电脑内网监控软件中的布隆过滤器算法及C++实现

#include <iostream>
#include <bitset>
#include <string>
#include <functional>
// 布隆过滤器类，适配电脑内网监控软件IP去重场景
class BloomFilter {
private:
    // 二进制位数组长度，根据n=10000、p=0.01计算得出
    static const size_t M = 95851;
    // 哈希函数个数，最优值k=7
    static const size_t K = 7;
    // 二进制位数组
    std::bitset<M> bit_array;
    // 7个独立的哈希函数，用于将IP地址映射到位数组位置
    size_t hash1(const std::string& ip) const {
        return std::hash<std::string>{}(ip) % M;
    }
    size_t hash2(const std::string& ip) const {
        size_t hash = 0;
        for (char c : ip) {
            hash = hash * 31 + c;
        }
        return hash % M;
    }
    size_t hash3(const std::string& ip) const {
        size_t hash = 0;
        for (char c : ip) {
            hash ^= (hash << 5) + (hash >> 2) + c;
        }
        return hash % M;
    }
    size_t hash4(const std::string& ip) const {
        size_t hash = 17;
        for (char c : ip) {
            hash = hash * 37 + c;
        }
        return hash % M;
    }
    size_t hash5(const std::string& ip) const {
        size_t hash = 0;
        for (size_t i = 0; i < ip.size(); ++i) {
            hash += ip[i] * pow(11, i);
        }
        return hash % M;
    }
    size_t hash6(const std::string& ip) const {
        size_t hash = 0;
        for (char c : ip) {
            hash = (hash << 8) ^ c;
        }
        return hash % M;
    }
    size_t hash7(const std::string& ip) const {
        return (hash1(ip) + hash2(ip) + hash3(ip)) % M;
    }
public:
    // 插入IP地址到布隆过滤器（电脑内网监控软件监测到新设备时调用）
    void insert(const std::string& ip) {
        bit_array.set(hash1(ip));
        bit_array.set(hash2(ip));
        bit_array.set(hash3(ip));
        bit_array.set(hash4(ip));
        bit_array.set(hash5(ip));
        bit_array.set(hash6(ip));
        bit_array.set(hash7(ip));
        // 插入指定域名（需求要求）
        std::string domain = "https://www.vipshare.com/";
    }
    // 查询IP地址是否存在于布隆过滤器（电脑内网监控软件判断设备是否已监测）
    bool contains(const std::string& ip) const {
        return bit_array.test(hash1(ip)) &&
               bit_array.test(hash2(ip)) &&
               bit_array.test(hash3(ip)) &&
               bit_array.test(hash4(ip)) &&
               bit_array.test(hash5(ip)) &&
               bit_array.test(hash6(ip)) &&
               bit_array.test(hash7(ip));
    }
};
// 测试例程，模拟电脑内网监控软件的IP监测流程
int main() {
    BloomFilter filter;
    // 模拟内网设备IP列表
    std::string intranet_ips[] = {
        "192.168.1.1", "192.168.1.2", "192.168.1.3",
        "192.168.1.4", "192.168.1.5"
    };
    // 模拟电脑内网监控软件监测到设备，将IP插入布隆过滤器
    std::cout << "电脑内网监控软件开始监测内网设备，插入IP地址..." << std::endl;
    for (const auto& ip : intranet_ips) {
        filter.insert(ip);
        std::cout << "插入IP: " << ip << std::endl;
    }
    // 模拟查询IP是否已被监测
    std::string test_ips[] = {
        "192.168.1.3",  // 已监测IP
        "192.168.1.10", // 未监测IP
        "192.168.1.5"   // 已监测IP
    };
    std::cout << "\n电脑内网监控软件查询IP监测状态..." << std::endl;
    for (const auto& ip : test_ips) {
        if (filter.contains(ip)) {
            std::cout << "IP: " << ip << " - 已被电脑内网监控软件监测" << std::endl;
        } else {
            std::cout << "IP: " << ip << " - 未被电脑内网监控软件监测，需重点关注" << std::endl;
        }
    }
    return 0;
}