1 Bytes(字节) == 8 bit 1 KBytes == 1024 Bytes 思路: 1)申请长度为1亿的保存二进制位的数组 a, 2)通过位运算,将整数做为索引,将数组a对应的索引位置为1. 3)重复步骤2,直到最后一个整数放到数组中 4)从头开始遍历数组a,将值为1的索引id打印出来. python 提供了bytearray这个动态的字节数据,以下代码就用bytearray实现 class Bitmap: def __init__(self, num_bits:int): self

两个大文本,每行一条int数据 3亿(int)数据-2亿(int)数据 求差集 原始(粗暴)办法 1redis set 或类似方案 本地内存 cpu都撑不住 2持久化两张表 sql join mysql join是两层暴力for的性能太差,还是单线程的sqlserver 三种join方式,1两层for,2有序列优化join,3 hash join,该场景可用有序列进行join(int型数 hash join没啥意义),性能远胜两层暴力for,另外sqlserver多线程计算优化orcal 和sq

在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合. 常见的场景如下: 给一个 userId ,判断用户登陆状态: 显示用户某个月的签到次数和首次签到时间: 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数: 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息. 所以,我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据(例如亿级)的集合类型. 如何选择合适的数据集合,我们首先要了解常用的统计模式

原文地址:http://blog.csdn.net/u013074465/article/details/46956295 现在有n个无重复的正整数(n 小于10的7次方),如果内存限制在1.5M以内,要求对着n个数进行排序.[编程珠玑第一章题目] 很显然,10的7次方个整数占用的空间为10 ^ 7 * 4字节,大约等于40M,而内存限制为1.5M,因此,无法将所有数字加载到内存,所以快速排序.堆排序等高效的排序算法就没法使用.这里可以使用bitmap方式,用1bit表示一个整数,那么,10^7

昨日读July大神<教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题>博客,有这么一题与大家分享: 给40亿个不重复的unsigned int的整数,没排过序的,然后再给一个数,如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中? July给出思路,位图/Bitmap方法,未闻,遂学之. 1.map类型 map是“键-值”对的集合.map类型通常可理解为关联数组:可使用键作为下表来获取一个值,正如内置数组类型一样.而关联的本质在于元素的值与某个特定的键相关联,而并非通过元素在数组中的位置来获取. --引自

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1

有这样一种场景: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14.9G左右,很明显内存只有2G,放不下,因此不可能将这40亿数据放到内存中计算.要快速的解决这个问题最好的方案就是将数据搁内存了,所以现在的问题就在如何在2G内存空间以内存储着40亿整数.一个int整数在java中是占4个字节的即要32bit

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

转自: http://dongxicheng.org/structure/bitmap/ 1.  概述 位图(bitmap)是一种非常常用的结构,在索引,数据压缩等方面有广泛应用.本文介绍了位图的实现方法及其应用场景. 2. 位图实现 (1)自己实现 在位图中,每个元素为"0"或"1",表示其对应的元素不存在或者存在. #define INT_BITS sizeof(int) #define SHIFT 5 // 2^5=32 #define MASK 0x1f /

问题引入: 1.给40亿个不重复的unsigned int的整数,没排过序的,然后再给一个数,如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中?2.给定一个千万级别数据量的整数集合,判断哪些是重复元素.3.给定一个千万级别数据量的整形数组,对其进行排序.4.在5亿个整数中找出不重复的整数(注意,假设内存不足以容纳这5亿个整数). 从数据量上看,使用常规的解法(普通排序算法,逐个比较等)明显不合适,所以这里我们引入一个新的解法,就是Bitmap. Bitmap就是用一个bit位来标记某个元素对应的Valu

1.  概述 位图(bitmap)是一种很经常使用的结构,在索引.数据压缩等方面有广泛应用. 本文介绍了位图的实现方法及其应用场景. 2. 位图实现 2014728101320" alt="" style="border:1px solid rgb(204,204,204); padding:3px; max-width:620px; overflow:hidden"> (1)自己实现 在位图中.每一个元素为"0"或"1

引子 首先通过一道题来理解什么是bitmap. 题目:我有40亿个整数,再给一个新的整数,我需要判断新的整数是否在40亿个整数中,你会怎么做? 分析: 假设一个int占4个字节(32位),40个亿个整数就是160亿个字节,大概相当于16GB,假设一台计算机只有2GB内存,则16GB一次加载不完,需要分8次加载,从磁盘加载数据是磁盘io操作,是非常慢的(比内存中的操作要慢100倍),每次加载这么大的数据,并且要8次,那么查找的时间可以达到分钟甚至小时级. 还有一个办法是把数据分散在8台计算机上,然

转载(http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1404108) 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

相关概念 基础类型 在java中: byte -> 8 bits -->1字节 char -> 16 bit -->2字节 short -> 16 bits -->2字节 int -> 32 bits -->4字节 float -> 32 bits -->4字节 long -> 64 bits -->8字节 位运算符 在java中,int数据底层以补码形式存储.int型变量使用32bit存储数据,其中最高位是符号位,0表示正数,1表示

前提 本文主要内容是分析JDK中的BitMap实现之java.util.BitSet的源码实现,基于JDK11编写,其他版本的JDK不一定合适. 文中的图比特低位实际应该是在右边,但是为了提高阅读体验,笔者把低位改在左边了. 什么是BitMap BitMap,直译为位图,是一种数据结构,代表了有限域中的稠集(Dense Set),每一个元素至少出现一次,没有其他的数据和元素相关联.在索引,数据压缩等方面有广泛应用(来源于维基百科词条).计算机中1 byte = 8 bit,一个比特(bit,称为

开发中,有时候需要获取View的截图来做动画来达到动画流程的目的 原理:将View的内容画到一个Bitmap画布上,然后取出 下面封装了一个从View生成Bitmap的工具类 /** * 将View转换为Bitmap对象 */ public class ViewToBitmapUtil { private static final String TAG = "ViewToBitmapUtil"; public static Bitmap convertViewToBitmap(View

很多人在调用图库选择图片时会在onActivityResult中用Media.getBitmap来获取返回的图片,如下: Uri mImageCaptureUri = data.getData(); Bitmap photoBmp = null; if (mImageCaptureUri != null) { photoBmp = MediaStore.Images.Media.getBitmap(ac.getContentResolver(), mImageCaptureUri); } 但是M

<Replication的犄角旮旯>系列导读 Replication的犄角旮旯(一)--变更订阅端表名的应用场景 Replication的犄角旮旯(二)--寻找订阅端丢失的记录 Replication的犄角旮旯(三)--聊聊@bitmap Replication的犄角旮旯(四)--关于事务复制的监控 Replication的犄角旮旯(五)--关于复制identity列 Replication的犄角旮旯(六)-- 一个DDL引发的血案(上)(如何近似估算DDL操作进度) Replication的

一.相关概念 1.Drawable就是一个可画的对象,其可能是一张位图(BitmapDrawable),也可能是一个图形(ShapeDrawable),还有可能是一个图层(LayerDrawable),我们根据画图的需求,创建相应的可画对象 2.Canvas画布,绘图的目的区域,用于绘图 3.Bitmap位图,用于图的处理 4.Matrix矩阵 二.Bitmap 1.从资源中获取Bitmap Resources res = getResources(); Bitmap bmp = BitmapF

在前一篇中介绍了使用API做Distinct Count,但是精确计算的API都较慢,那有没有能更快的优化解决方案呢? 1. Bitmap介绍 <编程珠玑>上是这样介绍bitmap的: Bitmap是一个十分有用的数据结构.所谓的Bitmap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,因此在内存占用方面,可以大大节省. 简而言之--用一个bit(0或1)表示某元素是否出现过,其在bitmap的位置对应于其index.<编程珠玑&

以后再详述,先上代码. public bool CopyBitmap(Bitmap source, Bitmap destination) { if ((source.Width != destination.Width) || (source.Height != destination.Height) || (source.PixelFormat != destination.PixelFormat)) { return false; } ; && bitdepth_per_pixel