BitMap位图理解及典型应用案例-编程知识

BitMap位图理解及典型应用案例

基本介绍

本质上是哈希表的一种应用实现，原理简单，以 bit 为单位构建数组的方案，就叫作 Bitmap，翻译为位图。即bit 的集合；使用一个bit表示状态, 两种状态（0不存在和1存在）使用最少字节的类型来定义数组，即最小的空间存储数据标识。

位图适合对【数值类型】的海量数据进行查询统计、排序、去重和对两个集合做交集、并集运算；bitmap在数据连续的时候，非常节省空间，但是在数据稀疏的时候，会有极大的浪费，当出现hash碰撞时可能映射到同个位置；

业务应用

日活/月活UV统计、签到统计、用户点赞，用户签到，访问计数，在线用户数等

典型案例应用解析

1）找存在的UserId

一个32位4G内存的操作系统，在20亿个整数，找出某个数X是否存在其中，在Java环境中int占4个字节，一个字节占8位。

方式1：将用户id存到集合，那么需要消耗20亿*4*8=640亿位=640/8/1024/1024/1024=7.48GB

方式2：不存储具体数值，仅存储是否存在，存在1不存在0，20亿位/8/1024/1024/1024=0.23GB

解决方案：

1）使用数组处理

每个int类型可标识32个整数，存储20亿个元素需要20亿个比特位，20亿/8/1024/1024 约上200多MB，省32倍空间。需要申请的数组大小，总的数组长度为20亿/32 +1。

array[0]:可表示0~31，array[1]:可表示32~63，array[2]可表示64~95

如何确定位置（给定任意整数M，那么M/32就得到下标，M%32就知道它在此下标的哪个位置）

如元素存储 80，确定所在数组的bit位置
1、数组index索引 80/32 = 2.5，即第3个数组的位置 arr[2]
2、比特位index索引 80%32 = 16，索引下标为16的比特位，把比特位设置为1，即arr[2][16]

2）使用redis使用bitmap数据结构处理

Redis中提供的BitMap命令：setbit,getbit,bitcount检测用户是存在(checkUserIsExsits是Key)：setbit checkUserIsExsits user-uid 101024511例子：setbit checkUserIsExsits  101024511是否存在判断：getbit  checkUserIsExsits  user-uid例子：getbit checkUserIsExsits 101024511如果不存在状态是0，如果已存在就是1统计当前有多少个用户bitcount checkUserIsExsits返回值为该key值中1的个数

2）找不存在的随机数

需求：有1千万个随机数，随机数的范围在1到1亿之间，将1到1亿之间没有在随机数中的数求出来

前提条件：使用java现有数据结构或自定义数据结构，要求高效和省空间

解决方案：遍历X亿个数字，映射到BitMap中，对于给出的数，直接判断指定的位上存在不存在即可

public static void testBitMap2(){//范围int range = 100;//个数int totalNum = 10;List<Integer> list=new ArrayList<>();//1.声明一个BitSetBitSet bitSet = new BitSet(range);//2.生成1千万个随机数for (int i = 0; i < totalNum; i++) {int random = (int) (Math.random() * range);bitSet.set(random);list.add(random);}System.out.println("产生的随机数："+list);System.out.println("bitmap是1的个数(存在重复随机送)："+bitSet.cardinality());System.out.println("bitmap是size："+bitSet.size());System.out.println("bitmap是length(bitmap里面占据的位数是1的位数+1)："+bitSet.length());//3.遍历BitSet，将没有出现的数打印出来for (int i = 0; i < range; i++) {if (!bitSet.get(i)) {System.out.print(i+",");}}}