1. Bit Map算法简介
来自于《编程珠玑》。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。
2、 Bit Map的基本思想
我们先来看一个具体的例子,假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序(这里假设这些元素没有重复)。那么我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的。要表示8个数,我们就只需要8个Bit(1Bytes),首先我们开辟1Byte的空间,将这些空间的所有Bit位都置为0,如下图:
然后遍历这5个元素,首先第一个元素是4,那么就把4对应的位置为1(可以这样操作 p+(i/8)|(0x01<<(i%8)) 当然了这里的操作涉及到Big-ending和Little-ending的情况,这里默认为Big-ending),因为是从零开始的,所以要把第五位置为一(如下图):
然后再处理第二个元素7,将第八位置为1,,接着再处理第三个元素,一直到最后处理完所有的元素,将相应的位置为1,这时候的内存的Bit位的状态如下:
然后我们现在遍历一遍Bit区域,将该位是一的位的编号输出(2,3,4,5,7),这样就达到了排序的目的。
优点:
1.运算效率高,不许进行比较和移位;
2.占用内存少,比如N=10000000;只需占用内存为N/8=1250000Byte=1.25M。
缺点:
所有的数据不能重复。即不可对重复的数据进行排序和查找。
算法思想比较简单,但关键是如何确定十进制的数映射到二进制bit位的map图。
3、 Map映射表
假设需要排序或者查找的总数N=10000000,那么我们需要申请内存空间的大小为int a[1 + N/32],其中:a[0]在内存中占32为可以对应十进制数0-31,依次类推:
bitmap表为:
a[0]———>0-31
a[1]———>32-63
a[2]———>64-95
a[3]———>96-127
……….
那么十进制数如何转换为对应的bit位,下面介绍用位移将十进制数转换为对应的bit位。
3、 位移转换
申请一个int一维数组,那么可以当作为列为32位的二维数组,
| 32位 |
int a[0] |0000000000000000000000000000000000000|
int a[1] |0000000000000000000000000000000000000|
………………
int a[N] |0000000000000000000000000000000000000|
例如十进制0,对应在a[0]所占的bit为中的第一位: 00000000000000000000000000000001
0-31:对应在a[0]中
i =0 00000000000000000000000000000000
temp=0 00000000000000000000000000000000
answer=1 00000000000000000000000000000001
i =1 00000000000000000000000000000001
temp=1 00000000000000000000000000000001
answer=2 00000000000000000000000000000010
i =2 00000000000000000000000000000010
temp=2 00000000000000000000000000000010
answer=4 00000000000000000000000000000100
i =30 00000000000000000000000000011110
temp=30 00000000000000000000000000011110
answer=1073741824 01000000000000000000000000000000
i =31 00000000000000000000000000011111
temp=31 00000000000000000000000000011111
answer=-2147483648 10000000000000000000000000000000
32-63:对应在a[1]中
i =32 00000000000000000000000000100000
temp=0 00000000000000000000000000000000
answer=1 00000000000000000000000000000001
i =33 00000000000000000000000000100001
temp=1 00000000000000000000000000000001
answer=2 00000000000000000000000000000010
i =34 00000000000000000000000000100010
temp=2 00000000000000000000000000000010
answer=4 00000000000000000000000000000100
i =61 00000000000000000000000000111101
temp=29 00000000000000000000000000011101
answer=536870912 00100000000000000000000000000000
i =62 00000000000000000000000000111110
temp=30 00000000000000000000000000011110
answer=1073741824 01000000000000000000000000000000
i =63 00000000000000000000000000111111
temp=31 00000000000000000000000000011111
answer=-2147483648 10000000000000000000000000000000
浅析上面的对应表,分三步:
1.求十进制0-N对应在数组a中的下标:
十进制0-31,对应在a[0]中,先由十进制数n转换为与32的余可转化为对应在数组a中的下标。比如n=24,那么 n/32=0,则24对应在数组a中的下标为0。又比如n=60,那么n/32=1,则60对应在数组a中的下标为1,同理可以计算0-N在数组a中的下标。
2.求0-N对应0-31中的数:
十进制0-31就对应0-31,而32-63则对应也是0-31,即给定一个数n可以通过模32求得对应0-31中的数。
3.利用移位0-31使得对应32bit位为1.
找到对应0-31的数为M, 左移M位:即2^M. 然后置1.
由此我们计算10000000个bit占用的空间:
1byte = 8bit
1kb = 1024byte
1mb = 1024kb
占用的空间为:10000000/8/1024/1024mb。
大概为1mb多一些。
3、 扩展
Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展
4、 Bit-Map的应用
1)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。
2)去重数据而达到压缩数据
5、 Bit-Map的具体实现
c语言实现:
#define BITSPERWORD 32 #define SHIFT 5 #define MASK 0x1F #define N 10000000 int a[1 + N/BITSPERWORD];//申请内存的大小 //set 设置所在的bit位为1 void set(int i) { a[i>>SHIFT] |= (1<<(i & MASK)); } //clr 初始化所有的bit位为0 void clr(int i) { a[i>>SHIFT] &= ~(1<<(i & MASK)); } //test 测试所在的bit为是否为1 int test(int i){ return a[i>>SHIFT] & (1<<(i & MASK)); } int main() { int i; for (i = 0; i < N; i++) clr(i); while (scanf("%d", &i) != EOF) set(i); for (i = 0; i < N; i++) if (test(i)) printf("%d\n", i); return 0; }
注明: 左移n位就是乘以2的n次方,右移n位就是除以2的n次方
解析本例中的void set(int i) { a[i>>SHIFT] |= (1<<(i & MASK)); }
1) i>>SHIFT:
其中SHIFT=5,即i右移5为,2^5=32,相当于i/32,即求出十进制i对应在数组a中的下标。比如i=20,通过i>>SHIFT=20>>5=0 可求得i=20的下标为0;
2) i & MASK:
其中MASK=0X1F,十六进制转化为十进制为31,二进制为0001 1111,i&(0001 1111)相当于保留i的后5位。
比如i=23,二进制为:0001 0111,那么
0001 0111
& 0001 1111 = 0001 0111 十进制为:23
比如i=83,二进制为:0000 0000 0101 0011,那么
0000 0000 0101 0011
& 0000 0000 0001 0000 = 0000 0000 0001 0011 十进制为:19
i & MASK相当于i%32。
3) 1<<(i & MASK)
相当于把1左移 (i & MASK)位。
比如(i & MASK)=20,那么i<<20就相当于:
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 << 20
=0000 0000 0001 0000 0000 0000 0000 0000
注意上面 “|=”.
在博文:位运算符及其应用 提到过这样位运算应用:
将int型变量a的第k位清0,即a=a&~(1<<k)
将int型变量a的第k位置1, 即a=a|(1<<k)
这里的将 a[i/32] |= (1<<M)); 第M位置1 .
4) void set(int i) { a[i>>SHIFT] |= (1<<(i & MASK)); }等价于:
void set(int i) { a[i/32] |= (1<<(i%32)); }
即实现上面提到的三步:
1.求十进制0-N对应在数组a中的下标: n/32
2.求0-N对应0-31中的数: N%32=M
3.利用移位0-31使得对应32bit位为1: 1<<M,并置1;
php实现是一样的:
<?php error_reporting(E_ERROR); define("MASK", 0x1f);//31 define("BITSPERWORD",32); define("SHIFT",5); define("MASK",0x1F); define("N",1000); $a = array(); //set 设置所在的bit位为1 function set($i) { global $a; $a[$i>>SHIFT] |= (1<<($i & MASK)); } //clr 初始化所有的bit位为0 function clr($i) { $a[$i>>SHIFT] &= ~(1<<($i & MASK)); } //test 测试所在的bit为是否为1 function test($i){ global $a; return $a[$i>>SHIFT] & (1<<($i & MASK)); } $aa = array(1,2,3,31, 33,56,199,30,50); while ($v =current($aa)) { set($v); if(!next($aa)) { break; } } foreach ($a as $key=>$v){ echo $key,'=', decbin($v),"\r\n"; }
然后我们打印结果:
0=11000000000000000000000000001110
1=1000001000000000000000010
6=10000000
32位表示,实际结果一目了然了,看看1,2,3,30,31, 33,50,56,199数据所在的具体位置:
31 30 3 2 1
0= 1 1 00 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1 1 1 0
56 50 33
1= 0000 0001 0000 0100 0000 0000 0000 0010
199
6= 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000 0000
【问题实例】
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。
实现:
// TestWin32.cpp : Defines the entry point for the console application. #include "stdafx.h" #include<memory.h> //用char数组存储2-Bitmap,不用考虑大小端内存的问题 unsigned char flags[1000]; //数组大小自定义 unsigned get_val(int idx) { // | 8 bit | // |00 00 00 00| //映射3 2 1 0 // |00 00 00 00| //表示7 6 5 4 // …… // |00 00 00 00| int i = idx/4; //一个char 表示4个数, int j = idx%4; unsigned ret = (flags[i]&(0x3<<(2*j)))>>(2*j); //0x3是0011 j的范围为0-3,因此0x3<<(2*j)范围为00000011到11000000 如idx=7 i=1 ,j=3 那么flags[1]&11000000, 得到的是|00 00 00 00| //表示7 6 5 4 return ret; } unsigned set_val(int idx, unsigned int val) { int i = idx/4; int j = idx%4; unsigned tmp = (flags[i]&~((0x3<<(2*j))&0xff)) | (((val%4)<<(2*j))&0xff); flags[i] = tmp; return 0; } unsigned add_one(int idx) { if (get_val(idx)>=2) { //这一位置上已经出现过了?? return 1; } else { set_val(idx, get_val(idx)+1); return 0; } } //只测试非负数的情况; //假如考虑负数的话,需增加一个2-Bitmap数组. int a[]={1, 3, 5, 7, 9, 1, 3, 5, 7, 1, 3, 5,1, 3, 1,10,2,4,6,8,0}; int main() { int i; memset(flags, 0, sizeof(flags)); printf("原数组为:"); for(i=0;i < sizeof(a)/sizeof(int); ++i) { printf("%d ", a[i]); add_one(a[i]); } printf("\r\n"); printf("只出现过一次的数:"); for(i=0;i < 100; ++i) { if(get_val(i) == 1) printf("%d ", i); } printf("\r\n"); return 0; }
转自:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7880288
原创文章,作者:s19930811,如若转载,请注明出处:http://www.178linux.com/2749