有一个去重任务：内存中一次性有 1 亿条 URL，平均长度 80 个 ASCII 字符，要在一台 JVM 堆上限 4GB 的机器上做「精确去重」（不允许有误判，不允许落盘到外部存储作为主方案）。有人提议直接用 HashSet<String> 装全部 URL。请回答：(1) 估算这个 HashSet 的内存占用，判断是否可行，要求给出量级估算的过程而不只是结论；(2) 如果不可行，写出你实际会采用的方案，并说明它把成本转移到了哪里。
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能不能把「复杂度」落到字节和机器上做数量级估算，并据此在精确性/内存/时间之间做数据结构选型。
回答框架 · 前两步
- 会做数量级估算：String 对象约 24B + 底层字节数组约 96B + HashSet.Node 约 32B + table 数组约 10B，合计约 160B/条，1 亿条约 16GB，远超 4GB，HashSet<String> 不可行。
- 能指出主要开销来自对象头、链表节点和 table 数组，字符串本身内容只占其中一半左右，不能按 80B/条 来算。
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延伸阅读
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- 下面这段代码用于统计数组中和为某值的下标对： ```python def pairs(nums): s = set(nums) res = [] for i in range(len(nums)): for j in range(i+1, len(nums)): if nums[i] + nums[j] in s: res.append((i, j)) return res ``` (1) 它的时间复杂度和空间复杂度分别是多少？请说明每一项是怎么算出来的。 (2) 如果线上 nums 的长度 n = 10^6，这个函数能不能直接上线？为什么？ (3) 如果 nums 中存在大量重复元素，复杂度会变吗？
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