本文将以在内存不足的情况下,找出亿级规模整数集合中的不重复元素为例,探讨一种基于Bloom Filter的数据结构的解决方案。问题分析假设有一个包含2.5亿个整数的集合,需要找出其中不重复的整数。...如果直接对集合进行遍历,内存会溢出。一个直观的想法是分批读取数据,每次处理一小部分,并用一个 HashSet 来计数。...利点是只需要一个二进制向量即可表示一个集合,不需要存储元素本身。并可以实现间隔查询,不需要对集合进行遍历。理论上,2.5亿个元素只需要225MB的Bloom Filter,远小于元素本身的内存占用。...相比传统方法,具有以下优势:内存占用小,只需要225MB内存即可处理25亿数据;只需要两轮遍历即可完成,效率较高;通过间隔查询代替遍历集合,降低内存压力。...本文给出了一种基于Bloom Filter解决大整数去重问题的设计思路。虽然无法覆盖所有场景,但希望可以作为算法设计的一个模板