【算法篇】Bitmap 算法

首先，什么是Bitmap算法（位图算法）呢？

一：定义：

Bit map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value， 而Key即是该元素。使用Bit为用来存储数据的单位， 可以大大节省存储空间。

在32位机器上， int a 在内存中占32 位，可以用对应的32bit 对应十进制的0-31个数，bitmap就是应用此思想对大量整型数据来进行去重，排序与查询。

举个例子：

给定了一块长度为8 bit的内存空间，依次插入6，2，7，1，那么

给定长度为8的bitmap，每个位对应0到7八个整数型。此时bitmap中所有位均是0.

7          6           5           4          3            2          1　         0

将整数6存进去，对应下标为6，将bit置为1

7          6           5           4          3            2          1　         0

同理，依次将2，7，1存进去，bit都置为1

7          6           5           4          3            2          1　         0

7          6           5           4          3            2          1　         0

7          6           5           4          3            2          1　         0

　　所以Bitmap方便查询，还可以去除重复的整数型。

二：应用：

例如，我们要调查使用该软件的用户群体，统计的内容有男女比例，各婚姻状况的用户数量，性别，职业等等很多项，那需要怎么做呢 罒ω罒。。。。

　　首先我们可能想到：利用MySQL建立一个表，每一列代表一个用户标签。利用SQL语句就可以轻松的求交集或并集了。。但是！问题来了！!

我们需要统计的越来越多。。表格越来越大，及其不易管理，SQL语句也变得十分复杂。。。。。

这个时候。。

Bitmap算法闪亮登场೭(˵¯ꇴ¯˵)౨

将用户以Bitmap形式存起来，用一个调查项对应多个用户即可：建立用户名与用户ID的一一映射，每一个调查项包含符合条件的所有用户ID。

　　可是，为什么不用HashMap呢。。。。。因为每个用户ID需占用int四个字节，32bit，消耗的空间大大增加了。

三：优缺点：

优点：           1.如上文所说，占用内存少

2.效率高，不能进行比较和移位

缺点：           1.无法对存在重复的数据进行排序和查找

2.无法求‘非’

四：思考

　　在一个很长的Bitmap中仅仅有少量用户，浪费空间怎么办？

　　

　　

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