松鼠仓库症镜像

松鼠仓库症镜像（SquirrelWarehousing Syndrome Image）是一个用于处理大规模数据集合并和去重的技术。它可以快速、有效地将多个数据集合并为一个，并删除其中重复的数据。这个技术的命名灵感来自中文“松鼠”这个词，因为松鼠囤积食物的行为本质上是一个数据集合并和去重的过程。

松鼠仓库症镜像的基本操作是将每个数据集中的元素拆分成多个哈希值，然后将哈希值组成的集合称为哈希集合。如果两个数据集的哈希集合有部分重叠，那么这两个数据集中就有可能存在重复的元素。我们可以通过比较这些重叠部分，找出真正的重复元素，并将它们从数据集中删除。

以下是使用Python实现松鼠仓库症镜像的一个示例：

import hashlib

def get_hash_set(data):
    """
    将数据集中的元素拆分为多个哈希值
    """
    hash_set = set()
    for element in data:
        md5 = hashlib.md5(str(element).encode()).hexdigest()  # 使用MD5哈希算法
        sha1 = hashlib.sha1(str(element).encode()).hexdigest()  # 使用SHA1哈希算法
        hash_set.add(md5)
        hash_set.add(sha1)
    return hash_set

def squirrel_warehousing(data_list):
    """
    将多个数据集进行合并和去重
    """
    all_hash_set = set()
    for data in data_list:
        cur_hash_set = get_hash_set(data)
        all_hash_set = all_hash_set.union(cur_hash_set)

    result = []
    for data in data_list:
        cur_result = []
        for element in data:
            md5 = hashlib.md5(str(element).encode()).hexdigest()
            sha1 = hashlib.sha1(str(element).encode()).hexdigest()
            if md5 in all_hash_set and sha1 in all_hash_set:
                all_hash_set.remove(md5)
                all_hash_set.remove(sha1)
                cur_result.append(element)
        result.append(cur_result)

    return result

以上代码实现了将多个数据集进行合并和去重的功能。对于每个数据集，我们先将其中的元素