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海量数据处理系列之:用C++实现Bitmap算法

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本篇文章是对用C++实现Bitmap算法进行了详细的分析介绍,需要的朋友参考下
bitmap是一个十分有用的结构。所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value, 而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省。
适用范围:可进行数据的快速查找,判重,删除,一般来说数据范围是int的10倍以下
基本原理及要点:使用bit数组来表示某些元素是否存在,比如8位电话号码
扩展:bloom filter可以看做是对bit-map的扩展
问题实例:
1)已知某个文件内包含一些电话号码,每个号码为8位数字,统计不同号码的个数。
8位最多99 999 999,大概需要99m个bit,大概10几m字节的内存即可。
2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
将bit-map扩展一下,用2bit表示一个数即可,0表示未出现,1表示出现一次,2表示出现2次及以上。或者我们不用2bit来进行表示,我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map。
下面是一个简单的Bitmap的实现:
复制代码 代码如下:

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
using namespace std;
char *g_bitmap = NULL; 
int g_size = 0; 
int g_base = 0;
//功能:初始化bitmap
//参数: size:bitmap的大小,即bit位的个数
//      start:起始值
//返回值:0表示失败,1表示成功
int bitmap_init(int size, int start) 

 g_size = size/8+1;
 g_base = start;
 g_bitmap = new char[g_size]; 
 if(g_bitmap == NULL)
 {
  return 0; 
 }
 memset(g_bitmap, 0x0, g_size); 
 return 1; 

//功能:将值index的对应位设为1
//index:要设的值
//返回值:0表示失败,1表示成功
int bitmap_set(int index) 

     int quo = (index-g_base)/8 ;  //确定所在的字节
     int remainder = (index-g_base)%8;  //字节内的偏移 
     unsigned char x = (0x1<<remainder);   
     if( quo > g_size) 
          return 0;
     g_bitmap[quo] |= x;   //所在字节内的特定位置为1 
     return 1;  


//功能:取bitmap第i位的值
//i:待取位
//返回值:-1表示失败,否则返回对应位的值
int bitmap_get(int i) 

 int quo = (i)/8 ; 
 int remainder = (i)%8; 
 unsigned char x = (0x1<<remainder); 
 unsigned char res; 
 if( quo > g_size) 
  return -1; 
 res = g_bitmap[quo] & x; 
 return res > 0 ? 1 : 0;  


 //功能:返回index位对应的值  
int bitmap_data(int index) 

 return (index + g_base); 

//释放内存
int bitmap_free() 

 delete [] g_bitmap;
 return 0;
}   

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

 int a[] = {5,8,7,6,3,1,10,78,56,34,23,12,43,54,65,76,87,98,89,100}; 
    int i; 
 bitmap_init(100, 0); 
 for(i=0; i<20; i++)
 {
  bitmap_set(a[i]); 
 }
 for(i=0; i<=100; i++) 
 { 
  if(bitmap_get(i) > 0 ) 
   cout << bitmap_data(i)<< " ";
 } 
 cout << endl; 
 bitmap_free();
    return 0; 


【问题实例】
1)
已知某个文件内包含一些电话号码,每个号码为8位数字,统计不同号码的个数。
8位最多99 999 999,大概需要99m个bit,大概10几m字节的内存即可。 (可以理解为从0-99 999 999的数字,每个数字对应一个Bit位,所以只需要99M个Bit==1.2MBytes,这样,就用了小小的1.2M左右的内存表示了所有的8位数的电话)
2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
将bit-map扩展一下,用2bit表示一个数即可,0表示未出现,1表示出现一次,2表示出现2次及以上,在遍历这些数的时候,如果对应位置的值是0,则将其置为1;如果是1,将其置为2;如果是2,则保持不变。或者我们不用2bit来进行表示,我们用两个bit-map即可模拟实现这个 2bit-map,都是一样的道理。
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