网上大部分是使用的bitmap算法。大体思路是:一个字节(Byte) 在计算机中占8位(bit),每个位(bit)可以表示一个数字,1表示含有,0表示不含有。1个32位系统的int类型可以存储2的32次方个bit位,大约是42亿多点。这样40亿需要 40/8=5亿字节,1M =1024KB*1024=1042576Byte,故大概需要512M左右大小即可。空间复杂度是O(n)+O(1);
还有更好的方法:
这个问题在《编程珠玑》里有很好的描述,大家可以参考下面的思路,探讨一下:
又因为2^32为40亿多,所以给定一个数可能在,也可能不在其中;
这里我们把40亿个数中的每一个用32位的二进制来表示
假设这40亿个数开始放在一个文件中。
然后将这40亿个数分成两类:
1.最高位为0
2.最高位为1
并将这两类分别写入到两个文件中,其中一个文件中数的个数<=20亿,而另一个>=20亿(这相当于折半了);
与要查找的数的最高位比较并接着进入相应的文件再查找
再然后把这个文件为又分成两类:
1.次最高位为0
2.次最高位为1
并将这两类分别写入到两个文件中,其中一个文件中数的个数<=10亿,而另一个>=10亿(这相当于折半了);
与要查找的数的次最高位比较并接着进入相应的文件再查找。
.......
以此类推,就可以找到了,而且时间复杂度为O(logn)
原文地址:https://www.cnblogs.com/thinkingandworkinghard/p/9545917.html
时间: 2024-10-05 12:22:23