現在有1千萬個隨機數，隨機數的範圍在1到1億之間。現在要求寫出一種演算法，將1到1億之間沒有在隨機數中的數求出來。
解決辦法：
一）用乙個32位的整數32位表示32個數，1億/32 = 3125000，使用3.125 * 4m byte空間即可儲存1億個數，即index[3125000].
二）對於數n，(n-1) / 32 為其在陣列中的下標，table[(n - 1) % 32]與陣列中下標(n-1)/32的值使用或操作。
三）表table中值為 table[ 0 ]=0x00000001,
table[ 1 ]=0x00000002,
... ...
table[29]=0x20000000,
table[31]=0x80000000, 等這樣的表示方式，具體的數值使用查表法加快速度。
四）最後算某值是否存在，使用與操作即可計算出。
資料儲存比如：
第乙個n=30是乙個隨機數，則儲存可以表示為：index[(30-1)/32] = index[0] = index[0] || table[(30-1)%32] /*剛開始時候初始化index[32]=*/
= 0 || 0x20000000 = 0x20000000；
第二個n=31是乙個隨機數，則儲存可以表示為：index[(31-1)/32] = index[0] = index[0] || table[(31-1)%32] /*第30位1，其他位為0*/
= 0x20000000 || 0x40000000 = 0x60000000；
... ...
依次類推，即可。
資料驗證比如：
1. 當要查詢30是否存在的時候，由於：(30-1)/32 = 0；(30-1)%32=29；我們只需要計算：index[0] & table[29] 是真還是假，就可以得出30是否存在。
2. 當要查詢31是否存在的時候，由於：(31-1)/32 = 0；(31-1)%32=30；我們只需要計算：index[0] & table[30] 是真還是假，就可以得出31是否存在。
... ...
依次類推，即可。
小結：
通過分析此題目，首先這種思路和方法，在一定程度上用相對小的空間儲存了大量的資料，節省了比較大的記憶體空間；在運算方面，位運算的速度相當來說效率是比較高的，因而也再一定程度上節省了時間複雜。
總之，這種儲存方式和思維方式，在一定方面能夠有效的解決海量資料儲存與運算。基於此題目，凡是大量資料篩選，判斷是否存在等問題，我們都可以借鑑此題目的思維和方法。
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