给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。[腾讯]

由于40亿个数太多，无法一一遍历查找，因此需要使用一种更快的查找方式。一种可行的方法是使用布隆过滤器（Bloom Filter）。

布隆过滤器是一种概率型数据结构，它可以用来判断一个元素是否存在于一个集合中。它的原理是使用多个哈希函数（Hash Function）将每个元素映射到多个位（bit）上，然后将这些位标记为1。当查询一个元素时，同样使用这些哈希函数映射到多个位上，如果所有对应位都为1，则表明该元素可能在集合中，否则一定不在。

因为布隆过滤器是基于概率的，所以可能会出现误判的情况，即判断一个不存在的元素在集合中。但是可以通过调整哈希函数的数量和位数来控制误判率。

在本题中，可以先使用哈希函数将40亿个数映射到布隆过滤器中，然后再查询时也使用相同的哈希函数将查询的数映射到布隆过滤器中，如果所有对应位都为1，则表明该数可能在40亿个数中，否则一定不在。这样就可以快速判断一个数是否在40亿个数中了。

相关问题

3.给40亿个不重复的unsigned int的整数,没排过序的,然后再给一个数,如何快速判断

要快速判断一个给定的数是否存在于未排序的40亿个不重复的unsigned int整数中，可以使用Bloom Filter（布隆过滤器）这种数据结构和算法。

Bloom Filter是一种空间效率非常高的随机数据结构，它可以快速判断某个元素是否属于某个集合中。在这种情况下，集合即40亿个不重复的unsigned int整数。

首先，构建一个长度为40亿的位数组，初始时全部置为0。然后，针对给定的每个unsigned int整数，使用多个不同的哈希函数进行计算得到多个哈希值。将位数组中对应哈希值位置的位都置为1。重复这个过程，直到将所有unsigned int整数都处理完。

接下来，对于给定的判断目标数，同样使用相同的多个哈希函数计算出多个哈希值，并对位数组进行查询。只有当对应的所有位置的位都为1时，才可能存在该数，否则，该数一定不存在。因为存在一定的哈希碰撞概率，所以存在误判的可能。但误判率可以通过调整哈希函数的个数和位数组的大小进行控制。

这种方法的时间复杂度非常低，只需要进行常数次哈希计算和位数组的查询即可，而不需要对所有的40亿个整数进行一一比较。同时，由于位数组的特性，所需的存储空间相对较少。

所以，通过使用Bloom Filter，我们可以快速并高效地判断一个给定的数是否存在于未排序的40亿个不重复的unsigned int整数中。

一个不超过40且大于2的整数n，表示需要处理并输出的fibonacci数个数。

首先，这是一道数学题，需要求出不超过8740且大于2的整数n，并输出其对应的Fibonacci数个数。

根据Fibonacci数列的定义，第1项和第2项都等于1，之后每一项等于前两项的和。因此，我们可以使用循环来计算每个Fibonacci数，直到它大于8740为止，同时记录已经计算出的Fibonacci数的个数。

具体的计算步骤如下：
1. 初始化n为3、a为1、b为1、count为2。
2. 进入循环，每次计算a和b的和，将和赋值给b，将原来的b赋值给a，count加1。
3. 如果新的b大于8740，跳出循环。
4. 输出count。

根据计算得到，当n等于24时，对应的Fibonacci数为46368，它是不超过8740且大于2的最大Fibonacci数。因此，有22个Fibonacci数小于等于8740，输出22即可。