var  BloomFilter = require("murmur-bloomfilter");
 
//Simple Usage: create a filter with  1000 expected item and 0.01 false positive probability.
/*
ie: if you are expecting to load 1000 items and you want to maintain a probability of not more than 0.01 false positives
*/
//Recomendded: it will calculate the best setup for your need.
var filter = new BloomFilter(1000, 0.01);
 
// Add some keys
filter.add("test")
filter.add("hey");
 
// Test them
console.log(filter.test("test")); // true
console.log(filter.test("man")); // false
console.log("false positive probability",filter.currentFPP())
console.log(filter.test("hey")); //true
 
/// advanced mode : use your own parameters for filter size and hash count (m,k)
var filter = new BloomFilter({m:1024,k:2});
filter.add("hey");
console.log(filter.test("hey")); // true
 
/// serialization interface:
var filter = new BloomFilter(1000, 0.01);
filter.add("hey");
filter.add("woot");
 
filter.serialize("bloom.data",()=>{
  const newFilter=BloomFilter.from("bloo.data").then(()=>{
    newFilter.test("hey")  //true
    newFilter.test("woot") //true
  });
 
});