原文:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7880288 1. Bit Map算法简介 来自于<编程珠玑>.所谓的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.由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省. 2. Bit Map的基本思想 我们先来看一个具体的例子,假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序(这里假设这些元素没有重复).那么我们就可以采用Bit-map…

1. Bit Map算法简介 来自于<编程珠玑>.所谓的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.由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省. 2. Bit Map的基本思想 我们先来看一个具体的例子,假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序(这里假设这些元素没有重复).那么我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的.要表示8个数,我们就只需要8个Bit(1Bytes),首先我们开辟1Byte的空间,将…

问题: 假设有3亿个整数(范围0-2亿),如何判断某一个树是否存在.局限条件一台机器,内存500m. 常规的思路:我们可以将数据存到一个集合中,然后判断某个数是否存在:或者用一个等长的数组来表示,每个数对应的索引位置,存在就标记为1,不存在0.当然如果设备条件允许,上面的这方案是可行的. 但是现在我们内存只有500m.Int类型4个字节. 单单是这3亿个数都已经:300000000*4/1024/1024 差不多1144m了.显然已经远超过内存限制了. 显然在这种条件下面,我们想要将这些书完整的…

今天我偶然刷到了一篇文章,"华为二面:一个文件里面有5亿个数据,一行一个,没有重复的,进行排序".不知道又是哪个无良媒体瞎起的标题,夺人眼球. 不过说归说,这题听着就很高大上,5亿个数据排序,想想就很爽.常用的内排序算法有很多,比如我们熟悉的冒泡排序.插入排序.快速排序等等.所谓内排序,意思就是在内存里进行排序,不需要占用外存. 对于内部排序算法,在数据量比较小的情况下,还是可以玩玩的,但像上面说的,5亿个数据,先不说时间要多少,来算算需要多少空间存储这些数据 5 * 10 ^ 8 *…

Bitmap压缩到指定大小: private void imageZoom() {//图片允许最大空间 单位:KBdouble maxSize =400.00;//将bitmap放至数组中,意在bitmap的大小(与实际读取的原文件要大)ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();bitMap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);byte[] b = baos.toB…

bitmap(位图)算法 bitmap算法是利用数据二进制的每一位的值来表示数据的算法,可用来压缩保存数据集. 如何保存 如 5(int)的二进制表示为 101b,第一位和第三位的值是1就可以表示数据集 {1,3} ,也就是1个int类型,最多可以保存包含 32个int(4字节32位)的数据集(即表示数字1-32的集合),如果用字符保存,char是2字节16位(纯数字用啥字符类型),都是极大节省了存储空间. 如何存储到数据库 一般数据库可以表示整型类型有int,long(bigint),deci…

前言: 最近准备研究一下图片缓存框架,基于这个想法觉得还是先了解有关图片缓存的基础知识,今天重点学习一下Bitmap.BitmapFactory这两个类. 图片缓存相关博客地址: Android图片缓存之Bitmap详解 Android图片缓存之初识Glide Android图片缓存之Glide进阶 Android图片缓存之Lru算法 Bitmap: Bitmap是Android系统中的图像处理的最重要类之一.用它可以获取图像文件信息,进行图像剪切.旋转.缩放等操作,并可以指定格式保存图像文件.…

大数据分析常用去重算法分析『Bitmap 篇』  mp.weixin.qq.com 去重分析在企业日常分析中的使用频率非常高,如何在大数据场景下快速地进行去重分析一直是一大难点.在近期的 Apache Kylin Meetup 北京站上,我们邀请到 Kyligence 大数据研发工程师陶加涛为大家揭开了大数据分析常用去重算法的神秘面纱. △ 陶加涛 Apache Kylin 作为目前唯一一个同时支持精确与非精确去重查询的 OLAP 引擎,非常好地覆盖了大数据上的去重需求.本次分享讲解了 Kyli…

大数据计算:如何仅用1.5KB内存为十亿对象计数  Big Data Counting: How To Count A Billion Distinct Objects Using Only 1.5K This is a guest post by Matt Abrams (@abramsm), from Clearspring, discussing how they are able to accurately estimate the cardinality of sets with bi…

一.背景说明 在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作,如流量域对独立访客之类的统计,去重思路一般有三个: 基于Hashset来实现去重 数据存在内存,容量小,服务重启会丢失. 使用状态编程ValueState/MapState实现去重 常用方式,可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储. 结合Redis使用布隆过滤器实现去重 适用对上亿数据量进行去重实现,占用资源少效率高,有小概率误判. 这里以自定义布隆过滤器的方式,实现Flink窗口计算中独立访客的统计,数据集样例如下:…

工作中有用到Redis滤重队列. 原来的方法如下: 方法一 为了保证操作原子性,使用Redis执行Lua脚本. 在脚本中的逻辑是,如果队列不超过某个数值,进行一次lrem操作(队列使用list结构),然后将新元素入列. 优点: 简单,直观. 缺陷: lrem的时间复杂度为O(N),N为队列中的元素个数:所以,性能一般. 因为防止队列内容过多,防止发生N级别的删除操作,限制了一个滤重的阀值,如果超过这个阀值就不能使用滤重功能. 方法二 为了解决以上痛点,新玩法为: 为了保证操作原子性,使用Redi…

概述 所谓bitmap就是用一个bit位来标记某个元素对应的value,而key即是这个元素.由于采用bit为单位来存储数据,因此在可以大大的节省存储空间 算法思想 32位机器上,一个整形,比如int a;在内存中占32bit,可以用对应的32个bit位来表示十进制的0-31个数,bitmap算法利用这种思想处理大量数据的排序与查询 优点: 效率高,不许进行比较和移位 占用内存少,比如N=10000000;只需占用内存为N/8 = 1250000Bytes = 1.2M,如果采用int数组存储,…

原文:经典算法题每日演练--第十一题 Bitmap算法 在所有具有性能优化的数据结构中,我想大家使用最多的就是hash表,是的,在具有定位查找上具有O(1)的常量时间,多么的简洁优美, 但是在特定的场合下: ①:对10亿个不重复的整数进行排序. ②:找出10亿个数字中重复的数字. 当然我只有普通的服务器,就算2G的内存吧,在这种场景下,我们该如何更好的挑选数据结构和算法呢? 一:问题分析 这年头,大牛们写的排序算法也就那么几个,首先我们算下放在内存中要多少G: (10亿 * 32)/(1024*…

什么是 BigMap 算法 所谓 BitMap 就是用一个 bit 位来标记某个元素对应的 value,而 key 即是这个元素.由于采用bit为单位来存储数据,因此在可以大大的节省存储空间. 算法思想 32位机器上,一个整形,比如 int a; 在内存中占32bit,可以用对应的32个bit位来表示十进制的0-31个数,bitmap算法利用这种思想处理大量数据的排序与查询. 优点: 效率高,不许进行比较和移位 占用内存少,比如N=10000000;只需占用内存为N/8 = 1250000Byt…

上篇我们讲了BitMap是如何对数据进行存储的,没看过的可以看一下[算法与数据结构专场]BitMap算法介绍 这篇我们来讲一下BitMap这个数据结构的代码实现. 回顾下数据的存储原理 一个二进制位对应一个非负数n,如果n存在,则对应的二进制位的值为1,否则为0.这个时候,我们的第一个问题:我们在使用byte,int,short,long等这些数据类型在存储数据的时候,他们最小的都要占用一个字节的内存,也就是8个bit,也就是说,最小的操作单位是8个bit.根本就没有可以一个一个bit位操作的数…

http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/12/06/2804756.html 在所有具有性能优化的数据结构中,我想大家使用最多的就是hash表,是的,在具有定位查找上具有O(1)的常量时间,多么的简洁优美, 但是在特定的场合下: ①:对10亿个不重复的整数进行排序. ②:找出10亿个数字中重复的数字. 当然我只有普通的服务器,就算2G的内存吧,在这种场景下,我们该如何更好的挑选数据结构和算法呢? 一:问题分析 这年头,大牛们写的排序算法…

一.bitmap算法思想 32位机器上,一个整形,比如int a; 在内存中占32bit位,可以用对应的32bit位对应十进制的0-31个数,bitmap算法利用这种思想处理大量数据的排序与查询.  优点:1.运算效率高,不许进行比较和移位:2.占用内存少,比如N=10000000:只需占用内存为N/8=1250000Byte=1.25M.     缺点:所有的数据不能重复.即不可对重复的数据进行排序和查找. 比如:           第一个4就是           000000000000…

一.概述 本文将讲述Bit-Map算法的相关原理,Bit-Map算法的一些利用场景,例如BitMap解决海量数据寻找重复.判断个别元素是否在海量数据当中等问题.最后说说BitMap的特点已经在各个场景的使用性.二.Bit-Map算法先看看这样的一个场景:给一台普通PC,2G内存,要求处理一个包含40亿个不重复并且没有排过序的无符号的int整数,给出一个整数,问如果快速地判断这个整数是否在文件40亿个数据当中?问题思考: 40亿个int占(40亿*4)/1024/1024/1024 大概为14.9…

所谓的BitMap就是用一个bit位来标记某个元素所对应的value,而key即是该元素,由于BitMap使用了bit位来存储数据,因此可以大大节省存储空间. 基本思想: 这此我用一个简单的例子来详细介绍BitMap算法的原理.假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)进行排序(这里假设元素没有重复).我们可以使用BitMap算法达到排序目的.要表示8个数,我们需要8个byte. 1.首先我们开辟一个字节(8byte)的空间,将这些空间的所有的byte位都设置为0 2.然后便利这5个元…

ckHash函数类,将字符串映射成数字,同时可以将数字映射成字符串 说明 1.所谓的BitMap就是用一个bit位来标记某个元素所对应的value,而key即是该元素,由于BitMap使用了bit位来存储数据,因此可以大大节省存储空间. 2.ckHash函数类适用于做key-value的字符映射关系,利用字符串正则密钥给定一个值范围,以及bit长度len,将字符串映射成0-len之间的数字,同时将0-len之间的数字还原成字符串,这样能使空间的利用率很高,准确度100%(数字和字符一一对应的关系…

实现详情请查看博客园 https://www.cnblogs.com/caoke/p/10793885.html 随机注册10万个放入BitMap,然后查询qq号码是否已存在,算法复杂度O(1). //BitMap算法demo,查询9位数字 const b=new BitMap('[0~9][0~9][0~9][0~9][0~9][0~9][0~9][0~9][0~9]') //设置 console.time('设置时间') for(let i=0;i<b.length;i=i+1000){ b…

关于数据库查询工作,例如有如下数据库表 要想统计所有90后的程序员该怎么做呢?用一条求交集的SQL语句即可: Select count(distinct Name) as 用户数 from table whare age = '90后' and Occupation = '程序员' ; 要想统计所有使用苹果手机或者00后的用户总合该怎么做?用一条求并集的SQL语句即可: Select count(distinct Name) as 用户数 from table whare Phone = '苹果…

外部排序算法相关:主要用到归并排序,堆排序,桶排序,重点是先分成不同的块,然后从每个块中找到最小值写入磁盘,分析过程可以看看http://blog.csdn.net/jeason29/article/details/50474772 hash值算法 1.题目描述 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 2.思考过程 (1)首先我们最常想到的方法是读取文件a,建立哈希表(为什么要建立hash表?因为方便后面的查找),然后再…

所谓的BitMap就是用一个bit位来标记某个元素所对应的value,而key即是该元素,由于BitMap使用了bit位来存储数据,因此可以大大节省存储空间.   1. 基本思想 首先用一个简单的例子来详细介绍BitMap算法的原理.假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)进行排序(这里假设元素没有重复).我们可以使用BitMap算法达到排序目的.要表示8个数,我们需要8个byte. 首先我们开辟一个字节(8byte)的空间,将这些空间的所有的byte位都设置为0 然后便利这5个元素…

目录 1. 位图算法的简单原理 2. BitMap的开源实现 3. 使用案列 BitMap算法的核心思想是用bit数组来记录0-1两种状态,然后再将具体数据映射到这个比特数组的具体位置,这个比特位设置成0表示数据不存在,设置成1表示数据存在. BitMap算在在大量数据查询.去重等应用场景中使用的比较多,这个算法具有比较高的空间利用率. 本文参考:漫画:BitMap算法 1. 位图算法的简单原理 给定长度是10的bitmap,每一个bit位分别对应着从0到9的10个整型数.此时bitmap的所有…

有关bitmap算法的介绍资料网上很多,这里不赘述,各种语言的实现也不少,但是Go语言版的bitmap不多,本文就来写一个Go版的bitmap实现. 首先创建一个 bitmap.go 文件,定义一个bitmap结构体,再提供一些操作方法.详细代码如下: package bitmap import ( "fmt" "strings" ) const ( bitSize = 8 ) var bitmask = []byte{1, 1 << 1, 1 <…

转自:https://www.seoxiehui.cn/article-45186-1.html 需求: 为满足用户标签的统计需求,小灰利用Mysql设计了如下的表结构,每一个维度的标签都对应着Mysql表的一列:要想统计所有90后的程序员该怎么做呢 两个月之前—— 为满足用户标签的统计需求,小灰利用Mysql设计了如下的表结构,每一个维度的标签都对应着Mysql表的一列: 要想统计所有90后的程序员该怎么做呢? 用一条求交集的SQL语句即可: Select count(distinct Nam…

BitMap 抛砖引玉 首先,我们思考一个问题:如何在3亿个整数(0~2亿)中判断某一个数是否存在?现在只有一台机器,内存只有500M 这个问题像不像我们之前提到过的一个在0-10个数中,判断某一个数是否存在的问题呢?当时我们采取的做法是,建立一个长度是11的数组,下标从0开始,如果1存在则data[1] = 1,数字作为数组的下标,若该数字存在则在data[数字] = 1,将其赋值为1.那么我们这个是否可以这么做呢? 明显不行.为什么呢?因为我们如果判断2亿个数字是否存在,建立一个2亿长度的数…

BitMap概述 本文介绍 BitMap 算法的应用背景,算法思想和相关实现细节. 概括而言,BitMap 主要用来解决海量数据中元素查询,去重.以及排序等问题.这里对海量数据场景的强调,似乎暗示了这个算法对空间的利用相当的精巧和经济,事实确实如此. BitMap算法 本来数据序列的排序是一个平凡的任务,现有的多种排序算法,都有各自擅场能适应不同情形的具体要求.但我们考虑这样一个场景:有一台内存为 4 GB 的 PC,其硬盘中的一个存储了 30 亿个无符号整型数据文件,这些整数一行一个且无重复.…

概述 所谓的BitMap算法就是位图算法,简单说就是用一个bit位来标记某个元素所对应的value,而key即是该元素,由于BitMap使用了bit位来存储数据,因此可以大大节省存储空间,这是很常用的数据结构,比如用于Bloom Filter中.用于无重复整数的排序等等.bitmap通常基于数组来实现,数组中每个元素可以看成是一系列二进制数,所有元素组成更大的二进制集合. 基本思想 我用一个简单的例子来详细介绍BitMap算法的原理.假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)进行排序(…