Bloom Filter

Estructura de datos probabilística utilizada para verificar rápidamente si un elemento pertenece a un conjunto.

Es eficiente en términos de espacio, pero puede producir falsos positivos, aceptando como posibles elementos que no pertenecen al conjunto.

Permite inserciones y búsquedas rápidas, pero no admite la eliminación de elementos sin un mayor costo de complejidad.

Se utiliza ampliamente en aplicaciones de inteligencia artificial, machine learning y big data para optimizar búsquedas y reducir el consumo de recursos.

Ideal para manejar grandes volúmenes de datos en sistemas distribuidos, como filtrado de contenido en cachés o detección de duplicados.

Su implementación requiere definir un tamaño fijo y un número de funciones de hash, elementos clave para controlar su precisión.