BBloomFjord
製品

ソフトウェアの機能 · ブルームフィルターの確率的所属判定

01

衝突を調べるときに挿入済みキーとビットマップを比較し、肯定応答と確実な存在を区別します。

01

モデル

OpenAI互換またはAnthropicのエンドポイントを、ベースURLと必要なAPIキーで設定し、接続をテストします。ローカルのモデルサーバーは起動が必要です。リモートツールは別途データを送信する場合があります。

02

プロジェクト

フォルダーを選び、編集前に関連ファイルを読むようアシスタントに依頼します。作業の目的と変更範囲を明確にしてください。

03

変更内容

変更内容とコマンド出力を確認します。結果を採用する前にプロジェクトの検証を実行してください。生成コードが自動的にテスト済みになるわけではありません。

ブルームフィルターの確率的所属判定

● ● ●BloomFjord●
ワークフロー · ブルームフィルターの確率的所属判定 ×
from hashlib import sha256

class Bloom:
    def __init__(self, width):
        if type(width) is not int or not 1 <= width <= 8192:
            raise ValueError("width.range")
        self.width, self.bits = width, 0
    def positions(self, key):
        if not isinstance(key, bytes) or len(key) > 1024:
            raise ValueError("key.bytes")
        digest = sha256(key).digest()
        return [int.from_bytes(digest[i:i+4], "big") % self.width
                for i in (0, 4, 8, 12)]
    def add(self, key):
        for position in self.positions(key):
            self.bits |= 1 << position
    def maybe_contains(self, key):
        return all(self.bits & (1 << p) for p in self.positions(key))
✳最大1024バイトのキーを1から8192ビットのブルームフィルターに保存します。
✓ 変更内容適用前に確認 ↗
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