问题提出：M（如10亿）个int整数，只有其中N个数重复出现过，读取到内存中并将重复的整数删除。
问题分析：我们肯定会先想到在计算机内存中开辟M个int整型数据数组，来one bye one读取M个int类型数组， 然后在一一比对数值，最后将重复数据的去掉。当然这在处理小规模数据是可行的。
我们 考虑大数据的情况：例如在Java语言下，对10亿个int类型数据排重。
java中一个 int 类型在内存中占4 byte。那么10亿个int类型数据共需要开辟10 ^ 9次方 *4 byte ≈ 4GB 的连续内存空间。以 32 位操作系统电脑为例，最大支持内存为 4G， 可用内存更是小于4G。所以上述方法在处理大数据时根本行不通。
思维转化：既然我们不能为所有 int 类型的数据开辟 int 类型数组，那么可以采取更小的数据类型来读取缓存 int 类型数据。考虑到计算机内部处理的数据都是 01 序列的bit，那么我们是否可以用 1bit 来表示一个 int 类型数据。
位映射的引出：使用较小的数据类型指代较大的数据类型。如上所说的问题，我们可以用1个 bit
来对应一个int 整数。假如对应的 int 类型的数据存在，就将其对应的 bit 赋值为1，否则，赋值为0（boolean类型）。java中 int 范围为 -2^31 到 2^31. 那么所有可能的数值组成的长度为2^32. 对应的 bit 长度也为 2^32. 那么可以用这样处理之后只需要开辟2^32 bit = 2^29 byte = 512M 大小的 内存空间 。显然，这样处理就能满足要求了。虽然对内存的消耗也不太小，暂时这样处理吧。
问题解决方案： 首先定义如下图的int - byte 映射关系，当然，映射关系可以自定义。但前提要保证你的数组上下标不能越界。
但如上定义的bit[]数组显然在计算机中是不存在的，所我们需要将其转化为 java 中的一个基本数据类型存储。显然，byte[] 是最好的选择。
将其转化为byte[] 数组方案：
自定义的映射关系表，每个bit对应一个 int 数值，鄙人将 int 的最大值，最小值与数组的最大最小索引相对应。从上图可以看出来 int 数值与bit索引相差 2^31次方。当然，你也可以定义其他的映射关系，只是注意不要发生数组越界的情况。由于最大值可能是2^32,故用long接收。
long bitIndex = num + (1l << 31);
计算在转化为byte[]数组的索引，由于上面定义的bitIndex 索引是非负数，故无需引入位运算去符号。
int index = (int) (bitIndex / 8);
计算bitIndex 在byte[]数组索引index 中的具体位置。
int innerIndex = (int) (bitIndex % 8);
引入位运算将byte[]数组索引index 的各个位按权值相加
dataBytes[index] = (byte) (dataBytes[index] | (1 << innerIndex));
这样就解决了整个大数据读取排重的问题。
那么怎么将其读取出来呢？怎么对数据进行排序？
那就只需要按照byte[]数组进行一一对应到 int 类型数据上即可。
以下代码升序输出为例。
遍历数组，采取与之前映射关系的逆运算来还原数据。
for (int i = 0; i < bytes.length; i++) {
for (int j = 0; j < 8; j++) {
if (!(((bytes[i]) & (1 << j)) == 0)) {
int number = (int) ((((long) i * 8 + j) - (1l << 31)));
}
}
}
}
由于编译软件默认设置的JVM内存是128—400M左右，测试此程序明显是不够的，所以需要调节一下分配给JVM的内存。否则，不管怎样运行，都会出现Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space...
eclipse：选择run->run configuration->arguments,输入-Xms256M -Xmx1024M（-Xms代表jvm启动时分配的内存大小，-Xmx代表可最大分配多少内存）
Intellij IDEA：修改安装目录/IntelliJ IDEA 7.0/bin下idea.exe.vmoption文件
-Xms256M
-Xmx1024M
源代码：
1 package com.MassSort20131103; 2 3 import java.util.Random; 4 5 6 /** 7 * Created with IntelliJ IDEA. 8 * User: YangKang 9 * Date: 13-11-3 10 * Time:上午11:32 11 * To change this template use File | Settings | File Templates. 12 */ 13 public class BigDataSort { 14 15 private static final int CAPACITY = 1 000 000 000;//数据容量 16 17 // 定义一个byte数组缓存所有的数据 18 private byte[] dataBytes = new byte[1 << 29]; 19 20 public static void main(String[] args) { 21 BigDataSort ms = new BigDataSort(); 22 23 byte[] bytes = null; 24 25 Random random = new Random(); 26 for (int i = 0; i < CAPACITY; i++) { 27 int num = random.nextInt(); 28 System.out.println("读取了第 " + (i + 1) + " 个数: " + num); 29 bytes = ms.splitBigData(num); 30 } 31 System.out.println(""); 32 ms.output(bytes); 33 } 34 35 36 /** 37 * 读取数据，并将对应数数据的 到对应的bit中，并返回byte数组 38 * @param num 读取的数据 39 * @return byte数组 dataBytes 40 */ 41 private byte[] splitBigData(int num) { 42 43 long bitIndex = num + (1l << 31); //获取num数据对应bit数组（虚拟）的索引 44 int index = (int) (bitIndex / 8); //bit数组（虚拟）在byte数组中的索引 45 int innerIndex = (int) (bitIndex % 8); //bitIndex 在byte[]数组索引index 中的具体位置 46 47 System.out.println("byte[" + index + "] 中的索引：" + innerIndex); 48 49 dataBytes[index] = (byte) (dataBytes[index] | (1 << innerIndex)); 50 return dataBytes; 51 } 52 53 /** 54 * 输出数组中的数据 55 * @param bytes byte数组 56 */ 57 private void output(byte[] bytes) { 58 int count = 0; 59 for (int i = 0; i < bytes.length; i++) { 60 for (int j = 0; j < 8; j++) { 61 if (!(((bytes[i]) & (1 << j)) == 0)) { 62 count++; 63 int number = (int) ((((long) i * 8 + j) - (1l << 31))); 64 System.out.println("取出的第 " + count + " 个数: " + number); 65 } 66 } 67 } 68 } 69 }
转自：http://blog.csdn.net/xqy_zyl/article/details/14456041