实现一个基于多重哈希的布隆过滤器变种（支持动态扩容和位集压缩）

题目描述：
设计一个支持动态扩容和位集压缩的布隆过滤器变种。该数据结构需要支持以下操作：

• 添加元素
• 查询元素是否存在
• 动态扩容（当误判率超过阈值时自动扩容）
• 位集压缩（定期压缩位数组以减少内存占用）

解题过程：

1. 基础布隆过滤器原理

   • 布隆过滤器使用一个位数组和k个哈希函数
   • 添加元素时，通过k个哈希函数计算k个位置，将这些位置置为1
   • 查询元素时，检查k个位置是否都为1，如果都是1则认为可能存在，否则肯定不存在

2. 多重哈希实现

   • 使用双重哈希法生成k个哈希值：hi = h1(x) + i × h2(x)
   • 这样可以减少哈希函数计算开销，同时保证哈希值的均匀分布

3. 动态扩容策略

   • 维护当前位数组大小m和元素数量n
   • 计算当前误判率：p = (1 - e^(-kn/m))^k
   • 当误判率超过阈值（如0.05）时触发扩容
   • 新位数组大小为原来的2倍，重新哈希所有已存在元素

4. 位集压缩实现

   • 使用位运算压缩技术，如WAH（Word-Aligned Hybrid）压缩
   • 将连续的0或1序列用特殊编码表示
   • 定期对位数组进行压缩以减少内存占用

5. 具体实现步骤：

   • 初始化参数：初始大小m，哈希函数数量k，误判率阈值
   • 添加元素时先检查是否需要扩容
   • 使用双重哈希计算k个位置并置位
   • 查询时检查k个位置的状态
   • 定期执行位集压缩操作

这个设计在传统布隆过滤器基础上增加了自动扩容和内存优化功能，适合需要控制内存占用且数据量动态变化的场景。