给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占用64字节，内存限制是4G，如何找出a、b文件共同的url？
题目描述：给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占用64字节，内存限制是4G，如何找出a、b文件共同的url？
分析：我们先来看如果要把这些URL全部加载到内存中，需要多大的空间。
1MB = 2^20 = 10^6 = 100W
1GB = 2^30 = 10^9 = 10亿
50亿 = 5G * 64 Byte = 320G
明显是不可能全部加载到内存中的。我们可采用以下方法解决：
方法1：
采用Bloom filter，假设布隆过滤器的错误率为0.01，则位数组大小m约为输入元素个数n的13倍，此时需要的哈希函数k约为8个。
元素个数：n = 5G
位数组大小：m = 5G * 13 = 65G = 650亿 即需要650亿个bit位才能达到错误率0.01
而我们拥有的内存可容纳bit位个数：4G * 8bit = 32G bit = 320亿，按此实现错误率大于0.01。
方法2：
分别扫描A，B两个文件，根据hash(url)%k(k为正整数，比如k = 1000，那么每个小文件只占用300M，内存完全可以放得下)将url划分到不同的k个文件中，比如a0，a1,....a999;b0，b1，...b999；
这样处理后相同的url肯定在对应的小文件中（a0 vs b0,a1 vs b1,...a999 vs b999）因为相同的url%1000的值肯定相同，不对应的小文件不可能有相同的url；
然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。比如对于a0 vs b0，我们可以遍历a0，将其中的url存放到hash_map中，然后遍历b0，如果b0中的某个url在hash_map中，则说明此url在a和b中同时存在，保存下来即可。
题目描述：给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占用64字节，内存限制是4G，如何找出a、b文件共同的url？
分析：我们先来看如果要把这些URL全部加载到内存中，需要多大的空间。
1MB = 2^20 = 10^6 = 100W
1GB = 2^30 = 10^9 = 10亿
50亿 = 5G * 64 Byte = 320G
明显是不可能全部加载到内存中的。我们可采用以下方法解决：
方法1：
采用Bloom filter，假设布隆过滤器的错误率为0.01，则位数组大小m约为输入元素个数n的13倍，此时需要的哈希函数k约为8个。
元素个数：n = 5G
位数组大小：m = 5G * 13 = 65G = 650亿 即需要650亿个bit位才能达到错误率0.01
而我们拥有的内存可容纳bit位个数：4G * 8bit = 32G bit = 320亿，按此实现错误率大于0.01。
方法2：
分别扫描A，B两个文件，根据hash(url)%k(k为正整数，比如k = 1000，那么每个小文件只占用300M，内存完全可以放得下)将url划分到不同的k个文件中，比如a0，a1,....a999;b0，b1，...b999；
这样处理后相同的url肯定在对应的小文件中（a0 vs b0,a1 vs b1,...a999 vs b999）因为相同的url%1000的值肯定相同，不对应的小文件不可能有相同的url；
然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。比如对于a0 vs b0，我们可以遍历a0，将其中的url存放到hash_map中，然后遍历b0，如果b0中的某个url在hash_map中，则说明此url在a和b中同时存在，保存下来即可。