第一部分、从一道题，漫谈数据结构、以及压缩、位图算法

海量数据处理往往会很有趣，有趣在什么地方呢？

• 空间，aliveable的内存不够，需要反复交换内存
• 时间，速度太慢不行，毕竟那是海量数据
• 处理，数据是一次调用还是反复调用，因为针对时间和空间，通常来说，多次调用的话，势必会增加预处理以减少每次调用的时候的时间代价。

题目如下

7、腾讯面试题：给40亿个不重复的unsignedint的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中？

分析：1个unsigned int占用4字节，40亿大约是4G个数不到，那么一共大约要用16G的内存空间，如果内存不够大，反复和硬盘交换数据的话，后果不堪设想。

    那么怎么储存这么多的数据呢？还记得伴随数组么？还是那种思想，利用内存地址代替下标。

    先举例，在内存中应该是1个byte=8bit，那么明显有

0   = 0000 0000

255 = 1111 1111

69  = 0100 0101

    那么69可以表示0.2.6三个数存在，其余的7以下的数不存在，0表示0-7都不存在，255表示0-7都存在，这就是位图算法：通过全部置0，存在置1，这样一种模式来通过连续的地址存贮数据，和检验数据的方法。

    那么1个 unsigned int代表多少个数呢？1个unsigned int 是一个2^32以内的数，那么也就是这样的1个数，可以表示32个数是否存在。同理申请一个unsigned int的数组a[n]则可以表示连续的(n+1)*32的数组。也就是a[0]表示0-31的数是否存在，a[2]表示32-63的数是否存在，依次类推。

    这时候需要用多大的内存呢？

16g/32=512M

    512M和16G之间的区别，却是是否一个32位寻址的CPU能否办得到的事儿了，众所周知，32位CPU最大寻址不超过4G，固然，你会说，现在都是64位的CPU之类的云云，但是，对于底层的设计者来说，寻址范围越小越好操控的事实是不争的。

    问题到这里，其实基本上已经完事了，判断本身，在位图算法这里就是找到对应的内存位置是否为1就可以了。