个人觉得数据量较大时，利用 Bloom Filter 是最佳解决方案：
1. 首先设计几个不同的 hash 函数，这些 hash 函数可以把手机号映射到 256bit 的空间里，并具有“稀疏”的特点（就是说 1 的数量很少，几乎全是 0 ）比如手机号 A 可以在 hash 后得到 00100010，手机号 B 得到 00100001。
2. 然后对用户通讯录里的每个手机号进行 hash 操作，并将所得的结果按位相加，得到一个签名。比如手机号 AB 相加，得到 00100011。不同的 hash 算法可以得到不同的签名。记录这些签名。
3. 每当有新用户注册，对其通讯录进行以上处理，得到其签名（如 00100001 ）。将新用户的签名和老用户的签名进行与操作，记录 1 的个数，1 的个数最多的，就可能是最相似的。
这样初筛时间复杂度是 O(N)，之后再进行处理就快多了。