深入理解位图(Bit - set):概念、实现与应用
目录
引言
一、位图概念
(一)基本原理
(二)适用场景
二、位图的实现(C++ 代码示例)
三、位图应用
1. 快速查找某个数据是否在一个集合中
2. 排序 + 去重
3. 求两个集合的交集、并集等
4. 操作系统中磁盘块标记
四、总结
引言
在处理海量数据时,如何高效地存储和查询数据是一个关键问题。位图(Bit - set)作为一种非常巧妙的数据结构,在很多场景下能够极大地提升数据处理的效率。今天,我们就来深入探讨一下位图的相关知识。
一、位图概念
(一)基本原理
位图,简单来说,就是用每一位来存放某种状态。它特别适用于海量数据且数据无重复的场景,通常用于判断某个数据是否存在。比如,给定40亿个不重复的无符号整数,要快速判断一个无符号整数是否在这40亿个数中。数据是否存在刚好是两种状态(存在或不存在),此时就可以使用一个二进制比特位来代表数据是否存在的信息。如果二进制比特位为1,代表存在;为0,则代表不存在。
假设我们有一个整数数组 int array[] = {1,3,7,4,12,16,19,13,22,18}; ,我们可以按照一定规则将这些数映射到位图中。例如,将整数的范围划分为若干段,像0 - 7、8 - 15、16 - 23等,每个整数对应位图中的一个比特位。
(二)适用场景
1. 快速查找:在海量数据集中快速判断某个数据是否存在,相比传统的遍历查找(时间复杂度O(N) )或者排序后二分查找(时间复杂度O(logN) ),位图在某些情况下可以实现更高效的查找。
2. 数据去重与统计:在统计一些不重复元素的相关信息时,位图可以帮助我们快速标记已经出现过的元素,方便进行去重和统计数量等操作。
二、位图的实现(C++ 代码示例)
下面是一个简单的位图类 bitset 的C++ 实现代码:
#pragma once
#include<vector>namespace ldg
{template<size_t N>class bitset{public:bitset(){_a.resize(N / 32 + 1);}// x映射的那个标记成1void set(size_t x){size_t i = x / 32;size_t j = x % 32;_a[i] |= (1 << j);}// x映射的那个标记成0void reset(size_t x){size_t i = x / 32;size_t j = x % 32;_a[i] &= (~(1 << j));}bool test(size_t x){size_t i = x / 32;size_t j = x % 32;return _a[i] & (1 << j);}private:vector<int> _a;};template<size_t N>class twobitset{public:void set(size_t x){// 00 -> 01if (!_bs1.test(x) && !_bs2.test(x)){_bs2.set(x);} // 01 -> 10else if (!_bs1.test(x) && _bs2.test(x)){_bs1.set(x);_bs2.reset(x);}// 本身10代表出现2次及以上,就不变了}bool is_once(size_t x){return !_bs1.test(x) && _bs2.test(x);}private:bitset<N> _bs1;bitset<N> _bs2;};
}
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<iostream>
#include<unordered_set>
#include<unordered_map>
#include<set>
using namespace std;#include"BitSet.h"//int main()
//{
// bit::bitset<1000> bs;
// bs.set(1);
// bs.set(10);
// bs.set(100);
//
// cout << bs.test(1) << endl;
// cout << bs.test(10) << endl;
// cout << bs.test(100) << endl;
// cout << bs.test(999) << endl<<endl;
//
// bs.set(999);
// bs.reset(10);
//
// cout << bs.test(1) << endl;
// cout << bs.test(10) << endl;
// cout << bs.test(100) << endl;
// cout << bs.test(999) << endl << endl;
//
// getchar();
//
// bit::bitset<-1> bs1;
// //bit::bitset<0xffffffff> bs2;
//
// getchar();
//
// return 0;
//}//int main()
//{
// int a[] = { 1,2,3,3,4,4,4,4,4,2,3,6,3,1,5,5,8,9};
// bit::twobitset<10> tbs;
// for (auto e : a)
// {
// tbs.set(e);
// }
//
// for (auto e : a)
// {
// if (tbs.is_once(e))
// {
// cout << e << " ";
// }
// }
// cout << endl;
//}int main()
{int a1[] = { 1,2,3,3,4,4,4,4,4,2,3,6,3,1,5,5,8,9 };int a2[] = { 8,4,8,4,1,1,1,1 };ldg::bitset<10> bs1;ldg::bitset<10> bs2;// 去重for (auto e : a1){bs1.set(e);}// 去重for (auto e : a2){bs2.set(e);}for (int i = 0; i < 10; i++){if (bs1.test(i) && bs2.test(i)){cout << i << " ";}}cout << endl;
}
代码解释
1. 构造函数: bitset(size_t bitCount) 根据传入的比特位总数 bitCount 来初始化位图。通过 (bitCount >> 5) + 1 计算出需要的 int 类型数组的大小,因为一个 int 有32位,右移5位(相当于除以32),并加1是为了保证能容纳所有比特位。
2. set 函数:将指定的比特位 which 置为1。先判断 which 是否越界,然后通过位运算计算出该比特位在 _bit 数组中的索引 index 和在该 int 中的位置 pos ,最后使用 |= 操作将对应位置置1。
3. reset 函数:将指定的比特位 which 置为0。同样先判断越界,计算索引和位置后,使用 &= 和按位取反操作将对应位置清零。
4. test 函数:检测指定比特位 which 是否为1。判断越界后,计算索引和位置,通过与运算判断对应位置是否为1。
5. size 函数:返回位图中比特位的总个数。
6. Count 函数:统计位图中为1的比特位的个数。通过一个预先定义好的 bitCnttable 数组来快速统计每个字节中1的个数,遍历 _bit 数组进行累加。
三、位图应用
1. 快速查找某个数据是否在一个集合中
看对应bit位是1是0
#include <vector>
#include <iostream>class bitset {
public:bitset(size_t bitCount) : _bit((bitCount >> 5) + 1), _bitCount(bitCount) {}void set(size_t which) {if (which > _bitCount) return;size_t index = (which >> 5);size_t pos = which % 32;_bit[index] |= (1 << pos);}bool test(size_t which) const {if (which > _bitCount) return false;size_t index = (which >> 5);size_t pos = which % 32;return _bit[index] & (1 << pos);}private:std::vector<int> _bit;size_t _bitCount;
};int main() {// 假设集合元素的范围最大到100bitset setBits(100);// 向集合中添加元素int elements[] = {10, 20, 30, 40};for (int element : elements) {setBits.set(element);}// 查找元素int target = 30;if (setBits.test(target)) {std::cout << target << " is in the set." << std::endl;} else {std::cout << target << " is not in the set." << std::endl;}return 0;
}
解释:先创建一个 bitset 对象,指定其大小涵盖集合元素可能的范围。通过 set 函数将集合中的元素对应比特位置1 ,之后使用 test 函数传入要查找的元素,根据返回值判断元素是否在集合中。
2. 排序 + 去重
#include <vector>
#include <iostream>
#include <algorithm>class bitset {
public:bitset(size_t bitCount) : _bit((bitCount >> 5) + 1), _bitCount(bitCount) {}void set(size_t which) {if (which > _bitCount) return;size_t index = (which >> 5);size_t pos = which % 32;_bit[index] |= (1 << pos);}bool test(size_t which) const {if (which > _bitCount) return false;size_t index = (which >> 5);size_t pos = which % 32;return _bit[index] & (1 << pos);}private:std::vector<int> _bit;size_t _bitCount;
};int main() {// 假设集合元素的范围最大到100bitset setBits(100);// 原始数组,包含重复元素int arr[] = {10, 20, 10, 30, 20, 40};for (int element : arr) {setBits.set(element);}std::vector<int> sortedUnique;for (size_t i = 0; i < setBits.size(); ++i) {if (setBits.test(i)) {sortedUnique.push_back(i);}}std::sort(sortedUnique.begin(), sortedUnique.end());for (int num : sortedUnique) {std::cout << num << " ";}std::cout << std::endl;return 0;
}
解释:利用 bitset ,将数组元素对应比特位置1 ,实现去重。之后遍历 bitset ,将为1的比特位对应的整数添加到新的 vector 中,最后对这个 vector 进行排序,得到去重且有序的序列。
3. 求两个集合的交集、并集等
#include <vector>
#include <iostream>class bitset {
public:bitset(size_t bitCount) : _bit((bitCount >> 5) + 1), _bitCount(bitCount) {}void set(size_t which) {if (which > _bitCount) return;size_t index = (which >> 5);size_t pos = which % 32;_bit[index] |= (1 << pos);}bool test(size_t which) const {if (which > _bitCount) return false;size_t index = (which >> 5);size_t pos = which % 32;return _bit[index] & (1 << pos);}bitset intersection(const bitset& other) const {if (_bitCount!= other._bitCount) {std::cerr << "Bitsets must have the same size for intersection." << std::endl;return bitset(0);}bitset result(_bitCount);for (size_t i = 0; i < _bit.size(); ++i) {result._bit[i] = _bit[i] & other._bit[i];}return result;}bitset unionSet(const bitset& other) const {if (_bitCount!= other._bitCount) {std::cerr << "Bitsets must have the same size for union." << std::endl;return bitset(0);}bitset result(_bitCount);for (size_t i = 0; i < _bit.size(); ++i) {result._bit[i] = _bit[i] | other._bit[i];}return result;}private:std::vector<int> _bit;size_t _bitCount;
};int main() {// 假设集合元素的范围最大到100bitset setBits1(100);bitset setBits2(100);int elements1[] = {10, 20, 30};int elements2[] = {20, 30, 40};for (int element : elements1) {setBits1.set(element);}for (int element : elements2) {setBits2.set(element);}bitset intersectionResult = setBits1.intersection(setBits2);bitset unionResult = setBits1.unionSet(setBits2);std::cout << "Intersection: ";for (size_t i = 0; i < intersectionResult.size(); ++i) {if (intersectionResult.test(i)) {std::cout << i << " ";}}std::cout << std::endl;std::cout << "Union: ";for (size_t i = 0; i < unionResult.size(); ++i) {if (unionResult.test(i)) {std::cout << i << " ";}}std::cout << std::endl;return 0;
}
解释:先分别创建表示两个集合的 bitset 对象,将集合元素对应比特位置1 。通过 intersection 函数实现按位与操作得到交集位图,通过 unionSet 函数实现按位或操作得到并集位图,最后遍历位图输出交集和并集中的元素。
4. 操作系统中磁盘块标记
#include <vector>
#include <iostream>class DiskBlockBitset {
public:DiskBlockBitset(size_t blockCount) : _bit((blockCount >> 5) + 1), _blockCount(blockCount) {}void markUsed(size_t blockIndex) {if (blockIndex > _blockCount) return;size_t index = (blockIndex >> 5);size_t pos = blockIndex % 32;_bit[index] |= (1 << pos);}void markFree(size_t blockIndex) {if (blockIndex > _blockCount) return;size_t index = (blockIndex >> 5);size_t pos = blockIndex % 32;_bit[index] &= ~(1 << pos);}bool isBlockUsed(size_t blockIndex) const {if (blockIndex > _blockCount) return false;size_t index = (blockIndex >> 5);size_t pos = blockIndex % 32;return _bit[index] & (1 << pos);}private:std::vector<int> _bit;size_t _blockCount;
};int main() {// 假设磁盘块总数为100DiskBlockBitset diskBlocks(100);// 标记一些磁盘块为已使用int usedBlocks[] = {10, 20, 30};for (int block : usedBlocks) {diskBlocks.markUsed(block);}// 检查某个磁盘块状态int checkBlock = 20;if (diskBlocks.isBlockUsed(checkBlock)) {std::cout << "Disk block " << checkBlock << " is used." << std::endl;} else {std::cout << "Disk block " << checkBlock << " is free." << std::endl;}// 释放一个磁盘块diskBlocks.markFree(20);if (diskBlocks.isBlockUsed(checkBlock)) {std::cout << "Disk block " << checkBlock << " is still used." << std::endl;} else {std::cout << "Disk block " << checkBlock << " is now free." << std::endl;}return 0;
}
解释:定义 DiskBlockBitset 类模拟操作系统中磁盘块标记。通过 markUsed 函数将指定磁盘块对应比特位置1表示已使用, markFree 函数将对应比特位置0表示空闲, isBlockUsed 函数用于检测磁盘块是否被使用。
四、总结
位图作为一种高效的数据结构,在处理海量数据的存在性判断、数据统计等方面有着广泛的应用。通过合理利用位图的特性,我们可以在很多场景下优化程序的性能,减少时间和空间复杂度。希望通过这篇博客,大家能对位图有更深入的理解,并在实际编程中灵活运用。
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目录 🧠 华为云 Astro 各类变量与参数详解 🧩 一、变量与参数的核心作用是什么? 🖼️ 二、整体分类与结构图 📘 三、逐一详细解析 + 类比说明 + 使用建议 🔹 1. 输入参数(Input Parameter) 🔹 2. 输出参数(Output Parameter) 🔹 3. 变量(本地变量)…...
数字人技术的核心:AI与动作捕捉的双引擎驱动(210)
**摘要:**数字人技术从静态建模迈向动态交互,AI与动作捕捉技术的深度融合推动其智能化发展。尽管面临表情僵硬、动作脱节、交互机械等技术瓶颈,但通过多模态融合技术、轻量化动捕方案等创新,数字人正逐步实现自然交互与情感表达。…...
华为云Astro轻应用创建业务对象(BO)的概念梳理
目录 一、业务对象(BO)是什么?——【详细概念解释】 二、形象理解业务对象(BO) 🍱 类比方式: 📦 举个具体例子:以做一个“智能烟雾报警系统”应用 三、为什么使用BO很重要? 四、小结: 一、业务对象(BO)是什么?——【详细概念解释】 在华为云Astro轻应用…...
MySQL开发规范
目录 一、建表规约 二、索引规约 三、SQL语句 四、 ORM映射 一、建表规约 强制: 1、表达是与否概念的字段,必须使用is_xxx的方式命名(PoJo中不加is前缀),数据类型是unsigned tinyint(1表示是…...
K8s入门教程(一)
Kubernetes(K8s)入门教程:从零开始掌握容器编排 目录 Kubernetes(K8s)入门教程:从零开始掌握容器编排 1. Kubernetes 简介 1.1 什么是 Kubernetes? 1.2 核心功能 2. 环境搭建与 Minikube 安装 2.1 安装 Minikube 安装步骤(以 macOS 为例): 安装 kubectl(Kub…...