（4.0）亿万级数据处理的高效解决方案（概括）

海量数据存储、处理、操作。

海量：无法短时间迅速解决，无法一次性装入内存。

那解决办法呢?

(1)时间：巧妙算法+合适数据结构，如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树

(2)空间：大而化小，分而治之（hash映射）

(3)单机：只考虑CPU，内存，硬盘的数据交互

 集群：适合分布式处理，并行计算(更多考虑节点和节点间的数据交互)。

处理海量数据，不外乎：

1.分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序

2.双层桶划分

3.Bloom filter/Bitmap；

4.Trie树/数据库/倒排索引；

5.外排序；

6.分布式处理之Hadoop/Mapreduce。

从set/map到hashtable/hashmap/hashset

序列式容器：vector/list/deque/stack/queue/heap

关联式容器：set(集合)和map(映射表)，还有hashtable(散列表)

类似关联式数据库，Key-Value

set/map

根据元素的键值自动被排序，不允许相同的键值。

set：键值就是实值，实值就是键值，map：实值(value)和键值(key)

hash_set/hash_map

hash_set同set一样，实质就是键值，键值就是实值，hash_map同map一样

什么样的结构决定其什么样的性质，set/map基于RB-tree之上，有自动排序功能，而hash_set/hash_map都是基于hashtable之上，所以不含有自动排序功能，加个前缀multi_无非就是允许键值重复而已？