面试官：如何实现10亿数据判重？

在处理大量数据判重的问题时，有多种策略和方法可供选择。对于10亿级别的数据，由于内存限制和性能考虑，我们不能简单地将所有数据加载到内存中，然后使用传统的集合（如HashSet）进行判重。相反，我们需要考虑使用分布式系统、数据库索引或其他高效的数据结构。

以下是几种处理10亿数据判重的常见方法：

1. 分块处理：将10亿数据分成多个小块，每块在可接受的内存范围内。然后，对每个小块进行判重，并将结果保存到另一个集合中。最后，对这个集合进行判重以得到最终的不重复数据。
2. 使用数据库索引：如果数据存储在数据库中，可以利用数据库的索引和唯一性约束来快速判重。例如，在SQL中，我们可以使用DISTINCT关键字或GROUP BY来得到不重复的数据。
3. 使用Bloom Filter：Bloom Filter是一种空间效率极高的随机数据结构，它用于测试一个元素是否是一个集合的成员。虽然Bloom Filter可能会产生误报（即错误地认为某个元素在集合中），但它非常适合在大数据集上进行快速判重。
4. 分布式处理：使用多个机器或节点并行处理数据。每个节点处理数据的一个子集，并在本地进行判重。然后，将结果合并，并在合并时进行全局判重。

以下是一个简单的C#例子，使用分块处理的方法对整数数组进行判重：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

public class DataDeduplicator
{
    private const int ChunkSize = 1000000; // 定义每个块的大小

    public static List<int> Deduplicate(int[] data)
    {
        // 分块处理
        List<HashSet<int>> chunks = new List<HashSet<int>>();
        for (int i = 0; i < data.Length; i += ChunkSize)
        {
            int end = Math.Min(i + ChunkSize, data.Length);
            HashSet<int> chunk = new HashSet<int>(data.Skip(i).Take(end - i));
            chunks.Add(chunk);
        }

        // 合并块并判重
        HashSet<int> result = new HashSet<int>();
        foreach (var chunk in chunks)
        {
            foreach (var item in chunk)
            {
                result.Add(item);
            }
        }

        return result.ToList();
    }

    public static void Main()
    {
        // 假设我们有一个包含10亿整数的数组
        // int[] billionData = ...;

        // 为了简化示例，我们创建一个较小的数组
        int[] sampleData = Enumerable.Range(1, 10000000).ToArray(); // 10,000,000个元素

        // 判重
        List<int> uniqueData = Deduplicate(sampleData);

        // 输出结果
        Console.WriteLine("Unique count: " + uniqueData.Count);
    }
}

请注意，这个示例是为了演示分块处理的概念，并不是针对10亿数据的完整解决方案。在实际应用中，可能需要考虑更多的优化和分布式处理方法。