- 二重for循环法，时间复杂度O(n*n)
- 拉链法，时间复杂度O(n)
- 水平分桶，多线程并行
- bitmap，大大提高运算并行度，时间复杂度O(n)
- 跳表，时间复杂度为O(log(n))
方案一：for * for，土办法，时间复杂度O(n*n)
画外音：比较笨的方法。
方案二：有序list求交集，拉链法
有序集合1{1,3,5,7,8,9}
有序集合2{2,3,4,5,6,7}
两个指针指向首元素，比较元素的大小：
（1）如果相同，放入结果集，随意移动一个指针；
（2）否则，移动值较小的一个指针，直到队尾；
这种方法的好处是：
利用“有序”这个特性，集合中的元素最多被比较一次，时间复杂度为O(n)；
这个方法就像一条拉链的两边齿轮，一一比对就像拉链，故称为拉链法
方案三：分桶并行优化
举例：
有序集合1{1,3,5,7,8,9, 10,30,50,70,80,90}
有序集合2{2,3,4,5,6,7, 20,30,40,50,60,70}
求交集，先进行分桶拆分：
桶1的范围为[1, 9]
桶2的范围为[10, 100]
桶3的范围为[101, max_int]
于是：
集合1就拆分成
集合a{1,3,5,7,8,9}
集合b{10,30,50,70,80,90}
集合c{}
集合2就拆分成
集合d{2,3,4,5,6,7}
集合e{20,30,40,50,60,70}
集合e{}
每个桶内的数据量大大降低了，并且每个桶内没有重复元素，可以利用多线程并行计算：
桶1内的集合a和集合d的交集是x{3,5,7}
桶2内的集合b和集合e的交集是y{30, 50, 70}
桶3内的集合c和集合d的交集是z{}
最终，集合1和集合2的交集，是x与y与z的并集，即集合{3,5,7,30,50,70}。
画外音：多线程、水平切分都是常见的优化手段。
方案四：bitmap再次优化
数据进行了水平分桶拆分之后，每个桶内的数据一定处于一个范围之内，如果集合符合这个特点，就可以使用bitmap来表示集合：
如上图，假设set1{1,3,5,7,8,9}和set2{2,3,4,5,6,7}的所有元素都在桶值[1, 16]的范围之内，可以用16个bit来描述这两个集合，原集合中的元素x，在这个16bitmap中的第x个bit为1，此时两个bitmap求交集，只需要将两个bitmap进行“与”操作，结果集bitmap的3，5，7位是1，表明原集合的交集为{3,5,7}。
水平分桶，bitmap优化之后，能极大提高求交集的效率，但时间复杂度仍旧是O(n)。bitmap需要大量连续空间，占用内存较大。
画外音：bitmap能够表示集合，用它求集合交集速度非常快。
方案五：跳表skiplist
有序链表集合求交集，跳表是最常用的数据结构，它可以将有序集合求交集的复杂度由O(n)降至接近O(log(n))。
集合1{1,2,3,4,20,21,22,23,50,60,70}
集合2{50,70}
要求交集，如果用拉链法，会发现1,2,3,4,20,21,22,23都要被无效遍历一次，每个元素都要被比对，时间复杂度为O(n)，能不能每次比对“跳过一些元素”呢？
跳表就出现了：
集合1{1,2,3,4,20,21,22,23,50,60,70}建立跳表时，一级只有{1,20,50}三个元素，二级与普通链表相同。
集合2{50,70}由于元素较少，只建立了一级普通链表。
如此这般，在实施“拉链”求交集的过程中，set1的指针能够由1跳到20再跳到50，中间能够跳过很多元素，无需进行一一比对，跳表求交集的时间复杂度近似O(log(n))。
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