引子
给定 40 亿个不重复的没排过序的 unsigned int 型整数，然后再给定一个数，如何快速判断这个数是否在这 40 亿个整数当中？
位图
bitmap:就是用一个或多个 bit 来标记某个元素对应的值，而键就是该元素。采用位作为单位来存储数据，可以大大节省存储空间。
解决40亿个整数中的是否存在某个数字可以使用位图。
思路：建立长度为40亿的位数组，遍历这40亿个数字，假设数字为5，那么将位数组中数组下标为5的位改为1，如果数组中下标为5的位已经是1，那么不操作。假设当给定数字为7，当位数组下标为0时说明不存在，当位数组下标为1时说明已经存在。
分治法
基于分治法也可解决这个问题。
思路：将40亿个数字根据哈希映射，映射到多个小文件中。再把给定的数字也进行哈希映射，映射到那个文件就在那个文件中查找这个数字是否存在。
如，对40亿个数字按一千万取模，这个会得到400个小文件：a0、a1、a2、a3、…a399，假设给定的数字为256，那么应该查找文件a256是否存在这个数字。
布隆过滤器
通过位图，可以实现布隆过滤器。
布隆过滤器是由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。
布隆过滤器可以判断一个字符一定不存在或者可能存在。当判断一个字符可能存在，但实际上这个字符并不存在。
布隆过滤器可以解决缓存穿透问题：将数据库中存在的数据放到Redis中的布隆过滤器中，当查询的数据在Redis中布隆过滤器不存在时，说明此次查询是无效的（绕过缓存直接查询数据库）
还可以用于去重，比如爬虫判断网址是否已经爬取过。