概率型数据结构是一种特殊的数据结构，它们在处理大规模数据集时能够显著降低计算和存储的复杂性，从而提高效率。这些数据结构通常基于不同的哈希技术，与传统的确定性数据结构不同，它们总是提供近似答案，但有可靠的方法来估计可能的错误。概率型数据结构在大数据应用中变得至关重要，因为它们能够随着数据量和复杂度的增加而扩展良好。
常见的概率型数据结构包括布隆过滤器（Bloom Filter），它是一种用于判断一个元素是否可能存在于一个集合中的高效数据结构，具有较小的内存占用和快速查询的特点。此外，还有CountSketch和Count-Min Sketch等算法，它们用于估计数据流中元素的频率并解决“重击者”问题。
概率型数据结构的优势在于它们能够在存储空间和准确性之间进行权衡，通过只处理所需数据的子集来存储信息，从而减少内存占用并提高执行效率。例如，使用HyperLogLog++结构可以以1.625%的误差计数约79亿个唯一项目。
在实际应用中，概率型数据结构被广泛用于成员查询、计数、流挖掘和相似性估计等任务。它们通过找到更紧凑的数据表示形式来回答问题，这种方法被称为有损压缩，可以比无损压缩更高效地保留必要的成分。
概率型数据结构通过提供近似答案和可靠的方法来估计可能的错误，使得它们在处理大规模数据集时成为一种高效的方法
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