Bit Map 位图结构

最新推荐文章于 2025-07-09 21:25:28 发布
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博客主要提及了Bit Map位图结构，位图结构在信息技术领域有重要应用，可用于数据存储和处理等方面。
Bit Map 位图结构
海量数据处理之 Bit-map 详细讲解
养歌的博客
01-28 3010
现在有这么一个问题：现存在 20 亿个数字，需要知道哪些数字没有出现在里面.这个问题你可能觉得一个 for 循环就能解决。但是有两个问题，第一个就是for循环效率的问题，第二个问题就是 20 亿个数字需要占据的内存空间，例如要存下 20 亿个数字需要多大空间呢？假设使用 int 存储，在 Java 中，int 占 4 字节，1 字节 = 8 位（1 byte = 8 bit，存放 20 亿个数字则需要：(2000000000*4/1024/1024/1024) ≈ 7.45G左右。 面对上面的问题我们肯定不
数据结构之位图
honeyJ
04-08 542
位图，就是Bit_map，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。 我们来看一个具体的例子： 设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（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） （1）
BMP（bit map位图）学习
无
04-06 347
1、BMP(bit map 位图) 1.1、学习前置知识 小端模式 像素概念 1.2、BMP简介 博客1：BMP调色板调色板讲得很好，4个字节代表一种颜色。 https://blog.youkuaiyun.com/testcs_dn/article/details/76719347 博客2：BMP图片解析彻底 https://blog.youkuaiyun.com/aidem_brown/article/details/80500637 博客3：其中windows为什么需要BMP的大小，要为4个字节的倍数
04 位图（Bit Map)
cutey的博客
04-25 278
位图 位图可以节省存储空间。 public class BitMap { // Java 中 char 类型占 16bit，也即是 2 个字节 private char[] bytes; private int nbits; public BitMap(int nbits) { this.nbits = nbits; this.bytes = new char[n...
【算法】——Bit-Map（位图）
汤庆
02-18 3814
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。 一、Bit-map的基本思想 　　32位机器上，对于一个整型数，比如int a=1 在内存中占32bit位，这是为了方便计算机的运算。但是对于某些应用场景而言，这属于一种巨大的浪费，因为我们可以用对应的32bit位对应存储十进...
数据结构-位图（动态数组）
weixin_46459118的博客
06-30 733
啊啊啊啊啊，位运算
数据结构之位图和布隆过滤器
weixin_41965831的博客
07-09 881
本文介绍了两种高效处理海量数据的数据结构：位图和布隆过滤器。位图通过二进制位存储状态，适合整数查询，40亿数据仅需500M空间。布隆过滤器扩展到位图存储字符串，通过多个哈希函数减少冲突，但存在误判可能。文章还讨论了海量数据问题的解决思路，包括哈希切割、双位图统计等，并对比了一致性哈希与普通哈希的区别。最后区分了哈希算法（不可逆）与加密算法（可逆）的特性。这些数据结构和技术特别适用于需要高效查询和节省内存的大数据场景。
【数据结构】位图
shangguan_1234的博客
11-06 474
位图 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。 如果说了这么多还没明白什么是Bit-map，那么我们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
oracle bit类型_关于oracle中位图索引的探讨：概念、原理、优缺点
weixin_42640676的博客
01-12 1701
概述oracle索引主要分为以下几种：1. b-tree索引Oracle数据库中最常见的索引类型是b-tree索引，也就是B-树索引，以其同名的计算科学结构命名。CREATE INDEX语句时，默认就是在创建b-tree索引。没有特别规定可用于任何情况。2. 位图索引(bitmap index)位图索引特定于该列只有几个枚举值的情况，比如性别字段，标示字段比如只有0和1的情况。3. 基于函数的索引...
数据结构之位图（bitmap）详解
12-25
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...
`AFH_Channel_Map` 的位图结构如何映射到具体蓝牙信道？
08-14
我们正在讨论蓝牙协议中的AFH_Channel_Map位图结构。根据用户的问题，需要详细解释这个位图如何映射到具体的蓝牙信道。 蓝牙AFH（自适应跳频）使用一个位图（bitmap）来表示79个信道的可用性。每个信道用一个比特...
bit map是什么
08-31
数据结构中的位图（Bit-map）** 用于**高效存储与处理非负整数集合**的数据结构，核心思想是通过二进制位（bit）的0/1标记数值是否存在。 **核心特性**： - **空间压缩**：每个整数仅占1 bit空间（传统数组需4-8...
读取内存一段 bit map
04-01
Bit map，也称为位图，是一种数据结构，用于表示二进制图像或位集合的数据类型。Bit map将每个像素点或元素映射到一个或多个bit位上，因此可以用极少的空间来存储大量的信息。 读取内存中的bit map需要了解以下几个...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
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