Bitmap原理及应用场景

最新推荐文章于 2025-05-17 12:00:37 发布
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分类专栏： 数据库 常见算法 Java 文章标签： bitmap 大数据 数据库
原文链接：https://www.cnblogs.com/cjsblog/p/11613708.html
本文介绍了Bitmap的基本原理及其在快速排序、快速查找和精准去重等应用场景中的使用，帮助理解其在大数据和数据库领域的价值。
BitMap位图理解及典型应用案例
猫步轻移，以学求知。余于此方寸之地，如猫观鼠，细察技艺所得，思维所悟。灵思如猫之警觉，日积月累，终成智海；
03-16 1474
本质上是哈希表的一种应用实现，原理简单，以 bit 为单位构建数组的方案，就叫作 Bitmap，翻译为位图。即bit 的集合；使用一个bit表示状态, 两种状态 （0不存在和1存在） 使用最少字节的类型来定义数组，即标识。位图适合对【数值类型】的海量数据进行查询统计、排序、去重 和 对两个集合做交集、并集运算；bitmap在数据连续的时候，非常节省空间，但是在数据稀疏的时候，会有极大的浪费，当出现hash碰撞时可能映射到同个位置；
Doris bitmap原理
最新发布
认真学代码的shell
05-17 993
Bitmap 是一种压缩的位图数据结构，用于表示集合中的元素。核心思想：用一个比特位（bit）表示一个元素是否存在。存储方式：每个 bit 位可以表示一个对象的状态（如存在/不存在），而多个 bit 位可以组成一个字节（byte），多个字节组成一个更大的块。用途：主要用途是高效地处理大规模数据，尤其是需要快速判断某个元素是否存在的情况。比如：一个 Bitmap 长度为 8，可以用来表示 0-7 的数字是否存在。00010100。Doris 使用 Bitmap 的主要原因是为了。
BitMap数据结构和使用场景
qq_28203321的博客
06-05 1990
bitmap数据结构和使用场景
Bitmap在Java中的应用
weixin_34174322的博客
11-07 503
一、40亿数据排序问题 给定一个最多包含40亿个随机排列的32位整数的顺序文件，找出一个不在文件中的32位整数(在文件中至少缺失这样一个数——为什么？)。在具有足够内存的情况下，如何解决该问题？（编程珠玑） 二、应用BitMap存储大数据 数据的存在性可以使用bit位上的1或0来表示；一个bit具有2个值：0和1，正好可以用来表示false和true。 对于判断“数据是否存在”的场景，我们...
Redis Bitmap介绍和使用场景
李习的博客
10-25 1922
Redis 的 Bitmap（位图）是一种特殊的字符串数据类型，它利用字符串类型键（key）来存储一系列连续的二进制位（bits），每个位可以独立地表示一个布尔值（0 或 1），因此也只有两种状态。其底层实现仍是基于 String 类型。
Redis 中 BitMap 的使用场景
m0_50180963的博客
10-12 329
BitMap# BitMap 原本的含义是用一个比特位来映射某个元素的状态。由于一个比特位只能表示 0 和 1 两种状态，所以 BitMap 能映射的状态有限，但是使用比特位的优势是能大量的节省内存空间。 在 Redis 中，可以把 Bitmaps 想象成一个以比特位为单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，数组的下标在 Bitmaps 中叫做偏移量。 需要注意的是：BitMap 在 Redis 中并不是一个新的数据类型，其底层是 Redis 实现。 BitMap 相关命令# Co.
RoaringBitmap应用场景
seasonLai的博客
08-25 1537
背景信息 几乎所有行业（如互联网、游戏、教育等）都有实时精准营销的需求。通过系统生成用户画像，在营销时通过条件组合筛选用户，快速提取目标群体，例如： 电商行业中，商家在运营活动前，需要根据活动的目标群体的特征，圈选出一批目标用户进行广告推送或进行活动条件的判断。 游戏行业中，商家需要根据玩家的某些特征进行圈选，针对性地发放大礼包，提高玩家活跃度。 教育行业中，需要根据学生不同的特征，推送有针对性的习题，帮助学生查缺补漏。 搜索、门户、视频网站等业务中，根据用户的关注热点，推送不同的内容。 这些行业都有一
Doris-bitmap的应用场景
qq_38316704的博客
12-12 4176
Doris count 的精确去重 去重的常规的方法 堆机器 Cache 优化 CPU 执行引擎 (向量化，SIMD，查询编译等) 支持 GPU 执行引擎 预计算 聚合指标必须支持上卷，去重指标要支持上卷聚合，就必须保留明细，不能只保存一个最终的去重值，所以考虑引入bitmap 优点： 1，查询时io，cpu，内存，网络资源显著减少，不会随着数据规模线性增加 存在的问题 1，内存和存储的消耗 2，只支持int类型 解决的办法 1，压缩，业界普遍采用的bitmap库是Ro..
Java编程基于Bitmap的字符串去重统计：布隆过滤器与哈希映射法的实现及应用场景分析了文档的主要内容
05-07
使用场景及目标：①了解布隆过滤器和哈希映射法的工作原理；②掌握这两种方法在Java中的具体实现；③根据不同需求选择合适的字符串去重统计方法。; 其他说明：Java实现的优势包括内置BitSet类简化位操作、自动内存...
bitmap在海量数据下的应用场景
shuangyueliao的专栏
11-16 608
bitmap(位图)能很好地处理海量数据下的应用场景。 什么是bitmap bitmap是以bit为单位存储一个数，一个整数是8个字节，就是32位，那么如果以bit为单位，那么它能存储32个数。bitmap的优点是占用存储小。它适合处理大量数据的排序、查询以及去重。 bitmap的应用场景 找出一个数是否在40亿个数据当中 把40亿个数用bitmap表示，1表示存在，0表示不存在，最后判断某个数所...
【Redis】Bitmap 使用及应用场景
人生苦短，我用python
09-07 3897
本文首先介绍了Redis中的6个Bitmap相关命令,包括SETBIT、GETBIT、BITCOUNT等,并附带示例说明每个命令的用法。 然后给出了5个使用Bitmap的应用场景,如统计用户在线状态、用户打卡记录、计算连续签到用户等,都可以通过将用户ID映射为Bitmap的offset,从而实现快速查询和统计
BitMap详解及应用场景
2301_76166241的博客
08-29 2072
其实这个问题很简单，一个数字的状态只有三种，分别为不存在，只有一个，有重复。这就是我们前面所说的了，int数组中的一个元素是4字节占32位，那么除以32就知道元素的下标，对32求余数（%32）就知道它在哪一位，如果该位是1，则表示存在。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，将这些空间的所有Bit位都置为0，然后将对应位置为1。最后，遍历一遍Bit区域，将该位是一的位的编号输出（2，3，4，5，7），这样就达到了排序的目的，时间复杂度O(n)。
BITMAP几种使用场景
oria2006的专栏
12-11 1842
使用bitmap优势就是降低资源，比如将两个小于16的值存放到一个字节的高四位和低四位中，这样即节省了存储空间，通信是又节省了带宽。 降低网络带宽 下图第一张是IP头部结构，第二张是TCP头部，都有BIT的用法。 另外bitmap还能用来做数值标记，数值标记可以用来做排序，也可以用在大数据的场景中，比如打卡、签到。 排序 做排序就是将待排序数列中的每个数值对应的bitmap置位，然后从bitmap的低位或者高位开始检查，如有下面一组数，将其从左向右对应到bitmap中 【4、8、3、1、2、
BitMap介绍及其应用场景
XP_DSB的博客
05-05 524
本文详细介绍了位图的基本概念以及其在图像处理、计算机视觉、GUI等领域的实际应用场景，适合初学者阅读。
BitMap介绍与应用
Javaer
03-21 1905
本文主要介绍了BitMap与实际应用其解决问题的案例。有10亿个用户id (int类型)，判断用户是否登录？短视频平台中有十亿+用户，广告主想要精准投放流量，如何进行人群的圈选呢？
bitmap应用
BaikalHU
02-07 3017
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。 位图主要用于快速检索关键字状态，通常要求关键字是一个连续的序列（或者关键字是一个连续序列中的大部分）， 最基本的情况，使用1bit标示一个关键字的状态（可标示两种状态），但根据需要也可以使用2bit（标示4种状态），3bit（标示8种状
bitmap算法应用
talk is cheap, show me the code
04-26 645
bitmap
生产实践中的经典算法(四)-BitMap
wat1r的博客
09-24 4545
生产时间中的经典算法(四)-BitMap 1.BitMap的原理 位图（Bitmap），即位（Bit）的集合，是一种数据结构，可用于记录大量的0-1状态，在很多地方都会用到，比如Linux内核（如inode，磁盘块）、Bloom Filter算法等，其优势是可以在一个非常高的空间利用率下保存大量0-1状态。 如何表达1,2,4,6存在：在相应的下标位置将其设置为1，不存在的位设置为0，进而：如何表达8,10,14存在？只需要再开一位 java中的8种基本类型的字节数： 2.BitMap一些常见应用场景
Redis之BitMap数据类型分析与应用场景
chongfa2008的博客
08-16 1485
1：类型引入 Redis对数据保存时，通过redisObject对象来存储 redisObject属性：type（数据类型）、encoding（编码方式） 对于string类型的字符串，其底层编码方式共有三种，分别为int、embstr和raw。 int：当存储的字符串全是数字时，此时使用int方式来存储； embstr：当存储的字符串长度小于44个字符时，此时使用embstr方式来存储； raw：当存储的字符串长度大于44个字符时，此时使用raw方式来存储； Redis会根据保存的数据类型，
bitmap原理
04-14
<think>好的，我现在需要回答用户关于bitmap数据结构原理及实现的问题。首先，我得回顾一下bitmap的基本概念。记得bitmap是通过二进制位来表示数据的存在与否，每个位对应一个元素，通常用于高效处理大量整数的去重、排序和查询等操作。 接下来，我应该解释bitmap的原理。需要说明它如何用位数组来存储数据，比如用第n位表示数字n是否存在。例如，数字5存在，那么第5位设为1。这样存储空间会非常节省，尤其是对于密集的整数集合。不过，也要提到它的局限性，比如只能处理非负整数，并且当数据稀疏时可能浪费空间。 然后是实现部分。用户提到Python中的实现，可能涉及到如何用整数或字节数组来表示位。需要说明如何计算位置，比如确定所在的字节和位偏移。比如，数字k在第k//8个字节，第k%8位。然后需要展示初始化、设置位、检查位等基本操作的代码。 还要注意引用用户提供的参考资料。比如引用[3]中的Bitmap基本概念，引用[1]中的Python实现方法。此外，可能需要提到优化方法，比如使用位运算来提高效率，或者分块处理大数据集。 用户可能还想了解bitmap的应用场景，比如在数据库索引、布隆过滤器、用户行为分析中的使用。这时候可以结合引用[3]中的OLAP引擎和大数据应用来举例说明。 最后，生成相关问题时要确保问题涵盖原理、实现细节、优缺点以及应用场景，帮助用户进一步学习。例如，如何优化bitmap的内存使用？或者bitmap在大数据中的具体应用案例有哪些？ 需要确保回答结构清晰，分点解释，代码示例正确，并且正确引用提供的资料。同时，语言要简洁明了，符合中文表达习惯，避免技术术语过多导致理解困难。</think>### Bitmap数据结构原理及实现 #### 一、Bitmap的基本原理 1. **核心思想** Bitmap通过**二进制位（bit）** 表示数据的存在性，每个位对应一个唯一整数。例如，若存在整数$k$，则将第$k$位设为$1$，否则为$0$[^3]。 - **存储方式**：使用连续内存块（如数组或整型变量）模拟位序列。 - **适用场景**：适合处理**密集且范围有限**的非负整数集合，如排序、去重、快速查找。 2. **优势与局限** - **优势**： - 空间效率高：例如存储$0$到$7$的整数仅需$1$字节（8位）[^1]。 - 操作速度快：位运算（AND/OR/XOR）时间复杂度为$O(1)$[^3]。 - **局限**： - 仅支持非负整数。 - 稀疏数据可能导致空间浪费。 #### 二、Bitmap的实现方法（以Python为例） 1. **数据结构初始化** 使用整数数组模拟位序列，每个整数（如32位）表示连续的32个位： ```python class Bitmap: def __init__(self, max_num): self.size = (max_num // 32) + 1 self.array = [0] * self.size ``` 2. **关键操作** - **设置位**：将指定位置$1$ ```python def set_bit(self, num): index = num // 32 offset = num % 32 self.array[index] |= (1 << offset) ``` - **清除位**：将指定位置$0$ ```python def clear_bit(self, num): index = num // 32 offset = num % 32 self.array[index] &= ~(1 << offset) ``` - **查询位**：检查某位是否为$1$ ```python def get_bit(self, num): index = num // 32 offset = num % 32 return (self.array[index] & (1 << offset)) != 0 ``` 3. **集合运算** - **交集（AND）**：逐位取与操作 - **并集（OR）**：逐位取或操作 - **差集（ANDNOT）**：先取反再与操作 - **异或（XOR）**：逐位异或操作[^1]。 #### 三、应用场景 1. **大数据分析** 用于用户行为统计（如日活用户数），通过位运算快速合并多日数据[^3]。 2. **数据库索引** 对低基数（如性别、状态）字段建立位图索引，加速查询[^3]。 3. **网络去重** 在爬虫中记录已访问的URL哈希值，避免重复抓取[^1]。 #### 四、扩展优化 1. **压缩位图（Roaring Bitmap）** 将数据分块存储，对稀疏块改用数组或游程编码，减少内存占用[^3]。 2. **分布式实现** 结合Redis的Bitmap类型（通过`SETBIT`、`GETBIT`命令）处理海量数据[^2]。
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