本文探讨了在处理大量数据时，如何使用Bitmap算法来节省存储空间。对比传统方式，Bitmap在存储20亿个整数时能大幅减少内存消耗。文章详细介绍了Bitmap的基本实现，包括添加、清除和查找操作，并讨论了其在快速排序、去重和查找中的应用。此外，还提到了Bitmap的局限和解决方案，如Bloom Filters，用于减少数据碰撞和提高空间效率。
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今天在看公司源码时，发现一个类叫Bitmap，就问组长为什么不用Hashmap呢？Bitmap有什么优势呢？
组长：“在处理大量数据时，如果采用传统的存储方式会消耗大量内存，所以引入Bitmap思想”
我：“那Bitmap到底怎么实现的节省存储空间呢”
“……”
别急，一条这就和大家聊聊Bitmap。
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