100亿个query，1G内存如何找出这俩个文件的交集?分别给出近似算法和精确算法?

分析

近似算法

  近似算法，用布隆过滤器，对query进行哈希，开70亿个位，刚好差不多比1G小点，再从第一个文件中，读取query,一 个 一 个映射到布隆过滤器里面，再从第二个文件中读取query，一个一个在布隆过滤器里面查询，看是否存在，因为存在不一定准确，但是不存在一定准确，所以这个是可以解决的，所以它是近似算法。

精确算法

  精确算法，一个query字符串大概算60字节，100亿大概600G，那么我们可以进行哈希切割。那么我们切分6000块把源文件，即对源文件中的query字符串进行哈希得到key值，然后用除留余数法进行哈希（%6000），把不同的query放到不同的文件中。
  切割完毕后，读取第二个文件时也是对其分割成6000份，对其每一个字符串进行哈希(MD5)，然后得到的key 用除留余数法 看落在那个被切割的子文件中，然后把子文件内容读取到unordered_map中,然后进行find,在不在就是不在。这个就是精确的算法。切割6000块，一块文件大概100M,所以也符合题意。