以下是该代码的详细注释：
import math # 引入 math 模块，用于计算 Bloom 过滤器的参数
import mmh3 # 引入 mmh3 模块，用于生成哈希值
from bitarray import bitarray # 引入 bitarray 模块，用于创建位数组

class BloomFilter(object):

    def __init__(self, capacity, error_rate):
        self.capacity = capacity # 过滤器容量
        self.error_rate = error_rate # 错误率
        self.bit_array_size = self._get_bit_array_size() # 位数组大小
        self.hash_functions_num = self._get_hash_functions_num() # 哈希函数数量
        self.bit_array = bitarray(self.bit_array_size) # 创建位数组
        self.bit_array.setall(0) # 将所有位设为 0

    def _get_bit_array_size(self):
        size = -(self.capacity * math.log(self.error_rate)) / (math.log(2) ** 2) # 计算位数组大小
        return int(size)

    def _get_hash_functions_num(self):
        num = (self.bit_array_size / self.capacity) * math.log(2) # 计算哈希函数数量
        return int(num)

    def add(self, item):
        for seed in range(self.hash_functions_num):
            result = mmh3.hash(str(item), seed) % self.bit_array_size # 使用哈希函数计算位数组下标
            self.bit_array[result] = 1 # 将对应位置设为 1

    def __contains__(self, item):
        for seed in range(self.hash_functions_num):
            result = mmh3.hash(str(item), seed) % self.bit_array_size # 使用哈希函数计算位数组下标
            if self.bit_array[result] == 0: # 如果对应位置为 0，则元素不在集合中
                return False
        return True

# 创建 Bloom 过滤器实例，并添加元素
bf = BloomFilter(10000, 0.01)
bf.add('test')

# 判断元素是否属于集合
print('test' in bf) # 输出 True
print('example' in bf) # 输出 False
ต่อไปนี้เป็นความคิดเห็นโดยละเอียดเกี่ยวกับโค้ด: นำเข้าคณิตศาสตร์ #แนะนำโมดูลคณิตศาสตร์ ใช้ในการคำนวณพารามิเตอร์ของตัวกรอง Bloom นำเข้า mmh3 #แนะนำโมดูล mmh3 ใช้เพื่อสร้างค่าแฮชจาก bitarray นำเข้า bitarray #แนะนำ bitarray โมดูลที่ใช้ในการสร้างคลาสบิตอาร์เรย์ BloomFilter (วัตถุ): def __init__ (ตนเอง, ความจุ, error_rate): self.capacity = ความจุ # ความจุตัวกรอง self.error_rate = error_rate # อัตราข้อผิดพลาด self.bit_array_size = self._get_bit_array_size () # บิต ขนาดอาร์เรย์ self.hash_functions_num = self._get_hash_functions_num() # จำนวนฟังก์ชันแฮช self.bit_array = bitarray(self.bit_array_size) # สร้างบิตอาร์เรย์ self.bit_array.setall(0) # ตั้งค่าบิตทั้งหมดเป็น 0 def _get_bit_array_size(self): size = -(self .capacity * math.log(self.error_rate)) / (math.log(2) ** 2) # คำนวณขนาดบิตอาร์เรย์ที่ส่งคืน int(size) def _get_hash_functions_num(self): num = (self .bit_array_size / self.capacity ) * math.log(2) # คำนวณจำนวนฟังก์ชันแฮชที่ส่งคืน int(num) def add(self, item): สำหรับ seed ในช่วง(self.hash_functions_num): result = mmh3.hash( str(item), seed) % self.bit_array_size # ใช้ฟังก์ชันแฮชเพื่อคำนวณตัวห้อยอาร์เรย์บิต self.bit_array[result] = 1 # ตั้งค่าตำแหน่งที่สอดคล้องกันเป็น 1 def __contains__(self, item): สำหรับ seed ในช่วง( self.hash_functions_num): result = mmh3 .hash(str(item), seed) % self.bit_array_size # ใช้ฟังก์ชันแฮชเพื่อคำนวณตัวห้อยอาร์เรย์บิตถ้า self.bit_array[result] == 0: # ถ้าค่าที่สอดคล้องกัน ตำแหน่งเป็น 0 องค์ประกอบไม่อยู่ในชุด return False return True # สร้าง Bloom filter instance และเพิ่มองค์ประกอบ bf = BloomFilter(10000, 0.01) bf.add('test') # ตรวจสอบว่าองค์ประกอบอยู่ในชุดหรือไม่ print('test' in bf) # Output True print('example' in bf) # Output False
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence