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  如果想判斷一個元素是不是在一個集合裡,一般想到的是將集合中所有元素儲存起來,然後通過比較確定。連結串列、樹、雜湊表(又叫雜湊表,Hash table)等等資料結構都是這種思路。但是隨著集合中元素的增加,我們需要的儲存空間越來越大。同時檢索速度也越來越慢,上述三種結構的檢索時間複雜度分別為formula_1。  布隆過濾器的原理是,當一個元素被加入集合時,通過K個雜湊函式將這個元素對映成一個位陣列中的K個點,把它們置為1。檢索時,我們只要看看這些點是不是都是1就(大約)知道集合中有沒有它了:如果這些點有任何一個0,則被檢元素一定不在;如果都是1,則被檢元素很可能在。這就是布隆過濾器的基本思想。

  相比於其它的資料結構,布隆過濾器在空間和時間方面都有巨大的優勢。布隆過濾器儲存空間和插入/查詢時間都是常數(formula_2)。另外,雜湊函式相互之間沒有關係,方便由硬體並行實現。布隆過濾器不需要儲存元素本身,在某些對保密要求非常嚴格的場合有優勢。  布隆過濾器可以表示全集,其它任何資料結構都不能;  formula_3和formula_4相同,使用同一組雜湊函式的兩個布隆過濾器的交併運算可以使用位操作進行。

  但是布隆過濾器的缺點和優點一樣明顯。誤算率是其中之一。隨著存入的元素數量增加,誤算率隨之增加。但是如果元素數量太少,則使用雜湊表足矣。  另外,一般情況下不能從布隆過濾器中刪除元素。我們很容易想到把位陣列變成整數陣列,每插入一個元素相應的計數器加1, 這樣刪除元素時將計數器減掉就可以了。然而要保證安全地刪除元素並非如此簡單。首先我們必須保證刪除的元素的確在布隆過濾器裡面。這一點單憑這個過濾器是無法保證的。另外計數器迴繞也會造成問題。  在降低誤算率方面,有不少工作,使得出現了很多布隆過濾器的變種。
布隆過濾器(英語:Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它實際上是一個很長的二進位制向量和一系列隨機對映函式。布隆過濾器可以用於檢索一個元素是否在一個集合中。它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的演算法,缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。