双层桶不是一种数据结构，只是一种算法思维。分而治之思想。
当我们有一大推数据需要处理时，局限于各种资源限制(主要说内存)不能一次处理完成，这是需要将一大堆数据分成多个小段数据。通过处理各个小段数据完成最终任务。
双层这里是虚指，并不是一定把数据分成2份，也可能多份。比如下面几个问题：
- 2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
- 5亿个int找它们的中位数
第一个问题，2.5亿(2^32=4,294,967,296)个数,我们将这2^32个数分到2^8=256个区域(文件中)。每个文件中的平均数字个数差不多 2^24个(1千7百万个)。
02^24 第一个文件，2^242^25第二个文件
假设32位机，装下这些数字需要的内存是 2^24*4=2^26=64MB,也可以不用将文件一次性读入内存而是采用流式读取。
然后对每个文件使用bitmap处理，每2bit(2-bitmap)表示一个整数，00表示整数未出现，01表示出现一次，10表示出现两次及其以上。这样，每个文件2^24个数字，最大数2^32/(8/2)=2^30=1GB内存
这个问题倒是更新是bitmap的应用，没有很好体现双层桶分治的优势。
第二个问题，首先我们将int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。
适用问题领域是：top-k，中位数，不重复或重复的数字