C++进阶(七)--STL--bitset(位图)的介绍与基本功能模拟实现

引入

给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中？

要判断一个数是否在某一堆数中，我们可能会想到如下方法：

• 将这一堆数进行排序，然后通过二分查找的方法判断该数是否在这一堆数中。
• 将这一堆数插入到unordered_set容器中，然后调用find函数判断该数是否在这一堆数中。
  单从方法上来看，这两种方法都是可以，而且效率也不错，第一种方法的时间复杂度是O(NlogN)，第二种方法的时间复杂度是O(N)。

但问题是这里有40亿个数，若是我们要将这些数全部加载到内存当中，那么将会占用16G的空间，空间消耗是很大的。因此从空间消耗来看，上面这两种方法实际都是不可行的。

1.位图的介绍

实际在这个问题当中，我们只需要判断一个数在或是不在，即只有两种状态，那么我们可以用一个比特位来表示数据是否存在，如果比特位为1则表示存在，比特位为0则表示不存在。

无符号整数总共有232个，因此记录这些数字就需要232个比特位，也就是512M的内存空间，内存消耗大大减少。

1.1位图的概念

所谓位图，就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的。

1.2位图的应用

常见位图的应用如下：

1. 快速查找某个数据是否在一个集合中。
2. 排序。
3. 求两个集合的交集、并集等。
4. 操作系统中磁盘块标记。
5. 内核中信号标志位（信号屏蔽字和未决信号集）。

1.3bitset的基本使用

bitset的定义方式

方式一： 构造一个16位的位图，所有位都初始化为0。

bitset<16> bs1; //0000000000000000

方式二： 构造一个16位的位图，根据所给值初始化位图的前n位。

bitset<16> bs2(0xfa5); //0000111110100101

方式三： 构造一个16位的位图，根据字符串中的0/1序列初始化位图的前n位。

bitset<16> bs3(string("10111001")); //0000000010111001

bitset成员函数的使用

bitset中常用的成员函数如下：

成员函数	功能
set	设置指定位或所有位
reset	清空指定位或所有位
flip	反转指定位或所有位
test	获取指定位的状态
count	获取被设置位的个数
size	获取可以容纳的位的个数
any	如果有任何一个位被设置则返回true
none	如果没有位被设置则返回true
all	如果所有位都被设置则返回true

具体用法可以用的时候再查询文档 bitset使用文档

2.位图的基本模拟实现

2.1基本结构

template<size_t N>
class bitset
{
public:
    // 构造函数
	bitset();
	// x映射的位标记成1
	void set(size_t x);
	// x映射的位标记成0
	void reset(size_t x);
	// x映射的位是1返回真，0返回假
	bool test(size_t x);
private:
	vector<int> _bs;
};

2.2构造函数

在构造位图时，我们需要根据所给位数N，创建一个N位的位图，并且将该位图中的所有位都初始化为0。

一个整型有32个比特位，因此N个位的位图就需要用到N/32个整型，但是实际我们所需的整型个数是N/32+1，因为所给非类型模板参数N的值可能并不是32的整数倍。

例如，当N为40时，我们需要用到两个整型，即40/32+1=2。

bitset()
{
	// 扩容，不管能否整除都多开一个空间
	_bs.resize(N / 32 + 1);
}

2.3set函数

设置位图中指定的位的方法如下：

计算出该位位于第 i 个整数的第 j 个比特位。
将1左移 j 位后与第 i 个整数进行或运算即可。

// x映射的位标记成1
void set(size_t x)
{
	size_t i = x / 32;
	size_t j = x % 32;
 
	_bs[i] |= (1 << j);
}

2.4reset

清空位图中指定的位的方法如下：

计算出该位位于第 i 个整数的第 j 个比特位。
将1左移 j 位再整体反转后与第 i 个整数进行与运算即可。

// x映射的位标记成0
void reset(size_t x)
{
	size_t i = x / 32;
	size_t j = x % 32;
 
	_bs[i] &= (~(1 << j));
}

2.5test

获取位图中指定的位的状态的方法如下：

计算出该位位于第 i 个整数的第 j 个比特位。
将1左移 j 位后与第 i 个整数进行与运算得出结果。
若结果非0，则该位被设置，否则该位未被设置。

// x映射的位是1返回真，0返回假
bool test(size_t x)
{
	size_t i = x / 32;
	size_t j = x % 32;
 
	return _bs[i] & (1 << j);
}

3.位图考察题目

• 给定100亿个整数，设计算法找到只出现⼀次的整数？
  虽然是100亿个数，但是还是按范围开空间，所以还是开2^32个位，跟前面的题目是⼀样的。
• 给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集？
  把数据读出来，分别放到两个位图，依次遍历，同时在两个位图的值就是交集
• ⼀个文件有100亿个整数，1G内存，设计算法找到出现次数不超过2次的所有整数 ？

根据上面的题意，我们需要通过位图实现一个能表示出现0次，1次，2次，多次的位图，因此可以实现一个两个位图成员的类。

namespace twobt
{
	template<size_t N>
	class twobitset
	{
	public:
		void set(size_t x)
		{
			bool bit1 = _bs1.test(x);
			bool bit2 = _bs2.test(x);
 
			if (!bit1 && !bit2) // 00->01
			{
				_bs2.set(x);
			}
			else if (!bit1 && bit2) // 01->10
			{
				_bs1.set(x);
				_bs2.reset(x);
			}
			else if (bit1 && !bit2) // 10->11
			{
				_bs1.set(x);
				_bs2.set(x);
			}
		}
 
		// 返回0 出现0次数
		// 返回1 出现1次数
		// 返回2 出现2次数
		// 返回3 出现2次及以上
		int get_count(size_t x)
		{
			bool bit1 = _bs1.test(x);
			bool bit2 = _bs2.test(x);
 
			if (!bit1 && !bit2)
			{
				return 0;
			}
			else if (!bit1 && bit2)
			{
				return 1;
			}
			else if (bit1 && !bit2)
			{
				return 2;
			}
			else
			{
				return 3;
			}
		}
 
	private:
		bitset<N> _bs1;
		bitset<N> _bs2;
	};
}

3.1只出现⼀次的整数？

代码演示:

void test_twobitset1()
{
	lin::twobitset<100> tbs;
	int a[] = { 5,7,9,2,5,99,5,5,7,5,3,9,2,55,1,5,6,6,6,6,7,9 };
	for (auto e : a)
	{
		tbs.set(e);
	}
	// 只出现一次的整数
	for (size_t i = 0; i < 100; ++i)
	{
		if (tbs.get_count(i) == 1)
		{
			cout << i << endl;
		}
	}
}

3.2找到两个文件交集？

代码演示

void test_bitset()
{
	int a1[] = { 5,7,9,2,5,99,5,5,7,5,3,9,2,55,1,5,6 };
	int a2[] = { 5,3,5,99,6,99,33,66 };
 
	bitset<100> bs1;
	bitset<100> bs2;
 
	for (auto e : a1)
	{
		bs1.set(e);
	}
 
	for (auto e : a2)
	{
		bs2.set(e);
	}
	// 两个文件的交集
	for (size_t i = 0; i < 100; i++)
	{
		// 第i的位置都是1就是交集
		if (bs1.test(i) && bs2.test(i))
		{
			cout << i << endl;
		}
	}
}

3.3出现次数不超过2次的所有整数(出现1次和2次)？

代码演示

void test_twobitset2()
{
	lin::twobitset<100> tbs;
	int a[] = { 5,7,9,2,5,99,5,5,7,5,3,9,2,55,1,5,6,6,6,6,7,9 };
	for (auto e : a)
	{
		tbs.set(e);
	}
	// 出现次数不超过2次的所有整数
	for (size_t i = 0; i < 100; ++i)
	{
		//cout << i << "->" << tbs.get_count(i) << endl;
		if (tbs.get_count(i) == 1 || tbs.get_count(i) == 2)
		{
			cout << i << endl;
		}
	}
}

总结

位图的优缺点：
优点：增删查改快，节省空间
缺点：只适用于整形

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