題目：給定十億個數字，怎么去判斷這個數據是否存在；
這個一個典型的查找問題，我們知道面對查找的時候，最快的查找是基於hash查找，那么都是在O（1）的時間內找到指定的數據集，但是這樣要把數據全部load到內存里，內存大部分的時候是不支持一次性load十億的數據的，而且hash的空間利用率來說相對比較低。
這個時候運用得比較好的方式就是利用布隆過濾器（Bloom Filter），它可以在很小的內存空間內查找某個數據是否存在；
算法：
1. 首先需要k個hash函數，每個函數可以把key散列成為1個整數
2. 初始化時，需要一個長度為n比特的數組，每個比特位初始化為0
3. 某個key加入集合時，用k個hash函數計算出k個散列值，並把數組中對應的比特位置為1
4. 判斷某個key是否在集合時，用k個hash函數計算出k個散列值，並查詢數組中對應的比特位，如果所有的比特位都是1，認為在集合中。
其實這個算法的本質還是基於hash去計算的，只是多重hash去保證空間的覆蓋性；
抄一個圖來用圖來就很好理解了，長度為8的數組，2次hash，如果來了一個數據3000，通過hash兩次發現第六個位置為0，那么說明3000這個數據一定不存在。
那么這個布隆過濾器就有這么幾個特點：
1.只要返回數據不存在，則肯定不存在。
2.返回數據存在，但只能是大概率存在。
3.同時不能清除其中的數據。
其實布隆過濾器只要盡量減少不存在的數據映射到舊的hash位上，就是一個很好的算法了。那么怎么去判斷的呢：
詳細的概率公式如下：
https://www.cnblogs.com/liyulong1982/p/6013002.html
有空可以理解一下。