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布隆过滤器：实现高效的概率型集合 在计算机科学中，集合是一种基本的数据结构，用于存储一组无序且唯一的元素。在某些应用场景中，我们可能并不需要确切的元素数量，而是需要一个近似值，或者对元素的存在性进行概率判断。这种

布隆过滤器在 URL 去重中的应用：Scheme 语言实战 在互联网时代，数据量呈爆炸式增长，如何高效地处理大量数据成为了一个重要课题。在数据去重方面，布隆过滤器（Bloom Filter）是一种简单而有效的数据

Scheme 语言实现的布隆过滤器：概率型集合的哈希艺术 布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于测试一个元素是否在一个集合中。它由布隆（Bloom）在1970年提出，主要用

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KMP 算法在Scheme语言字符串查找中的应用优化 在计算机科学中，字符串查找是常见且基础的操作。在编程语言中，如Scheme，字符串查找的效率直接影响到程序的性能。KMP（Knuth-Morris-Pratt

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