QQ 号是 6-13 位数字，可通过以下高效方案去重：

• 方案 1：哈希表 / HashSet：将 QQ 号作为 Key 存入 HashSet（或 Redis 的 Set 结构），利用哈希表的去重特性，插入时自动过滤重复值。适用于内存可容纳数据的场景，时间复杂度 O (n)，空间复杂度 O (n)。
• 方案 2：布隆过滤器（Bloom Filter）：若数据量远超内存（如 10 亿级），先通过布隆过滤器初步过滤，存在的 QQ 号再进一步验证（如查数据库），不存在的直接排除。需容忍极低的误判率（可通过调整哈希函数数量和位数组大小控制），空间效率远超哈希表。
• 方案 3：外部排序去重：若数据存储在文件中，采用归并排序（如多路归并）对文件分块排序，排序过程中相邻去重，最终合并结果。适用于超大规模离线数据，时间复杂度 O (n log n)，依赖磁盘 IO 但内存占用低。