，例如：\(1\; xor_3\; 1=2\)，\(2\; xor_3\; 2=1\)，容易看出这也是一种循环运算，即循环对某一个相同数字进行运算 \(d\) 次，最终会回到最开始的数据，因此我们可以利用这种运算来构造新的 d-ary Cuckoo Filter。

• 增
  • 如果目标位置 \(Hash(x)\) 空，则插入该位置。
  • 如果目标位置不空，即有一个元素 \(fingerprint(y)\)，则将该元素踢出，放在 \(Hash(x)\;xor_d\;fingerprint(y)\) 位置中；将 \(fingerprint(x)\) 放在 \(Hash(x)\) 处。
• 删
  • 遍历待删除元素 \(x\) 的所有可能位置，如果其中含有 \(fingerprint(x)\)，则将其删除。
• 查
  • 遍历查找元素 \(x\) 的所有可能位置，如果其中含有 \(fingerprint(x)\)，则返回 True，否则返回 False。

待续，整理到了再发出来

参考资料：
[1]Fan B, Andersen D G, Kaminsky M, et al. Cuckoo filter: Practically better than bloom[C]//Proceedings of the 10th ACM International on Conference on emerging Networking Experiments and Technologies. 2014: 75-88.
[2]Xie Z, Ding W, Wang H, et al. D-Ary Cuckoo Filter: A space efficient data structure for set membership lookup[C]//2017 IEEE 23rd International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS). IEEE, 2017: 190-197.

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From： https://www.cnblogs.com/Hi-tsuki/p/18134581