是否存在一个集合的压缩表示，以便可以确定2个或更多表示的交集是否具有非零计数？

是的，存在一种集合的压缩表示，可以确定两个或更多表示的交集是否具有非零计数。这种表示方式被称为布隆过滤器（Bloom Filter）。

布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否属于一个集合。它通过使用多个哈希函数和一个位数组来表示集合中的元素。当一个元素被加入集合时，通过多个哈希函数将其映射到位数组中的多个位置，并将这些位置的值设为1。当需要判断一个元素是否属于集合时，同样通过多个哈希函数将其映射到位数组中的位置，并检查这些位置的值是否都为1。如果有任何一个位置的值为0，则可以确定该元素不属于集合；如果所有位置的值都为1，则该元素可能属于集合。

布隆过滤器具有以下优势：

1. 空间效率高：布隆过滤器只需要使用一个位数组和多个哈希函数来表示集合，相比于其他数据结构，它的空间占用更小。
2. 查询效率高：判断一个元素是否属于集合时，只需要进行多次哈希计算和位数组的读取操作，时间复杂度为O(k)，其中k为哈希函数的个数。
3. 支持高并发：布隆过滤器的查询操作是无锁的，可以支持高并发的场景。

布隆过滤器在以下场景中有广泛应用：

1. 缓存穿透问题：用于判断请求的数据是否存在于缓存中，避免无效的数据库查询。
2. 垃圾邮件过滤：用于判断一封邮件是否为垃圾邮件，提高邮件系统的过滤效率。
3. URL去重：用于判断一个URL是否已经被爬虫抓取过，避免重复抓取相同的内容。
4. 分布式系统中的数据一致性检查：用于判断两个节点之间的数据是否一致。

腾讯云提供了布隆过滤器的相关产品和服务，例如：

1. 腾讯云Redis：提供了基于布隆过滤器的缓存解决方案，可用于缓存穿透问题的解决。
2. 腾讯云CDN：通过布隆过滤器技术，实现了URL去重功能，提高了CDN的缓存效率。

更多关于布隆过滤器的详细介绍和使用方法，可以参考腾讯云的官方文档：

• 腾讯云Redis布隆过滤器
• 腾讯云CDN URL去重