Bloom filter是一種空間效率很高的概率性數據結構，用來判斷一個元素是否屬于一個集合。它通過使用多個哈希函數和一個位數組來實現。

以下是Bloom filter的使用步驟：

1. 初始化Bloom filter：創建一個位數組，所有位都初始化為0。

2. 添加元素：對于要添加的元素，使用多個哈希函數生成多個哈希值。然后將對應的位數組位置設為1。

3. 查詢元素：對于要查詢的元素，使用同樣的哈希函數生成多個哈希值。檢查對應的位數組位置是否都為1。如果都為1，則可能在集合中；如果有任何一個位為0，則肯定不在集合中。

以下是一個簡單的Python代碼示例，演示如何使用Bloom filter：

import hashlib
from bitarray import bitarray
class BloomFilter:
def __init__(self, size, num_hash):
self.size = size
self.num_hash = num_hash
self.bit_array = bitarray(size)
self.bit_array.setall(0)
def add(self, element):
for i in range(self.num_hash):
index = self._hash(element, i)
self.bit_array[index] = 1
def contains(self, element):
for i in range(self.num_hash):
index = self._hash(element, i)
if self.bit_array[index] == 0:
return False
return True
def _hash(self, element, index):
hash = hashlib.sha256()
hash.update(bytes(element, 'utf-8'))
return int.from_bytes(hash.digest(), 'little') % self.size
# 使用示例
bloom_filter = BloomFilter(100, 3)
bloom_filter.add('apple')
bloom_filter.add('banana')
print(bloom_filter.contains('apple'))  # True
print(bloom_filter.contains('banana'))  # True
print(bloom_filter.contains('orange'))  # False

在實際使用中，你可以根據需要調整位數組的大小和哈希函數的數量，以平衡空間和查詢準確性的需求。