1. Bit Map算法简介
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。
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。
4. 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。
5. 扩展
Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展
6. 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
7. Bit-Map的具体实现
1 #define BITSPERWORD 32 2 #define SHIFT 5 3 #define MASK 0x1F 4 #define N 10000000 5 6 int a[1 + N/BITSPERWORD];//申请内存的大小 7 8 9 //set 设置所在的bit位为1 10 void set(int i) { 11 a[i>>SHIFT] |= (1<<(i & MASK)); 12 } 13 //clr 初始化所有的bit位为0 14 void clr(int i) { 15 a[i>>SHIFT] &= ~(1<<(i & MASK)); 16 } 17 //test 测试所在的bit为是否为1 18 int test(int i){ 19 return a[i>>SHIFT] & (1<<(i & MASK)); 20 } 21 22 int main() 23 { 24 int i; 25 for (i = 0; i < N; i++) 26 clr(i); 27 while (scanf("%d", &i) != EOF) 28 set(i); 29 for (i = 0; i < N; i++) 30 if (test(i)) 31 printf("%d\n", i); 32 return 0; 33 }
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 “|=”。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;
然后打印结果：
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】
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。
1 //用char数组存储2-Bitmap,不用考虑大小端内存的问题 2 unsigned char flags[1000]; //数组大小自定义 3 unsigned get_val(int idx) { 4 // | 8 bit | 5 // |00 00 00 00| //映射3 2 1 0 6 // |00 00 00 00| //表示7 6 5 4 7 // …… 8 // |00 00 00 00| 9 10 int i = idx/4; //一个char 表示4个数， 11 int j = idx%4; 12 unsigned ret = (flags[i]&(0x3<<(2*j)))>>(2*j); 13 //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| 14 //表示7 6 5 4 15 return ret; 16 } 17 18 unsigned set_val(int idx, unsigned int val) { 19 int i = idx/4; 20 int j = idx%4; 21 unsigned tmp = (flags[i]&~((0x3<<(2*j))&0xff)) | (((val%4)<<(2*j))&0xff); 22 flags[i] = tmp; 23 return 0; 24 } 25 unsigned add_one(int idx) 26 { 27 if (get_val(idx)>=2) { //这一位置上已经出现过了？？ 28 return 1; 29 } else { 30 set_val(idx, get_val(idx)+1); 31 return 0; 32 } 33 } 34 35 //只测试非负数的情况; 36 //假如考虑负数的话,需增加一个2-Bitmap数组. 37 int a[]={1, 3, 5, 7, 9, 1, 3, 5, 7, 1, 3, 5,1, 3, 1,10,2,4,6,8,0}; 38 39 int main() { 40 int i; 41 memset(flags, 0, sizeof(flags)); 42 43 printf("原数组为:"); 44 for(i=0;i < sizeof(a)/sizeof(int); ++i) { 45 printf("%d ", a[i]); 46 add_one(a[i]); 47 } 48 printf("\r\n"); 49 printf("只出现过一次的数:"); 50 for(i=0;i < 100; ++i) { 51 if(get_val(i) == 1) 52 printf("%d ", i); 53 } 54 printf("\r\n"); 55 56 return 0; 57 }
