如下图所示，当两个文本只有一个字变化时，如果使用普通Hash则会导致两次的结果发生较大改变，而SimHash的局部敏感特性，会导致只有部分数据发生变化。

GeoHash将地球作为为一个二维平面进行递归分解。每个分解后的子块在一定经纬度范围内拥有相同的编码。以下图为例，这个矩形区域内所有的点（经纬度坐标）都共享相同的GeoHash字符串，这样既可以保护隐私（只表示大概区域位置而不是具体的点），又比较容易做缓存。

下面以一个例子来理解下这个算法，我们对纬度39.3817进行逼近编码 ：

• 地球纬度区间是[-90,90]，对于这个区间进行二分划分左区间[-90,0), 右区间[0,90]。39.3817属于右区间，标记为1
• 将右区间[0,90]继续进行划分，左区间[0,45) ,右区间[45,90]。39.3817属于左区间，标记为0
• 递归上面的过程，随着每次迭代，区间[a，b]会不断接近39.3817。递归的次数决定了生成的序列长度。
• 对于经度做同样的处理。得到的字符串，偶数位放经度，奇数位放纬度，把2串编码组合生成新串。对于新串转成对应10进制查出实际的base32编码就是类似WX4ER的hash值。

整体递归过程如下表所示：

这里有一篇文章详细介绍了GeoHash，有兴趣的同学可以移步这里：

腾讯技术工程：app 是如何快速定位我们位置的？深入了解 geohash 算法及其实现

布隆过滤器被广泛用于黑名单过滤、垃圾邮件过滤、爬虫判重系统以及缓存穿透问题。对于数量小，内存足够大的情况，我们可以直接用hashMap或者hashSet就可以满足这个活动需求了。但是如果数据量非常大，比如5TB的硬盘上放满了用户的参与数据，需要一个算法对这些数据进行去重，取得活动的去重参与用户数。这种时候，布隆过滤器就是一种比较好的解决方案了。

布隆过滤器其实是基于bitmap的一种应用，在1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数，用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难，主要用于大数据去重、垃圾邮件过滤和爬虫url记录中。核心思路是使用一个bit来存储多个元素，通过这样的方式来减少内存的消耗。通过多个hash函数，将每个数据都算出多个值，存放在bitmap中对应的位置上。

布隆过滤器的原理见下图所示：