原文:经典算法题每日演练——第十一题 Bitmap算法

在所有具有性能优化的数据结构中,我想大家使用最多的就是hash表,是的,在具有定位查找上具有O(1)的常量时间,多么的简洁优美,

但是在特定的场合下:

①:对10亿个不重复的整数进行排序。

②:找出10亿个数字中重复的数字。

当然我只有普通的服务器,就算2G的内存吧,在这种场景下,我们该如何更好的挑选数据结构和算法呢?

一:问题分析

这年头,大牛们写的排序算法也就那么几个,首先我们算下放在内存中要多少G: (10亿 * 32)/(1024*1024*1024*8)=3.6G,可怜

的2G内存直接爆掉,所以各种神马的数据结构都玩不起来了,当然使用外排序还是可以解决问题的,由于要走IO所以暂时剔除,因为我们

要玩高性能,无望后我们想想可不可以在二进制位上做些手脚?

比如我要对{1,5,7,2}这四个byte类型的数字做排序,该怎么做呢?我们知道byte是占8个bit位,其实我们可以将数组中的值作为bit位的

key,value用”0,1“来标识该key是否出现过?下面看图:

从图中我们精彩的看到,我们的数组值都已经作为byte中的key了,最后我只要遍历对应的bit位是否为1就可以了,那么自然就成有序数组了。

可能有人说,我增加一个13怎么办?很简单,一个字节可以存放8个数,那我只要两个byte就可以解决问题了。

可以看出我将一个线性的数组变成了一个bit位的二维矩阵,最终我们需要的空间仅仅是:3.6G/32=0.1G即可,要注意的是bitmap排序不

是N的,而是取决于待排序数组中的最大值,在实际应用上关系也不大,比如我开10个线程去读byte数组,那么复杂度为:O(Max/10)。

二:代码

我想bitmap的思想大家都清楚了,这一次又让我们见证了二进制的魅力,当然这些移位都是位运算的工作了,熟悉了你就玩转了。

1:Clear方法(将数组的所有bit位置0)

比如要将当前4对应的bit位置0的话,只需要1左移4位取反与B[0] & 即可。

 1         #region 初始化所用的bit位为0
2 /// <summary>
3 /// 初始化所用的bit位为0
4 /// </summary>
5 /// <param name="i"></param>
6 static void Clear(byte i)
7 {
8 //相当于 i%8 的功能
9 var shift = i & 0x07;
10
11 //计算应该放数组的下标
12 var arrindex = i >> 3;
13
14 //则将当前byte中的指定bit位取0,&后其他对方数组bit位必然不变,这就是 1 的妙用
15 var bitPos = ~(1 << shift);
16
17 //将数组中的指定bit位置一 “& 操作”
18 a[arrindex] &= (byte)(bitPos);
19 }
20 #endregion

2:Add方法(将bit置1操作)

同样也很简单,要将当前4对应的bit位置1的话,只需要1左移4位与B[0] | 即可。

 1 #region 设置相应bit位上为1
2 /// <summary>
3 /// 设置相应bit位上为1
4 /// </summary>
5 /// <param name="i"></param>
6 static void Add(byte i)
7 {
8 //相当于 i%8 的功能
9 var shift = i & 0x07;
10
11 //计算应该放数组的下标
12 var arrindex = i >> 3;
13
14 //将byte中的 1 移动到i位
15 var bitPos = 1 << shift;
16
17 //将数组中的指定bit位置一 “| 操作”
18 a[arrindex] |= (byte)bitPos;
19 }
20 #endregion

2:Contain方法(判断当前bit位是否是1)

如果看懂了Clear和Add,我相信最后一个方法已经不成问题了。

 1         #region 判断当前的x在数组的位中是否存在
2 /// <summary>
3 ///判断当前的x在数组的位中是否存在
4 /// </summary>
5 /// <param name="i"></param>
6 /// <returns></returns>
7 static bool Contain(byte i)
8 {
9 var j = a[i >> 3] & (1 << (i & 0x07));
10
11 if (j == 0)
12 return false;
13 return true;
14 }
15 #endregion

最后上总的代码:

 using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Diagnostics;
using System.Threading;
using System.IO; namespace ConsoleApplication2
{
public class Program
{
static byte n = ; static byte[] a; public static void Main()
{
//节省空间的做法
a = new byte[(n >> ) + ]; for (byte i = ; i < n; i++)
Clear(i); Add();
Console.WriteLine("插入4成功!"); var s = Contain(); Console.WriteLine("当前是否包含4:{0}", s); s = Contain(); Console.WriteLine("当前是否包含5:{0}", s); Console.Read();
} #region 初始化所用的bit位为0
/// <summary>
/// 初始化所用的bit位为0
/// </summary>
/// <param name="i"></param>
static void Clear(byte i)
{
//相当于 i%8 的功能
var shift = i & 0x07; //计算应该放数组的下标
var arrindex = i >> ; //则将当前byte中的指定bit位取0,&后其他对方数组bit位必然不变,这就是 1 的妙用
var bitPos = ~( << shift); //将数组中的指定bit位置一 “& 操作”
a[arrindex] &= (byte)(bitPos);
}
#endregion #region 设置相应bit位上为1
/// <summary>
/// 设置相应bit位上为1
/// </summary>
/// <param name="i"></param>
static void Add(byte i)
{
//相当于 i%8 的功能
var shift = i & 0x07; //计算应该放数组的下标
var arrindex = i >> ; //将byte中的 1 移动到i位
var bitPos = << shift; //将数组中的指定bit位置一 “| 操作”
a[arrindex] |= (byte)bitPos;
}
#endregion #region 判断当前的x在数组的位中是否存在
/// <summary>
///判断当前的x在数组的位中是否存在
/// </summary>
/// <param name="i"></param>
/// <returns></returns>
static bool Contain(byte i)
{
var j = a[i >> ] & ( << (i & 0x07)); if (j == )
return false;
return true;
}
#endregion
}
}

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