设计一个名为ComSet的数据结构，并定义出它的contains方法，在这个数据结构里面会存入几万至几十万条数据，要求其contains方法能在最快的时间内查询出ComSet中是否包含某一个元素，用Java语言进行设计

可以使用Bloom Filter作为ComSet的数据结构，它是一种空间效率高、误判率低的概率型数据结构，可以用来判断一个元素是否属于一个集合。Bloom Filter可以用一个二进制向量和一组哈希函数来表示一个集合，添加元素时将元素通过哈希函数变成一组哈希值，然后将对应二进制向量上的位置变为1，判断元素是否在集合中时，将元素通过哈希函数变成一组哈希值，判断对应二进制向量上的位置是否都为1，若都为1，则说明元素可能在集合中，若有一个位置为0，则说明元素不在集合中。

以下是使用Java语言实现的代码：

import java.util.BitSet;
import java.util.Random;

public class ComSet {
    private BitSet bitSet;
    private int size;
    private Random random;

    public ComSet(int size) {
        this.size = size;
        bitSet = new BitSet(size);
        random = new Random();
    }

    public void add(String str) {
        int[] positions = getHashPositions(str);
        for (int position : positions) {
            bitSet.set(position);
        }
    }

    public boolean contains(String str) {
        int[] positions = getHashPositions(str);
        for (int position : positions) {
            if (!bitSet.get(position)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    private int[] getHashPositions(String str) {
        int[] positions = new int[3];
        positions[0] = Math.abs(random.nextInt() % size);
        positions[1] = Math.abs(random.nextInt() % size);
        positions[2] = Math.abs(str.hashCode() % size);
        return positions;
    }
}

其中，size表示二进制向量的长度，也即集合的大小；add方法用来添加元素；contains方法用来判断元素是否在集合中；getHashPositions方法用来获取元素的哈希值对应的位置，这里使用了3个哈希函数。需要注意的是，Bloom Filter存在误判率，即判断元素在集合中时，可能会将不在集合中的元素误判为在集合中。因此，需要根据实际情况来设置二进制向量的长度和哈希函数的个数，以控制误判率。