/** biome-ignore-all lint/suspicious/noBitwiseOperators: <> */
import type { Copy } from '@chzky/core';
/** ## `BloomFilter` : [布隆过滤器](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B8%83%E9%9A%86%E8%BF%87%E6%BB%A4%E5%99%A8)
+ 可用于快速高效判断某个数据`不存在`于集合中
@example
```ts
        const bfilter = BloomFilter.new()

        bfilter.add({ msg: 'hello' })

        // 真阴性 <判断为false时一定为false>
        assert.not(bfilter.has({ msg: 'word' }))

        // 假阳性 <判断为true时可能为true>
        assert(bfilter.has({ msg: 'hello' }))
```
 */
export declare class BloomFilter<T> implements Copy {
    size: number;
    private bit_array;
    /** hash数组的长度,默认为 32 * 356 */
    private sizelen;
    /** hash生成函数的个数 , 越多碰撞检测约俩默认为 16 */
    private readonly hashlen;
    get bits(): Uint8Array;
    set bits(v: Uint8Array);
    constructor();
    private set_bit;
    private get_bit;
    /** ### `add` : 插入数据 */
    add(item: T): void;
    /** ### `has` : 判断数据是否存在
  + 返回值`true`表示`可能存在`(可能存在的概率取决于哈希函数的个数和布隆过滤器的大小)
  + 返回值`false`表示`一定不存在`
   */
    has(item: T): boolean;
    /** ### `clone` : 实现`Copy` */
    clone(): BloomFilter<T>;
    /** ### `new` : 实现`NewAble` */
    static new<Y>(): BloomFilter<Y>;
}
//# sourceMappingURL=bloomFilter.d.ts.map