位图，用比特来存储信息
一个简单的例子，假如你有一个整数集合，然后给你一些数
要求能够实现两个功能
- add(num)：加一个数
- contain(num)：判断一个数是否属于该集合。
首先可以想到哈希表，然后进行存储，查询，但是存一个int类型的数至少就是4个字节
利用位图我们就可以减少存储需要的空间
如果我们事先知道需要存储的数的大致范围，比如 0~31
我们就可以用一个整数来表示，因为一个整数是4字节，32位，每一位，我们用来表示0
~ 31
存储数n，我们就可以，将对应位置1
查询时只需要查询对应位置是否为1，即可判断目标数是不是在集合中
如果存储数的范围大了很多呢？
0~1023
我们可以就可以用一组整数来存储，一个int可以存储32个数，那么1024个数，就需要1021
/ 32 = 32组
int[32] set
set[1] 存储0 ~ 31
set[2] 存储32~63
...
位图的实现
做一个集合，确定最大值
位图的优点
极大的压缩空间
代码部分
位图实现
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| public class BitMap {
private long[] bits;
public BitMap(int max) {
bits = new long[(max + 64) >> 6];
}
public void add(int num) {
bits[num >> 6] |= 1L << (num & 63);
}
public void delete(int num) {
bits[num >> 6] &= ~(1L << (num & 63));
}
public boolean contains(int num) {
return (bits[num >> 6] & (1L << (num & 63))) != 0;
}
}
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对数器部分
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| public static void main(String[] args) {
System.out.println("Start!");
int max = 10000;
HashSet<Integer> set = new HashSet<>();
BitMap bitMap = new BitMap(max);
int testTime = 100000;
for (int i = 0; i < testTime; i++) {
int num = (int) (Math.random() * max + 1);
double decide = Math.random();
if (decide < 0.333) {
bitMap.add(num);
set.add(num);
} else if (decide < 0.666) {
bitMap.delete(num);
set.remove(num);
} else {
if (bitMap.contains(num) != set.contains(num)) {
System.out.println("WA");
break;
}
}
}
for (int num = 0; num <= max; num++) {
if (bitMap.contains(num) != set.contains(num)) {
System.out.println("WA");
break;
}
}
System.out.println("Fin");
}
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