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：
#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。
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。