具体：给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给几个数，如何快速判断这几个数是否在那40亿个数当中?
分析下，首先应该是空间复杂度（40亿uint = 400000000*4 byte = 15258 MB 差不多16G）， 再试时间复杂度
因为是无序的，所以 不能用B树索引，B+ 树索引 ( 默认数据库中 索引会用， 因为有序，所以支持 上一个，下一个)
网上普遍应该是
1.40亿数据 分片
2.结果放到bit中，然后查找bitset 判断是否存在
其实应该是：
1.散列分治
- std::hash
unordered_set
hash
2.看到一些大数据的书之后，了解到 布隆过滤器
布隆过滤器 Bloom filter 是由Howard Bloom在1970年提出的 二进制向量 数据结构，它具有很好的空间和时间效率，尤其是空间效率，BF常常被用来检测某个元素 是否是 巨量数据集合中的 成员。
基本原理: 使用m的位数组（bitset 或者 bit a[]）来存储集合信息， 使用k个相互独立的hash函数 将数据映射到位数组空间（hash函数独立，所以可以是 分布式机器 + 多线程 + 多进程 操作）
假设 位数组bit arrayA[m], 函数函数（1~k）,40亿不重复的uint 为集合S， S中某成员a（假如值是123）
arrayA 中所有元素 默认置0，对于 a进行hash
40亿hash 之后，
2^32 =42亿左右
所以，用bitset<2^32> 每个bit位 代表每个unsigned int数值，是否存在。
使用hash开放寻址法， 比如 100，2000，5000，80000， 这几个数值的第100位，第2000位，第5000位，第80000位 都是1。
// bitset::operator[]
#include <iostream> // std::cout
#include <bitset> // std::bitset
int main ()
{
std::bitset<2^32> foo;
foo[100]=1;
foo[2000]=1;
foo[5000]=1;
foo[80000]=1;
std::cout << "foo: " << foo << '
';
return 0;
}
[tt面试题] 一维数组 a[100]，里面的值为1~999,里面有2个值一样，
求怎么样 以最快的时间复杂度，和空间复杂度，找到这个值，
后记：添加， 采用 hash（链接方式），
创建一个 key[999]的数组，把值当做index ,
a中各个值， 放入到key中，
比如a[10] = 88
那么key[88] = a[10]的信息，比如10， 这个可以是一个链表， 如果a[10], a[12] 值都是 88，那么用双向链表， 保存 a[10] ,a[12]的信息。
时间复杂度是O(n)
空间复杂度是O(m)//m 是数组中值 的取值范围
参考HASH 的 链接法（chaining）
当让 空间足够的话，可以采用桶排序 时间复杂度是O（1），空间复杂度是O(999)
用上面的BF是 最好的，空间复杂度，时间复杂度， 都是最小。