位图
给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。
解决方案：
遍历，时间复杂度O(N)
排序(O(NlogN))，利用二分查找: logN
这两种方案所需的内存空间都很大，如何利用更小的空间解决这件事情呢？
位图概念
所谓位图，就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的。
在该问题中，我们可以取40亿个比特位，每个比特位表示一个数，如果该数出现则标记为1，未出现则标记为0。
布隆过滤器
给10亿个不重复的字符串。给一个字符串，如何快速判断该字符串是否在这10亿个字符串中。
我们采取类似位图的思想，将一个字符串通过相同的方式映射成一个整数，再将对应的下表，标位1。
但是这样会遇到一个问题，两个不同的字符串通过映射后得到相同的整数。为了降低这样的概率，就有人提出了布隆过滤器。
概念
布隆过滤器是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的 一种紧凑型的、比较巧妙的概率型数据结构，特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”，它是用多个哈希函数，将一个数据映射到位图结构中。此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间。
查找
分别计算每个哈希值对应的比特位置存储的是否为零，只要有一个为零，代表该元素一定不在哈希表中，否则可能在哈希表中。
哈希切割
给一个超过100G大小的log ?le, log中存着IP地址, 设计算法找到出现次数最多的IP地址？
概念
哈希切割就是将一个大文件，利用哈希的原理，将其分为若干个小文件。相同的数据都被分到同一个文件里。
将每一个log中的IP通过哈希函数映射成一个整数%100，分到100不同的小文件，在进行计数
