布隆过滤器是一种概率性数据结构，用于检查集合中元素的存在，具有节省空间和快速查询的优点。它通过哈希多个位置来降低假阳性率。布谷鸟过滤器则支持删除操作，查找性能更高，空间利用更紧凑，适合用于用户名检测和广告投放等场景。

布谷鸟过滤器是一种节省内存空间的概率数据结构，用于检测指定元素是否存在于某个集合中。与布隆过滤器相比，布谷鸟过滤器支持删除元素、在高负载因子场景下查询效率更高、存储空间开销更低，并且更容易实现。布谷鸟过滤器采用备用候选桶方案，插入时可能会出现对应位置上已经存储了指纹，需要将已存储的值踢出到候选桶，导致插入性能低于布隆过滤器。布谷鸟过滤器的删除操作不完美，可能会误删除其他元素。布谷鸟哈希算法使用两个哈希函数和两个哈希表来插入和查询元素。布谷鸟过滤器通过使用多路哈希桶、只存储指纹以减少内存使用、通过异或计算寻找新桶等优化改进了布谷鸟哈希算法。开源库linvon/cuckoo-filter实现了布谷鸟过滤器，支持调节参数、半排序桶、压缩空间等功能。

布谷鸟过滤器是一种节省内存空间的概率数据结构，与布隆过滤器相比具有支持删除元素、高负载因子场景下查询效率更高、存储空间开销更低、更容易实现等优点。然而，布谷鸟过滤器的缺点是需要桶的大小是2的指数倍，插入性能低于布隆过滤器，对重复元素的插入存在上限，删除操作不完美。布谷鸟过滤器使用布谷鸟哈希算法进行优化改进，采用多路哈希桶提高桶的利用率，只存储指纹以减少内存使用，通过异或计算寻找新桶。布谷鸟过滤器还可以使用半排序桶进行空间优化。开源库linvon/cuckoo-filter实现了布谷鸟过滤器，支持调节参数和半排序桶，压缩空间到紧凑的位数组，支持二进制序列化。