大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如 baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会
问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但
是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法
不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。
1.Bloom filter
适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集
基本原理及要点：
对于原理来说很简单，位数组+k 个独立 hash 函数。将 hash 函数对应的值的位数组置 1，查找时如果发现所有 hash 函
数对应位都是 1 说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是 100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关
键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个 counter
数组代替位数组，就可以支持删除了。
还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数 n，确定位数组 m 的大小及 hash 函数个数。当 hash 函数个数
k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于 E 的情况下，m 至少要等于 n*lg(1/E)才能表示任意 n 个元素的集合。但
m 还应该更大些，因为还要保证 bit 数组里至少一半为 0，则 m 应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是 nlg(1/E)1.44 倍(lg 表示以
2 为底的对数)。
举个例子我们假设错误率为 0.01，则此时 m 应大概是 n 的 13 倍。这样 k 大概是 8 个。
注意这里 m 与 n 的单位不同，m 是 bit 为单位，而 n 则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元
素的长度都是有很多 bit 的。所以使用 bloom filter 内存上通常都是节省的。
扩展：
Bloom filter 将集合中的元素映射到位数组中，用 k（k 为哈希函数个数）个映射位是否全 1 表示元素在不在这个集合中。
Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个 counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom
Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF 采用 counter 中的最小值来近似表示元素的出现频率。
问题实例：给你 A,B 两个文件，各存放 50 亿条 URL，每条 URL 占用 64 字节，内存限制是 4G，让你找出 A,B 文件共
同的 URL。如果是三个乃至 n 个文件呢？
根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32 大概是 40 亿*8 大概是 340 亿，n=50 亿，如果按出错率 0.01 算需要
的大概是 650 亿个 bit。现在可用的是 340 亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。另外如果这些 urlip 是一一对
应的，就可以转换成 ip，则大大简单了。
2.Hashing
适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存
基本原理及要点：
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