先阐述一下问题：
现在有一个非常庞大的数据，假设全是 int 类型。给出一个数，判断这个数是否在其中（尽可能的高效）。
题目要求
文章给出了思路：首先想到的是 Hash 算法，它的时间复杂度是 O（1），在常量时间判断出数据是否存在。文章给出的办法是直接使用了 Java 的集合对象 HashSet（内部用 HashMap 实现）。文章给出的结论是装载数据太慢，直接讨论了后面的一种方法—— Bloom Filter。最后发现 Bloom Filter 也不可能完美解决这个问题，有“误判”。
总结一下题目的要求：
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装载数据尽可能的快
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查询速度尽可能的块
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数据判断不存在误判
算法复杂度上考虑，最优的是 O（1）在常量级时间内完成查找，以及基于 Hash 算法。所以我的解决思路也是采用 Hash。现代 CPU 多流水线完成 1000W 次循环是非常快的，所以理论上是“装载数据”应该是非常块的。上面文章中提到的装载数据太慢其实是由于HashSet 的 put 方法里面有复杂的逻辑——毕竟 HashSet 是一个通用的 Hash 算法。
新思路
1000W 条数据，我们可以用 1000W 个二进制位表示，初始化为全 0 如果某个数据存在，就置为 1。。Java 中没有办法直接操作一大块连续内存空间，我用一个 int 类型的数组表示，每个数组元素可以表示 32 个元素。比如分别装载 5、13、29（注意：字节顺序）。
这些数据都小于 32，放在第一个数组元素就可以了。代码如下：
1000W 条数据有可能是在 1-100 以内取，只需要 100 个 bit 就可以了；也可能是在 1-1000W 以内取，此时需要 1000W 个 bit。所以单独用一个变量boundOfData表示数据的上限，需要的 bit 数量则是 boundOfData，每个 int 是 32 个 bit ，计算需要的数组数量是boundOfData/32 后向上取整。数据除32 商是数组下标，余数是相应的 bit 位置。比如 10，它应该在第一个数组元素的，第 10 个 bit 位，定位到位置后只要通过位运算设置为 1 就行了。判断的时候只要按同样的算法定位到数组位置，判断某个 bit 为是否为 1。
我们测试一下速度，某次执行结果
分析一下算法：装载数据部分是 O（N）——即线性复杂度，这个是没有办法避免的。查询部分是 O（1）——常量级。当然这里肯定不会存在“误判”，因为每个数据都会被准确的 Hash。看一下空间复杂度，1000W 的数据需要 312500 个 int 类型的数据大概是 1.1M 内存空间。
我尝试了 1 一条数据，大概 13 秒；如果不用随机数（直接用下标）大概是 200 ms。