问题:假设一个文件中有9亿条不重复的9位整数，现在要求对这个文件进行排序。

楔子:
问题:假设一个文件中有9亿条不重复的9位整数，现在要求对这个文件进行排序。

一般解题思路:
1、将数据导入到内存中
2、将数据进行排序　（比如插入排序、快速排序）
3、将排序好的数据存入文件

难题:
一个整数为4个字节
即使使用数组也需要900,000,000 * 4byte = 3.4G内存
对于32位系统，访问2G以上的内存非常困难，而且一般设备也没有这么多的物理内存
将数据完全导入到内存中的做法不现实

其他解决办法:
1、导入数据库运算
2、分段排序运算
3、使用bit位运算

解决方案一:数据库排序
将文本文件导入到数据库，让数据库进行索引排序操作后提取数据到文件

优点：操作简单
缺点：运算速度慢，而且需要数据库设备。

解决方案二:分段排序
操作方式：
规定一个内存大小，比如200M，200M可以记录52428800条记录，我们可以每次提取5000万条记录到文件进行排序，要装满9位整数需要20次，所以一共要进行20次排序，需要对文件进行20次读操作

缺点：
编码复杂，速度也慢(至少20次搜索)

关键步骤：
先将整个9位整数进行分段，亿条数据进行分成20段，每段5000万条
在文件中依次搜索0~5000万，50000001~1亿……
将排序的结果存入文件

解决方案三:bit位操作
思考下面的问题:
一个最大的9位整数为999999999
这9亿条数据是不重复的
可不可以把这些数据组成一个队列或数组，让它有0~999999999(10亿个)元素
数组下标表示数值，节点中用0表示这个数没有，1表示有这个数
判断0或1只用一个bit存储就够了

声明一个可以包含9位整数的bit数组(10亿)，一共需要10亿/8=120M内存
把内存中的数据全部初始化为0
读取文件中的数据，并将数据放入内存。比如读到一个数据为341245909这个数据，那就先在内存中找到341245909这个bit，并将bit值置为1
遍历整个bit数组，将bit为1的数组下标存入文件

关键代码
检查是某一个char里面(first)的第second位中存储的数据是否为1

bool CompareBit (unsigned char first, int second)
{
const static int mark_buf[] = {0x1, 0x2, 0x4, 0x8, 0x10, 0x20, 0x40, 0x80};
if (second > .8)
return false;

return (first & mark_buf[second]) == mark_buf[second];
}

将某一个char(Desc)中的第source位置为1

bool WriteToBit (unsigned char *Desc, int source)
{
const static int mark_buf[] = {0x1, 0x2, 0x4, 0x8, 0x10, 0x20, 0x40, 0x80};

if (source >  .8)
return false;

Desc[0] |= mark_buf[source];

return true;
}

案例
在某个项目中，我们需要对2亿条手机号码删除重复记录(过滤号码黑名单同样有效)

工作难点就在于如何处理这2亿条电话号码,直接用哈希表存放手机号码不大现实,即使经过优化,用一个unsigned int存放一条记录,那也得需要2亿*4=8亿byte,远超过32位系统的寻址能力

解决方案:
将电话号码由12位单个数字组成的字符串转换为一个unsigned int型数据(这个完全可能,手机号码由前三位数字和后面八位数字组成,后面八位需要占到1~1000万的空间,而前面用0~100的数字存储已经足够)
为简单起见,默认为0~4G的数字都有可能分布号码,为此我们分配4G/32=512M的内存
将这2亿个号码整理成unsigned int类型后按上述办法存放在这块内存中(比如13512345678我们整理后为112345678,我们找到内存中112345678bit的下标,并将此bit值设为1)
遍历整个bit数组,记录下所有的号码,这些号码即是不重复的手机号码

总结
建立一个足够大的bit数组当作hash表
以bit数组的下标来表示一个整数
以bit位中的0或1来表示这个整数是否在这个数组中存在
适用于无重复原始数据的搜索
原来每个整数需要4byte空间变为1bit，空间压缩率为32倍
扩展后可实现其他类型（包括重复数据）的搜索