海量数据处理系列——C语言下实现bitmap算法

 bitmap是一个十分有用的结构。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。

适用范围：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

基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码

扩展：bloom filter可以看做是对bit-map的扩展

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。

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。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。

    

 

 

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

bitmap.h  

  

/* 

 *bitmap的c语言实现 

 *作者：bitileaf 

 *时间：2010-12-18 14:12 

 */  

#ifndef _BITMAP_H_   

#define _BITMAP_H_   

  

/* 

 *功能：初始化bitmap 

 *参数： 

 *size：bitmap的大小，即bit位的个数 

 *start：起始值 

 *返回值：0表示失败，1表示成功 

 */  

int bitmap_init(int size, int start);  

  

/* 

 *功能：将值index的对应位设为1 

 *index:要设的值 

 *返回值：0表示失败，1表示成功 

 */  

int bitmap_set(int index);  

  

/* 

 *功能：取bitmap第i位的值 

 *i：待取位 

 *返回值：-1表示失败，否则返回对应位的值 

 */  

int bitmap_get(int i);  

  

/* 

 *功能：返回index位对应的值 

 */  

int bitmap_data(int index);  

  

/*释放内存*/  

int bitmap_free();  

  

#endif   

   

bitmap.c  

  

#include <stdio.h>   

#include <stdlib.h>   

#include <string.h>   

#include "bitmap.h"   

  

unsigned char *g_bitmap = NULL;  

int g_size = 0;  

int g_base = 0;  

  

int bitmap_init(int size, int start)  

{  

    g_bitmap = (char *)malloc((size/8+1)*sizeof(char));  

    if(g_bitmap == NULL)  

        return 0;  

    g_base = start;  

    g_size = size/8+1;  

    memset(g_bitmap, 0x0, g_size);  

    return 1;  

}  

  

int bitmap_set(int index)  

{  

    int quo = (index-g_base)/8 ;  

    int remainder = (index-g_base)%8;  

    unsigned char x = (0x1<<remainder);  

    if( quo > g_size)  

        return 0;  

    g_bitmap[quo] |= x;  

    return 1;   

}  

  

int bitmap_get(int i)  

{  

    int quo = (i)/8 ;  

    int remainder = (i)%8;  

    unsigned char x = (0x1<<remainder);  

    unsigned char res;  

    if( quo > g_size)  

        return -1;  

    res = g_bitmap[quo] & x;  

    return res > 0 ? 1 : 0;   

}  

  

int bitmap_data(int index)  

{  

    return (index + g_base);  

}  

  

int bitmap_free()  

{  

    free(g_bitmap);  

}  

   

测试程序bitmap_test.c：  

  

#include <stdio.h>   

#include "bitmap.h"   

  

int main()  

{  

    int a[] = {5,8,7,6,3,1,10,78,56,34,23,12,43,54,65,76,87,98,89,100};  

    int i;  

    bitmap_init(100, 0);  

    for(i=0; i<20; i++)  

        bitmap_set(a[i]);  

    for(i=0; i<100; i++)  

    {  

        if(bitmap_get(i) > 0 )  

            printf("%d ", bitmap_data(i));  

    }  

    printf("/n");  

    bitmap_free();  

    return 0;  

}  

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

bitmap在对数据进行排序时，其复杂度为O(n)。当然这是拿空间换来的。与bitmap类似的还有Bloom filter，Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展。

【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、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。

    此题，在我之前的一篇文章：“从头到尾彻底解析Hash表”算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。

    再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。

    

6、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这2.5亿个整数。

    方案1：采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存内存，还可以接受。然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。

    方案2：也可采用与第1题类似的方法，进行划分小文件的方法。然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。然后再进行归并，注意去除重复的元素。