一种高效算法的大概思想：
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设置一个循环用来遍历数组，一个慢一步，，一个快一步，当到了数组末尾或者快的与慢的下标对应的元素相等就退出，，退出循环后再检测“快的与慢的下标对应的元素相等”这一条件，如果是就说明有重复元素。否则没有。
在做域名爆破中，遇到了把一个300G的子域名json文件进行去重，一开始是考虑使用字典进行去重，但是数据量大了，会造成内存泄露。看网上资料介绍了一种方案，就是使用布隆过滤器。
布隆过滤器是一种数据结构，概率型数据结构，特定是高效插入和查询，可以用来告诉你“某一值一定不存在或者kennel存在”。
相比于传统的map、set等数据结构，占用空间更少，但其返回结果是概率型的，不确定。
布隆过滤器内部维护一个bitArray(位数组)，开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hash1、hash2、hash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1。布隆过滤器有一个误判率，误判率越低，数组越长，所在空间越大，误判率越高，数组越小，所占空间越小。
这里贴上一个技术大牛的博客地址，里面对布隆过滤器用法以及在redis里面处理缓存穿透问题的详细介绍。
Go语言标准库中提供了sort包对整型，浮点型，字符串型切片进行排序，检查一个切片是否排好序，使用二分法搜索函数在一个有序切片中搜索一个元素等功能。
关于sort包内的函数说明与使用，请查看
在这里简单讲几个sort包中常用的函数
在Go语言中，对字符串的排序都是按照字节排序，也就是说在对字符串排序时是区分大小写的。
二分搜索算法
Go语言中提供了一个使用二分搜索算法的sort.Search(size,fn)方法：每次只需要比较㏒₂n个元素，其中n为切片中元素的总数。
sort.Search(size,fn)函数接受两个参数：所处理的切片的长度和一个将目标元素与有序切片的元素相比较的函数，该函数是一个闭包，如果该有序切片是升序排列，那么在判断时使用 有序切片的元素 = 目标元素。该函数返回一个int值，表示与目标元素相同的切片元素的索引。
在切片中查找出某个与目标字符串相同的元素索引
