1.

数组A

数组B

方法1：对A中的数组进行排序，采取同样的排序方法对B中的数组进行排序

     1）从A，B中各自取出a，b进行比较

     2）如果a>b,那么从B中取出下一个数据b进行比较

　  3）如果a<b,那么从A中取出下一个数据a进行比较

     4）如果a=b,那么找到一个，继续

 

方法2：hash

　　1）对A中的m个数据装入到hash表

      2）对B中的n个数据一次去hash表中查询，如果找到那么就是相同元素

 

升级：如果数据特别大，内存无法装下。  两个大文件，查找相同字符串

　　hash，分治法：

     1）采用hash算法对A文件进行hash成a个小文件

     2）采取同样的hash算法对B文件进行hash成b个小文件

     3）比较小文件对<a1,b1>.........因为hash的问题，所以相同的字符串肯定在同个文件对里面。

     4）统计小文件对，可以继续采用hash，对a1的每一字符串建立hash表，遍历b1的字符串看是否在之前构建的hash表里面（和上面一样）

   

   一般来说，如果内存可以存放，可以构造hash表，进行查找。如果内存无法加载，那么可以通过hash把大文件分成多个小文件，从而进行比较。

 

   hash算法在海量数据中的运用：

        单机处理大数据的问题也和mapreduce一样，分而治之，把海量数据切分成若干个小份进行处理。

    1）分而治之

         采用hash进行取模进行等价映射，将巨大的文件进行等价分割（符合一定规律的数据会被划分到同一个文件），划分成若干个小文件再进行处理。

    2）利用hashmap进行内存统计

　　　　利用hashMap对小文件里面的数据进行统计

    3）排序