两个不重复的数组集合中，这两个集合都是海量数据，内存中放不下，怎么求共同的元素 ？

解答思路：

对于海量数据的两个不重复数组集合，直接计算交集可能会导致内存溢出。因此，需要采用一些外部排序和合并的策略来找出它们的共同元素。这个问题可以通过以下步骤来解决：

1. 对两个数组分别进行排序。由于内存限制，排序过程可能需要采用外部排序算法，如分块排序等。
2. 在排序后的基础上，逐个比较两个数组的元素，寻找相同的元素。由于数据量巨大，这个过程可能需要分批处理。

最优回答：

针对这个问题，最优的解决方案是采用外部排序算法对两个数组进行排序，然后逐个比较寻找共同元素。具体步骤如下：

1. 将两个数组分别进行外部排序。
2. 逐个比较排序后的数组元素，记录并输出共同元素。

1. 外部排序：对于大于内存容量的数据，需要使用外部存储设备进行排序，通常采用的策略是将大数据集分成小块，在内存中排序后，再合并结果。常见的外部排序算法包括分块排序、合并排序等。
2. 数据分片处理：在处理大数据时，常常将数据分成小块进行处理，这样可以充分利用内存资源，提高处理效率。本题中，除了对数组进行外部排序外，还可以在寻找共同元素的过程中，将数组分成小块进行分批处理。
3. 分布式计算：当数据量非常大时，可以考虑使用分布式计算框架，如Hadoop等，将计算任务分发到多个节点上并行处理，提高处理速度。
4. 数据库相关操作：如果数据已经存储在数据库中，可以利用数据库自身的查询优化和索引机制来查找两个集合的交集。例如，可以使用SQL的JOIN操作或者利用数据库的分布式处理能力。