40亿个QQ号，限制1G内存，如何去重？

主要观点总结

本文主要介绍了如何处理40亿个QQ号或unsigned int的去重问题，通过位图（BitMap）和布隆过滤器（Bloom Filter）进行高效存储和查询。文章首先介绍了位图的基本思想和用途，然后详细解释了布隆过滤器的原理、实现及应用场景。最后，文章提供了在Java中使用第三方库实现布隆过滤器的示例代码。

关键观点总结

关键观点1: 位图（BitMap）的应用

使用位图对大量数据进行去重处理，通过把一个数字转换成二进制形式，大大节省了存储空间。

关键观点2: 布隆过滤器（Bloom Filter）的原理

布隆过滤器是一种数据结构，用于快速检索一个元素是否可能存在于一个集合中。它利用多个哈希函数将元素映射到多个位，并将这些位设置为1。当查询一个元素时，如果这些位都被设置为1，则认为元素可能存在于集合中。

关键观点3: 布隆过滤器的应用场景

布隆过滤器在网页爬虫、缓存系统、分布式系统、垃圾邮件过滤和黑名单过滤等领域有广泛的应用。

关键观点4: Java中实现布隆过滤器的示例代码

文章提供了使用Google Guava库、Apache Commons库以及Redis实现布隆过滤器的示例代码，展示了如何在Java中创建和使用布隆过滤器。

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