10 亿个 URL，每个 URL的大小< 56B，要求去URL进行去重，并且机器的内存大小为 4G。

解答思路：

处理10亿个URL去重的问题，在内存只有4G的情况下，我们不能一次性将所有URL加载到内存中。我们需要采用一种外部排序或分而治之的策略，结合使用内存和磁盘存储。

一种可能的方法是使用分布式系统处理，但考虑到题目环境，我们可以采用一种更简单的策略：将URL分批处理。我们可以将URL分成长度固定的批次进行处理，每个批次的大小应适应4G的内存限制。然后，对每个批次进行去重处理，并将结果暂存到磁盘上。最后，将所有批次的去重结果合并。

最优回答：

1. 将10亿个URL分批次处理，每个批次的大小适应4G内存。
2. 对每个批次进行内存中的去重处理。
3. 将去重后的结果暂存到磁盘上。
4. 合并所有批次的去重结果。

具体实现时，可以使用哈希表进行内存中的去重处理，利用哈希表的快速查找特性可以在O(1)时间内判断URL是否已经存在。由于URL大小小于56B，我们可以选择适当的哈希函数和哈希表结构来适应内存限制。

1. 外部排序：当数据量过大无法一次性装入内存时，需要使用外部排序技术。本题中虽然不需要真正的排序操作，但分批处理和合并结果的思想与外部排序类似。
2. 哈希表：哈希表是一种用于快速查找的数据结构，适用于本题中的内存去重操作。选择合适的哈希函数和冲突解决策略是关键。
3. 分布式系统：对于更大规模的数据处理，分布式系统是一个有效的解决方案。但在本题的环境中，由于资源限制，使用分布式系统可能并不实际。
4. 数据压缩：由于每个URL的大小小于56B，可以考虑在存储或传输前对URL进行压缩，以节省存储空间和提高处理效率。但这并不改变去重操作的本质，只是优化了数据存储方式。