关于bitmap结构的大数据场景应用

参考文献：

http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7880288

http://blog.csdn.net/xiaoliangsky/article/details/38473595?utm_source=tuicool

给定一个文件，里面包含40亿个整数，写一个算法找出文件中不包含的一个整数，假设你有1GB的内存可以用。如果只有10MB 的内存呢？

解析：引出bitmap结构。

对于40亿个整数，如果直接用int数组来表示的话，需要40亿*4*8B=40*10^8*4B=16GB,超出了内存要求。

这里我们使用bitmap结构去解决。

bitmap的主要思想是一bit位表示一个整数，比如1个Byte有8位，那么每一位表示一个数的话，就可以表示8个数，那么一个int类型，4个字节，32位就能表示32个数。本来表示32个整数需要32个int,则32*4=128个字节，现在表示32个字节只需1个int类型即可。

那么如题，40亿个整数需要40*10^8=40*10^8 bit=0.5GB,  这样是满足题目的要求的。

举例，我们现在用一个长度为1000的int型数组。比如我要存30000，首先计算它在第多少个int中，再计算它会落到该int32位的哪一位中？分别30000/32,30000%32得到intIndex和bitIndex。

arr [ intIndex ]= arr [ intIndex ] | (1<< bitIndex );//将30000放到相应的bit位上了；

那么如何判断是否存在呢？

arr [ intIndex ]&(1<< bitIndex )//如果结果为0，则不存在，否则存在

public class Test_bitmap {

     

      public static void main(String[] args ){

          

           int [] arr = new int [1000]; //int类型，1000*32=32000bit

          

           int index =30000;

          

           int intIndex = index /32;

          

           int bitIndex = index %32;

          

          System. out .println( arr [ intIndex ]);

          

           arr [ intIndex ]= arr [ intIndex ] | (1<< bitIndex );

          

          System. out .println( arr [ intIndex ]);

          

          

          System. out .println( arr [ intIndex ]&(1<< bitIndex ));

          

     }

}