Joseit的博客

位图——用比特位征服海量数据！这种极简数据结构通过二进制位（0/1）高效。本文深入剖析位图原理：将元素映射到整数位，利用位运算实现O(1)复杂度操作。通过Java代码示例，演示如何用long[]数组管理千万级用户活跃状态，仅需传统布尔数组1/8内存！更拓展至布隆过滤器，揭示其如何通过多哈希位标记实现高效查重（允许误判，绝不漏判）。实战环节，以LeetCode“判断字符唯一性”为例，结合鸽巢原理与位图技巧，仅用26个比特位轻松解题。无论是海量数据处理，还是算法优化，位图以四两拨千斤的姿态，证明：小比特，大世界

在技术探索的征程中，算法的优选与精析尤为关键。本文聚焦于五道经典算法题。二分查找凭借有序数组特性，以特定循环条件与中间元素计算策略，实现高效的 O(log n)时间复杂度查找。针对排序数组中元素区间查找，细致解读左右端点查找时循环条件设置与中间元素计算的巧妙差异，确保精准定位起始与结束位置。而无重复字符的最长子串、找到字符串中所有字母异位词以及串联所有单词的子串等题目，则从字符串处理角度出发，运用滑动窗口结合哈希表等技巧，深度挖掘其中的算法逻辑与优化思路，

滑动窗口是一种高效的算法策略，在诸多字符串与数组处理问题中发挥关键作用。如在 “最大连续 1 的个数 III” 里，通过滑动窗口精准统计翻转 0 的数量以确定连续 1 的最大长度；“将 x 减到 0 的最小操作数” 借助其从两端逼近目标和；“水果成篮” 依据规则利用滑动窗口灵活处理水果采摘；“找到字符串中所有字母异位词” 则结合哈希表，滑动窗口高效定位异位词子串。它通过合理设定窗口边界并动态调整，有效减少计算冗余，在优化时间复杂度上表现卓越，为解决一系列复杂问题提供了简洁而有力的思路，值得深入探究与应用。