布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于快速检查一个元素是否存在于一个集合中。它由哈佛大学的计算机科学家Burton H. Bloom于1970年提出。布隆过滤器能够在常数时间复杂度下判断一个元素是否在集合中，但是有一定的误报率，即可能会将不存在于集合中的元素误判为存在。然而，布隆过滤器不存在误判不存在的情况，也就是说，如果布隆过滤器判断一个元素不存在于集合中，那么这个元素一定不在集合中。
布隆过滤器的基本原理是使用多个哈希函数将元素映射到一个位数组（bit array）中。当向布隆过滤器中添加一个元素时，会使用多个哈希函数计算出该元素在位数组中的位置，并将这些位置的值设为1。当查询一个元素是否存在于集合中时，同样使用这些哈希函数计算出元素的位置，如果所有位置的值都为1，则认为该元素可能存在于集合中；否则，如果有任何一个位置的值为0，则认为该元素一定不存在于集合中。
布隆过滤器的误报率可以通过调整位数组的大小和哈希函数的数量来控制。增大位数组的大小或增加哈希函数的数量可以降低误报率，但这会增加存储空间和计算开销。因此，在实际应用中需要根据需求权衡误报率和资源消耗。
布隆过滤器广泛应用于网络、数据库、缓存等领域，用于快速判断元素是否存在，从而减少不必要的查询和计算。