位图
在这里我们可以用一种哈希的新方法 -- 又快又节省内存（位图）
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对我们的位进行标记
位图的应用
1.给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数
2.给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集
位图的应用：
1.快速查找某个数据是否在一个集合中
2.排序 + 去重（问题1）
3.求两个集合的交集和并集
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布隆过滤器
我们的位图只能处理整数，但是要是我们来了字符串，但是数据量又很大很大我们就得用布隆过滤器
理论而言，一个值映射的位越多，冲突的，误判率越低，但是也不敢映射太多，映射位越多，空间消耗越多
布隆过滤器应用
1.给两个文件，分别有100亿个query ，我们只有1G内存，如何找到两个文件的交集？分别给出精确算法和近似算法
近似算法： 把一个文件放进布隆过滤器当中，在把另一个文件与布隆过滤器进行比对，在就是交集，当然这里存在两个问题就是，在也有可能存在误判，然后没有去重
精确算法：
2.如何扩展BloomFilter使得它支持删除元素的操作
BloomFilter能否支持删除呢？？？
如果要强行支持呢？？
