未知陨落的博客

给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集？方案1:将其中一个文件1的整数映射到一个位图中，读取另外一个文件2中的整数，判断在不在位图，在就是交集。消耗500M内存方案2:将文件1的整数映射到位图1中，将文件2的整数映射到位图2中，然后将两个位图中的数按位与。与之后为1的位就是交集。消耗内存1G

布隆过滤器是由布隆（Burton Howard Bloom）在1970年提出的 一种紧凑型的、比较巧妙的概 率型数据结构，特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存 在”，它是用多个哈希函数，将一个数据映射到位图结构中。此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间

顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素 时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即 O(log2N)，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数理想的搜索方法：可以不经过任何比较，一次直接从表中得到要搜索的元素。 如果构造一种存储结构，通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立 一一映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素

归并排序的单趟思想是合并两个两个有序数组,合并后依然有序,而对于整体来说我们可以将数组不断地划分,将他们排序好后在合并。记数排序的原理是分别统计每个数据出现的次数,再将统计结果放回数组中。注意这里的位置是相对位置,如下图,1000应该在0。

1.快速排序整体的综合性能和使用场景都是比较好的2.时间复杂度：O(N*logN)3.空间复杂度：O(logN)4.稳定性：不稳定。

1.时间复杂度:O(N^2),顺序时最好,逆序时最坏2.空间复杂度:O(1)3.稳定性:稳定4.当排序的数组越接近有序,算法的时间效率越高。