数据结构与算法专题——第一题 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，在定位查找场景上具有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，既然是数据结构和算法，所以高性能是必须的，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？大家知道byte是占用8bit，转变思路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，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，那么自然就成了有序数组。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，那两个byte是不是就可以存16个数？刚好了覆盖了13个，画图如下：

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O(N)的，而是取决于待排序数组中的最大值，有时候必须要加速的话，可以开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位赋值0）

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

/// 

        /// 初始化所用的bit位为0
        /// 
        /// 
        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 >> 3;

            //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 = ~(1 << shift);

            //将数组中的指定bit位置一  “& 操作”
            a[arrindex] &= (byte)(bitPos);
        }

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位赋值1的话，只需要1左移4位与B[0] | 即可。

/// 

        /// 设置相应bit位上为1
        /// 
        /// 
        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 >> 3;

            //将byte中的 1 移动到i位
            var bitPos = 1 << shift;

            //将数组中的指定bit位置一  “| 操作”
            a[arrindex] |= (byte)bitPos;
        }

3: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。

/// 

        ///判断当前的x在数组的位中是否存在
        /// 
        /// 
        /// 
        static bool Contain(byte i)
        {
            var j = a[i >> 3] & (1 << (i & 0x07));

            if (j == 0)
                return false;
            return true;
        }

4. 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 = 7;

         static byte[] a;

         public static void Main()
         {
             //节省空间的做法
             a = new byte[(n >> 3) + 1];

             for (byte i = 0; i<n; i++)
                 Clear(i);

             Add(4);
             Console.WriteLine("插入4成功！");

             var s = Contain(4);

             Console.WriteLine("当前是否包含4:{0}", s);

             s = Contain(5);

             Console.WriteLine("当前是否包含5:{0}", s);

             Console.Read();
         }

         #region 初始化所用的bit位为0
         /// 

         /// 初始化所用的bit位为0
         /// 
         /// 
         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 >> 3;

             //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 = ~(1 << 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
         /// 

         /// 设置相应bit位上为1
         /// 
         /// 
         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 >> 3;

             //将byte中的 1 移动到i位
             var bitPos = 1 << 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
         /// 

         ///判断当前的x在数组的位中是否存在
         /// 
         /// 
         /// 
         static bool Contain(byte i)
         {
             var j = a[i >> 3] & (1 << (i & 0x07));

             if (j == 0)
                 return false;
             return true;
         }
         #endregion
     }
 }

非常简单的一个数据结构，您学会了吗？