Calculadora de Filtro de Bloom (Tamaño, Funciones Hash, Tasa de Falsos Positivos)

Qué hace esta herramienta

Un filtro de Bloom responde a «¿está este elemento en el conjunto?» con «seguro que no» o «probablemente sí», usando un pequeño vector de bits y varias funciones hash. Para n elementos y una tasa de falsos positivos p, el tamaño óptimo es m = −n ln p ÷ (ln 2)² bits, y el mejor número de funciones es k = (m ÷ n) ln 2, lo que da unos 1,44 × log₂(1 ÷ p) bits por elemento. Una tasa del 1 % cuesta unos 9,6 bits por elemento y una del 0,1 % unos 14,4, sean cuales sean los elementos. La tasa de falsos positivos sube deprisa si inserta más elementos de los previstos, y un filtro de Bloom estándar no permite borrar.

Fórmula

m = −n ln p ÷ (ln 2)² · k = (m ÷ n) ln 2 · p = (1 − e^(−k n ÷ m))^k

Variables

Ejemplo resuelto

Limitaciones

• El resultado es una estimación basada solo en los valores introducidos. Las situaciones reales suelen incluir factores que esta calculadora desconoce.
• La fórmula supone condiciones ideales: sin pérdidas por fricción, sin resistencia del aire y sin pérdidas de rendimiento salvo que las introduzca.