在4G内存限制下，通过Java实现BitMap数据结构，高效解决20亿个正整数的去重和排序问题。BitMap利用位操作，大幅度节省存储空间并提供快速查询。通过添加、判断数据存在性等操作，展示BitMap的优势和基本使用。
有一道流传广泛的面试题：
给你一台 4G 内存的机器，一组 20 亿个无序正整数，如何快速地判断一个正整数 N 是否在这组数字中？或者如何快速地对这组数据排重后排序？
让我们先算算 20 亿个整数会占用多大的内存空间，Java 的 int 类型占用 4 个字节，那么 20 亿 * 4 再换算成 G 大约是 7.5G，大于题目中 4G 内存的限制，无法一次性地放到内存中；
这时候有些伙伴会说：“把数据放到磁盘上，然后分批将数据读取到内存中就行查询”，但是这种方法会导致多次磁盘 IO，而且只能解决第一个查找的问题，排序就没有办法做到了。
01
BitMap 的概念
BitMap 能够很好地解决这个问题；它是用一个 Bit 位来标记某个元素对应的 Value， 而 Key 即是该元素，比如我们初始化一个类型为 bit、长度为 8 的数组，数组下标 0-7，数组中的内容 1 表示存在，0 表示不存在，那么：
00000001 下标为 0 的位置，对应值是1，那么表示 0；同理：
00000010 表示 1；
00000100 表示 2；
00001000 表示 3；
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