Radix tree wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/Radix\_tree

Go 实现: https://github.com/hashicorp/go-immutable-radix 或 https://github.com/armon/go-radix

基数树

对于长整型数据的映射，如何解决Hash冲突和Hash表大小的设计是一个很头疼的问题。

radix树就是针对这种稀疏的长整型数据查找，能快速且节省空间地完成映射。借助于Radix树，我们可以实现对于长整型数据类型的路由。利用radix树可以根据一个长整型（比如一个长ID）快速查找到其对应的对象指针。这比用hash映射来的简单，也更节省空间，使用hash映射hash函数难以设计，不恰当的hash函数可能增大冲突，或浪费空间。

插入、删除

radix Tree(基数树) 其实就差不多是传统的二叉树，只是在寻找方式上，利用比如一个unsigned int的类型的每一个比特位作为树节点的判断。

可以这样说，比如一个数1000101010101010010101010010101010，那么按照Radix 树的插入就是在根节点，如果遇到0，就指向左节点，如果遇到1就指向右节点，在插入过程中构造树节点，在删除过程中删除树节点。如果觉得太多的调用Malloc的话，可以采用池化技术，预先分配多个节点。

（使用一个比特位判断，会使树的高度过高，非叶节点过多。故在实际应用中，我们一般是使用多个比特位作为树节点的判断，但多比特位会使节点的子节点槽变多，增大节点的体积，一般选用2个或4个比特位作为树节点即可）

应用

Radix树在Linux中的应用：

Linux基数树（radix tree）是将long整数键值与指针相关联的机制，它存储有效率，并且可快速查询，用于整数值与指针的映射（如：IDR机制）、内存管理等。

IDR（ID Radix）机制是将对象的身份鉴别号整数值ID与对象指针建立关联表，完成从ID与指针之间的相互转换。IDR机制使用radix树状结构作为由id进行索引获取指针的稀疏数组，通过使用位图可以快速分配新的ID，IDR机制避免了使用固定尺寸的数组存放指针。IDR机制的API函数在lib/idr.c中实现。

已经存在10亿的md5值，现在来一新的32位的字符串，如何判断该值是否已经存在10亿里，越快越好