位图（BitMap）是一种高效的数据结构，常用于记录大量0-1状态。本文介绍了BitMap的基本原理，通过Java中的BitSet实现展示了如何存储和处理数据。BitMap在处理大规模数据，特别是判断数据存不存在的问题上，能显著节省存储空间。同时，文章讨论了BitMap在处理大数据问题的场景，如数组判重、排序和快速查找，并提到了其在数据碰撞和稀疏性方面的挑战，以及Bloom Filter和Roaring Bitmap作为解决方案。
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。
BitMap的原理
BitMap 的基本原理就是用一个bit 位来存放某种状态，适用于大规模数据，但数据状态又不是很多的情况。通常是用来判断某个数据存不存在的。
举例：在Java里面一个int类型占4个字节，假如要对于10亿个int数据进行处理呢？10亿*4/1024/1024/1024=4个G左右，需要4个G的内存。
如果能够采用bit储,10_0000_0000Bit=1_2500_0000byte=122070KB=119MB, 那么在存储空间方面可以大大节省。
在Java里面，BitMap已经有对应实现的数据结构类java.util.BitSet，BitSet的底层使用的是long类型的数组来存储元素。
我们来看看具体存储：
对于1，3，5，7这四个数，如果存在的话，则可以这样表示：
1代表这个数存在，0代表不存在。例如表中01010101代表1，3，5，7存在，0，2，4，6不存在。那如果8，10，14也存在怎么存呢？如图，8，10，14我们可以存在第二个字节里
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