位图算法。

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#算法 #2010 #文档 #c

http://topic.youkuaiyun.com/u/20100424/15/621f263f-2a63-4a2a-85b6-5e6c1292848d.html

本意是在论坛里开了一个讨论找出两个数组中的相同元素的帖子, 学会了这个角位图算法的算法,不知道为啥叫这个名字,好像跟位图没点关系啊.该算法的核心步骤是将整型数组转换成一个二进制序列.如有素组:{2,3,200,7000,12000},则先申请一个二进制数组,其大小为可能出现的最大的元素的值.如下图:

  

 

然后将这个数组序列保存在二进制数组当中，如下图所示，第n位如果为1，则表示n存在于这个序列中：

 

 

发现用该算法可以很好的解决数组排序问题(前提是知道数组中的元素的最大值),下面一个问题就可以很好的用这个算法来解决:

1.题目描述：

输入：一个文件，里面大约有1千万行数据，每个数据是7位整数，同时每个数是唯一的，即不允许有2个数相同，这些整数不与其他任何数产生关联。

输出：将这个整数按升序排列，并生成到一文件中

限制：能够使用内存为1M，但是附存足够大，运行时间最多为几分钟，10s为最合适的时间。

 

算法:用含有1千万个位的字符串来表示这个文件，文件中有的数据则标识为1，没有则标识为0，最后从第一位读至最后一位，即为有序的集合。

 

参考文档:http://hi.baidu.com/yeetoo/blog/item/24ce5190e5013789a977a4b2.html/

             http://topic.youkuaiyun.com/u/20100424/15/621f263f-2a63-4a2a-85b6-5e6c1292848d.html

全网首发：12306抢票算法大曝光？（十张图搞定）
彤哥读源码
08-07 4074
前言 本文收录于专辑：http://dwz.win/HjK，点击解锁更多数据结构与算法的知识。 你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。 相信大家都有过抢票、刷票的经验，每年年底，这都是一场盛宴。 然而，你有没有想过12306的抢票算法是怎么实现的呢？ 没有吧，想过，还是没有头绪？ 今天，我们就来曝光让人又爱又恨的12306是如何实现抢票的。 位运算回顾 我们知道计算机只能识别0和1，要操作这些0和1，只能通过位运算来进行，那么，一共有几种位运算呢？ 让我们来回顾一下： 运算.
位图算法
lkclkc88的专栏
04-26 606
计算机里面，最基本的单元就是位(bit),在java中一个byte= 8bit ，位图算法实际就是通过bit来存储，判断数据。 位图算法实际就是通过计算bit的位置来计算数据是否存在。 因为bit只有0和1两重值，所以使用位图时只能判断数据是否存在之类的判断，无法计算数据存在的实际次数。 在int范围类的一组int数据，如果需要判断数字是否重复， 常规的做法就...
C语言位图算法详解
09-04
位图算法是一种高效的数据处理技术，特别是在处理大量数据并判断数据状态时，它利用每一位来表示数据的一个特定状态。在C语言中，位图算法通常通过unsigned int类型的数组来实现，因为一个unsigned int变量可以存储...
c# 实现位图算法（BitMap）
08-18
C# 实现位图算法（BitMap） 位图算法（BitMap）是一种高效的数据结构，主要用于快速查询和存储大规模数据。下面将详细介绍 C# 中如何实现位图算法（BitMap）。 什么是 BitMap BitMap 的基本思想就是用一个 bit 位...
ucos优先级位图算法分析[归类].pdf
10-20
"ucos优先级位图算法分析" ucos优先级位图算法是实时操作系统中的一种任务调度算法，该算法用于管理系统中的任务优先级，以确保高优先级任务能够抢占低优先级任务。该算法的核心是通过优先级位图来标记任务的优先级...
[嵌入式操作系统] 优先级位图算法
sougou_1323的博客
12-31 5339
文章目录1. 前提2. 优先级就绪表3. 任务进入就绪态1） 优先级就绪组2） 优先级映射表3） 修改优先级就绪表4. 任务退出就绪态5. 获取最高优先级1） 优先级判定表 1. 前提 在ucos系统中，任务调度按照优先级调度算法，从就绪队列中选取优先级最高的任务进行调度。那么首先我们就要解决如何找到最高优先级的任务。 一种方法，我们可以从头到尾遍历就绪队列，找到优先级最高的任务。 另一种方法，我...
C# 位图算法
大黄鸭在发光的专栏
08-14 718
比如大量整数的快速查找，利用位操作来表示整数集合，因此操作速度非常快。
位图解析算法
01-20
位图解析算法文档提供位图解析的思路，给开发人员提供一种新的思路，来使位图的解析更加精准，可靠，错误率低。
位图算法及实现
baidu_41553551的博客
02-26 438
引入 对很多的数据进行操作会浪费巨大的内存，比如在40亿个无符号的整型数据，现在给定一个目标数字将其查找出来，一个整型int就是4个字节，10亿个int差不多已经需要4G的内存了，40亿个int就是16G。所以这里方法行不通的根本原因实际上是内存不够。而且如果对这40亿个整形数据进行排序，用到的内存会更多，因此需要有一种新的方法解决这个问题，这就是位图。 位图的应用 1、判断一个数是否存在某数据中 假如有40亿数据，我们如何快速判断指定一个数是否存在？ 申请512M的内存 512M=512*1
位图算法BitMap
Mr'bian
05-10 1179
位图算法的核心思想：用连续排列的bit位来代表连续的数据，用bit位的o和1状态来代表该数据是否出现。用空间来换取速度。 位图算法的主要用途：大量数据的查询场景 如图使用一个字节来表示0-7的8个数，其中0、2、3、5、7出现。 问题：有很多不重复的数据，最大值不超过40亿，最小值为0。判断某个整数是否在这个数列中。 原理图： 代码： #include <iostream> using namespace std; void setMum(char* addr, int len); boo
数据结构---位图算法
记录我目之所及的世界
12-24 1128
位图。bitmap
数据结构与算法1——位图算法
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07-28 582
速度之巅——位图算法： 在很多面试题里面都会考到位图算法，那么什么是位图算法？简单来说就是一种用空间换时间，大大提高运算效率的一种方法。 首先请看一下下面的题： 在很多不重复整数中，这些整数的范围是0到40亿。输入一个数，判断这个数是不是属于这组整数。 一般来说这个很简单，做个for循环就可以，但是这个范围是40亿，范围很大需要的时间特别长。通过位图算法就可以解决这个问题。 假设整数范围是0到7，就用一个字节，里面有八个二进制位。把0到7依次排列，如下： 首先把字节都初始化为0，然后如果不重复的整数数组为
排序算法--位图算法
生活从来不曾有过这般惬意...
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最近在看Jon Bentley的《编程珠玑》，刚看完第一章，觉得老外写的东西就是要比国内的生动很多! 第一章是开篇，要说的事情是：要把问题描述清楚。为了说明白这个事情，作者举了一个实例：怎样给一个磁盘文件排序？ 这个问题问的很模糊是不是？ 其实这个问题正确清楚的描述如下： 输入：一个最多包含n个正整数的文件，每个数都小于n，其中n=10,000,000。输入文件中没有重复的整数，没有其他
嵌入式优先级位图算法例题
最新发布
01-02
### 关于嵌入式系统中优先级位图算法的示例题目解释 #### 示例题目：实现一个简单的优先级调度器 在一个多任务处理环境中，假设存在多个进程，每个进程都有不同的优先级。为了有效地管理这些进程并确保高优先级的任务能够得到及时响应，可以采用优先级位图算法。 具体需求如下： - 进程数量不超过100个； - 每个进程有一个唯一的ID号（范围为`0~99`），以及对应的优先级值（整数形式表示）； - 调度程序总是选取当前最高优先级的进程执行；如果有相同优先级，则按先进先出原则选择最先到达的那个； - 提供接口用于添加新的进程、移除指定ID的进程以及获取下一个要被执行的进程的信息。 #### Python代码实现 下面是一个基于上述描述构建的简单模拟例子： ```python class PriorityScheduler: def __init__(self, max_priority=100): self.max_priority = max_priority self.bitmap = [None] * (max_priority + 1) def add_process(self, pid, priority): if not 0 <= priority <= self.max_priority or pid is None: raise ValueError('Invalid input') # 插入到对应位置 if self.bitmap[priority]: self.bitmap[priority].append(pid) else: self.bitmap[priority] = [pid] def remove_process(self, pid): for i in range(len(self.bitmap)): if self.bitmap[i] and pid in self.bitmap[i]: self.bitmap[i].remove(pid) break def get_next_process(self): for i in reversed(range(len(self.bitmap))): if self.bitmap[i]: return {'priority': i, 'process_id': self.bitmap[i][0]} return None if __name__ == '__main__': scheduler = PriorityScheduler() # 添加几个测试用例 scheduler.add_process(1, 70) scheduler.add_process(2, 85) scheduler.add_process(3, 60) print(scheduler.get_next_process()) # 应该返回优先级最高的那个即{‘priority’: 85, ‘process_id’: 2} ``` 此段代码展示了如何利用列表作为底层数据结构来存储不同优先级下的进程集合，并实现了基本的功能函数[^4]。
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