然后我们现在遍历一遍Bit区域，将该位是一的位的编号输出（2，3，4，5，7），这样就达到了排序的目的。 【适用范围】
可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下
【基本原理及要点】
使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码 【扩展】
Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展 【问题实例】
这里有相关的BitMap例题。
海量数据处理堆 2010-10-20 12:59
【什么是堆】
概念：堆是一种特殊的二叉树，具备以下两种性质
1）每个节点的值都大于（或者都小于，称为最小堆）其子节点的值 2）树是完全平衡的，并且最后一层的树叶都在最左边 这样就定义了一个最大堆。如下图用一个数组来表示堆：
那么下面介绍二叉堆：二叉堆是一种完全二叉树，其任意子树的左右节点（如果有的话）的键值一定比根节点大，上图其实就是一个二叉堆。
你一定发觉了，最小的一个元素就是数组第一个元素，那么二叉堆这种有序队列如何入队呢？看图：
假设要在这个二叉堆里入队一个单元，键值为2，那只需在数组末尾加入这个元素，然后尽可能把这个元素往上挪，直到挪不动，经过了这种复杂度为Ο(logn)的操作，二叉堆还是二叉堆。
那如何出队呢？也不难，看图：
出队一定是出数组的第一个元素，这么来第一个元素以前的位置就成了空位，我们需要把这个空位挪至叶子节点，然后把数组最后一个元素插入这个空位，把这个“空位”尽量往上挪。这种操作的复杂度也是Ο(logn)。 【适用范围】
海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存 【基本原理及要点】
最大堆求前n小，最小堆求前n大。方法，比如求前n小，我们比较当前元素与最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，则应该替换那个最大元 素。这样最后得到的n个元素就是最小的n个。适合大数据量，求前n小，n的大小比较小的情况，这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。 【扩展】
双堆，一个最大堆与一个最小堆结合，可以用来维护中位数。 【问题实例】
1)100w个数中找最大的前100个数。 用一个100个元素大小的最小堆即可。
海量数据处理双层桶 2010-10-20 13:00
【什么是双层桶】
事实上，与其说双层桶划分是一种数据结构，不如说它是一种算法设计思想。面对一堆大量的数据我们无法处理的时候，我们可以将其分成一个个小的单元，然后根据一定的策略来处理这些小单元，从而达到目的。
【适用范围】
第k大，中位数，不重复或重复的数字
【基本原理及要点】
因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。可以通过多次缩小，双层只是一个例子，分治才是其根本（只是“只分不治”）。
【扩展】
当有时候需要用一个小范围的数据来构造一个大数据，也是可以利用这种思想，相比之下不同的，只是其中的逆过程。