Flutter数据压缩与过滤插件serializable_bloom_filter的使用

发布于 1周前 作者 wuwangju 来自 Flutter

Flutter数据压缩与过滤插件serializable_bloom_filter的使用

Bloom Filter

Bloom Filter 是一种简单且高效的 Dart 实现，用于测试一个元素是否属于集合。它是一种空间效率高的概率数据结构。

特性

  • 可定制的错误正向概率
  • 高效的空间使用
  • 快速的元素插入和查询
  • 支持序列化和反序列化

安装

将 serializable_bloom_filter 包添加到您的 pubspec.yaml 文件中：

dependencies:
  serializable_bloom_filter: ^1.0.0

然后运行 dart pub get 来安装该包。

使用

导入 serializable_bloom_filter.dart 文件并创建一个新的 BloomFilter 对象，指定所需的错误正向概率和预期要插入的项目数量：

import 'package:serializable_bloom_filter/serializable_bloom_filter.dart';

void main() {
  // 创建一个具有 1% 错误正向概率和 100 个预期项目的 Bloom Filter
  BloomFilter bloomFilter =
      BloomFilter(falsePositiveProbability: 0.01, numItems: 100);

  // 向过滤器中添加项目
  bloomFilter.add("Alice");
  bloomFilter.add("Bob");

  // 检查项目是否在过滤器中
  print(bloomFilter.contains("Alice")); // true
  print(bloomFilter.contains("Bob")); // true
  print(bloomFilter.contains("Charlie")); // false (可能为真由于错误正向)
}

序列化和反序列化

您可以将 Bloom Filter 的位数组进行序列化以供存储，并稍后恢复：

import 'package:serializable_bloom_filter/serializable_bloom_filter.dart';

void main() {
  BloomFilter bloomFilter =
      BloomFilter(falsePositiveProbability: 0.00, numItems: 100);
  bloomFilter.add("Alice");
  bloomFilter.add("Bob");

  // 将 Bloom Filter 的位数组序列化为字节数组
  List<int> byteArray = bloomFilter.serialize();
  int numHashFunctions = bloomFilter.numHashFunctions;

  // 将 numHashFunctions 和字节数组保存到文件或数据库等
  // ...

  // 从文件或数据库等加载 numHashFunctions 和字节数组
  // ...

  // 从字节数组反序列化回 Bloom Filter 的位数组
  final loadedBloomFilter = BloomFilter.fromNumHashFunctionsAndByteArray(
      numHashFunctions: numHashFunctions, byteArray: byteArray);

  print(loadedBloomFilter.contains("Alice")); // true
  print(loadedBloomFilter.contains("Bob")); // true
  print(loadedBloomFilter.contains("Charlie")); // false (可能为真由于错误正向)
}

示例代码

示例代码如下：

import 'package:serializable_bloom_filter/serializable_bloom_filter.dart';

void main() {
  // 创建一个具有 1% 错误正向概率和 100 个预期项目的 Bloom Filter
  BloomFilter bloomFilter =
      BloomFilter(falsePositiveProbability: 0.00, numItems: 100);

  // 向过滤器中添加项目
  bloomFilter.add("Alice");
  bloomFilter.add("Bob");

  // 检查项目是否在过滤器中
  print(bloomFilter.contains("Alice")); // true
  print(bloomFilter.contains("Bob")); // true
  print(bloomFilter.contains("Charlie")); // false (可能为真由于错误正向)
}

更多关于Flutter数据压缩与过滤插件serializable_bloom_filter的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html

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更多关于Flutter数据压缩与过滤插件serializable_bloom_filter的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html


当然，以下是一个关于如何在Flutter项目中使用serializable_bloom_filter插件进行数据压缩与过滤的示例代码。这个插件允许你创建和操作可序列化的布隆过滤器（Bloom Filter），布隆过滤器是一种空间效率很高的概率数据结构，用于测试一个元素是否属于一个集合，但可能会有一定的误判率。

首先，确保你已经在pubspec.yaml文件中添加了serializable_bloom_filter依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  serializable_bloom_filter: ^x.y.z  # 请替换为最新版本号

然后运行flutter pub get来安装依赖。

以下是一个简单的Flutter应用程序示例，展示了如何使用serializable_bloom_filter插件：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:serializable_bloom_filter/serializable_bloom_filter.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatefulWidget {
  @override
  _MyAppState createState() => _MyAppState();
}

class _MyAppState extends State<MyApp> {
  final BloomFilter<String> _bloomFilter = BloomFilter<String>(
    expectedInsertions: 1000,
    falsePositiveProbability: 0.01,
  );

  void _addItemsToFilter() {
    List<String> itemsToAdd = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date'];
    for (String item in itemsToAdd) {
      _bloomFilter.add(item);
    }
  }

  void _serializeAndDeserializeFilter() {
    // 序列化布隆过滤器
    Uint8List serializedFilter = _bloomFilter.toBytes();

    // 反序列化布隆过滤器
    BloomFilter<String> deserializedFilter = BloomFilter<String>.fromBytes(serializedFilter);

    // 使用反序列化后的布隆过滤器进行检查
    bool containsApple = deserializedFilter.contains('apple');
    print('Does the filter contain "apple"? $containsApple');
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: Text('Bloom Filter Example'),
        ),
        body: Center(
          child: Column(
            mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
            children: <Widget>[
              ElevatedButton(
                onPressed: () {
                  setState(() {
                    _addItemsToFilter();
                  });
                },
                child: Text('Add Items to Filter'),
              ),
              SizedBox(height: 20),
              ElevatedButton(
                onPressed: () {
                  _serializeAndDeserializeFilter();
                },
                child: Text('Serialize and Deserialize Filter'),
              ),
            ],
          ),
        ),
      ),
    );
  }
}

在这个示例中，我们做了以下几件事：

  1. 创建布隆过滤器：我们创建了一个BloomFilter<String>实例，指定了预期插入的元素数量（expectedInsertions）和期望的误判率（falsePositiveProbability）。

  2. 添加元素到布隆过滤器：通过点击第一个按钮，我们将一些字符串元素添加到布隆过滤器中。

  3. 序列化和反序列化布隆过滤器：点击第二个按钮时，我们将布隆过滤器序列化为字节数组，然后立即从字节数组反序列化回来，并检查反序列化后的布隆过滤器是否包含某个元素。

这个示例展示了如何使用serializable_bloom_filter插件进行基本的数据压缩（通过序列化）和集合成员测试（通过布隆过滤器的contains方法）。你可以根据实际需求扩展这个示例，比如将序列化后的数据保存到文件或通过网络传输。

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