位图的介绍
位图的引入
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 ( N l o g N ) O(NlogN)O(NlogN),第二种方法的时间复杂度是O ( N ) O(N)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。
位图解决
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。比如:
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。
位图的概念
位图 (Bitmap) 是一种基于位操作的数据结构,用于表示一组元素的集合信息。它通常是一个仅包含0和1的数组,其中每个元素对应集合中的一个元素。位图中的每个位(或者可以理解为数组的元素)代表一个元素是否存在于集合中。当元素存在时,对应位的值为1;不存在时,对应位的值为0。位图常用于判断某个元素是否属于某个集合,或者对多个集合做交集、并集或差集等集合运算。
可能这么多听起来很复杂,其实总结下来就这个意思:
位