在 Python 中，位图（Bitmap）是一种用于表示二进制数据的数据结构。它可以高效地存储和操作大量的布尔值（True/False）。...位图的基本概念 位图通常由一个字节数组或位序列组成，其中每个位表示一个特定的状态或属性。例如，可以使用位图来表示一组整数是否存在于某个集合中，或者表示某个图形中的像素是否被选中。...Python 中实现位图的方法 使用内置的bytearray类型 bytearray是一个可变的字节序列，可以用来存储位图数据。每个字节可以表示 8 个位，通过位操作可以设置、清除和检查特定的位。...内存高效的数据存储: 当需要存储大量的布尔值时，位图可以比使用列表或字典等数据结构更节省内存。 图形处理: 在图像处理中，位图可以用来表示像素的颜色或透明度等属性。...举例：打印列表中的重复数字 https://leetcode.cn/problems/find-all-duplicates-in-an-array/description/ 给你一个长度为 n 的整数数组
目录 位图的基本介绍 概念 什么是位图?BitMap,大家直译为位图. 我的理解是:位图是内存中连续的二进制位(bit),可以用作对大量整形做去重和统计....引入一个小栗子来帮助理解一下: 假如我们要存储三个int数字 (1,3,5),在java中我们用一个int数组来存储,那么占用了12个字节.但是我们申请一个bit数组的话.并且把相应下标的位置为1,也是可以表示相同的含义的...我们可以转换为: 每天的每个用户是否签到,就变为了布尔类型的数据. Java中的位图 上面讲了位图的原理,那么我们先来自己手动实现一个!...Java语言使用者广泛,因此对于位图的实现,网上各种版本都有,既有大厂维护的开源版本,也有个人编写的版本.在使用时也不用完全局限于EWAHCompressedBitmap,可以使用各种魔改版本,由于位图的实现逻辑不是特别复杂...Redis中的位图 这是redis官网对位图的介绍,很短....
位图的基本介绍 概念 什么是位图?BitMap,大家直译为位图. 我的理解是:位图是内存中连续的二进制位(bit),可以用作对大量整形做去重和统计....引入一个小栗子来帮助理解一下: 假如我们要存储三个int数字 (1,3,5),在java中我们用一个int数组来存储,那么占用了12个字节.但是我们申请一个bit数组的话.并且把相应下标的位置为1,也是可以表示相同的含义的...Java中的位图 上面讲了位图的原理,那么我们先来自己手动实现一个!...Java语言使用者广泛,因此对于位图的实现,网上各种版本都有,既有大厂维护的开源版本,也有个人编写的版本.在使用时也不用完全局限于EWAHCompressedBitmap,可以使用各种魔改版本,由于位图的实现逻辑不是特别复杂...Redis中的位图 Redis是支持位图的,但是位图并不是一个单独的数据结构,而是在String类型上定义的一组面向位的操作指令.也就是说,当你使用Redis位图时,其实底层存储的是Redis的string
bitpos key bit [start] [end] (返回位图中第一个值为 bit 的二进制位的位置) BITFIELD key [GET type offset] [SET type offset...可以把 Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组中的每个单元只能存0或者1，数组的下标在bitmaps中叫做偏移量。单个 bitmaps 的最大长度是512MB，即2^32个比特位。...被设置为 1 的比特位的数量) 获取位图指定范围（start到end，单位为字节，如果不指定就是获取全部）位值为1的个数： 默认情况下整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的 start 或...bitpos key bit [start] [end] (返回位图中第一个值为 bit 的二进制位的位置) 返回字符串里面第一个被设置为1或者0的bit位： 默认情况下整个字符串都会被检索一次...BITFIELD 命令可以在一次调用中同时对多个位范围进行操作： 它接受一系列待执行的操作作为参数， 并返回一个数组作为回复， 数组中的每个元素就是对应操作的执行结果。 一次对多个位范围进行操作。
Oracle数据库里有一个映射函数（Mapping Function），它可以实现B树索引中ROWID和对应位图索引中的位图之间互相转换。目的是对相同ROWID做AND、OR等连接运算。...最后再将运算结果转换为ROWID并回表，这个过程在实际生产环境中的执行效率往往是有问题的，我们可以通过隐藏参数_b_tree_bitmap_plans禁掉该过程中从ROWID到位图的转换。...分析这样的优势： IN条件中多个值会分别被访问并与索引中的数据作比较，条件中的多个值也不会访问索引多次，执行效率较高。通过逻辑读部分也能确定。...但实际生产环境中，大部分索引的聚簇因子没有这么高效。下面我们降低聚簇因子值及进行测试。 2.2 降低索引的聚簇因子： 让我们重新创建新表。...这又是索引位图转换的一大好处。 得出结论： 聚簇因子越大的索引，其越能在索引位图转换的方式中受益。因为其只需要回表一次。 索引位图转换后的回表，其消耗的资源开销会低于传统的回表方式。
As3.0中的位图(Bitmap/BitmapData)编程功能十分丰富，下面这些是官方文档上的基本示例： 1.位图使用(模糊)滤镜 //创建一个矩形区域的BitmapData var bmd:BitmapData...bmd.copyChannel(bmd, rect, pt, BitmapDataChannel.RED, BitmapDataChannel.BLUE);//将红色通道复制到以(10,10)为顶点，宽为20,高为40的矩形区域的蓝色通道中...= new Bitmap(bmd); this.addChild(bm); 6.截取位图的某一部分(像素) var bmd1:BitmapData = new BitmapData(40, 40, false...pt为左上顶点的rect矩形像素复制到bmd2中 var bm1:Bitmap = new Bitmap(bmd1); this.addChild(bm1); var bm2:Bitmap = new...this.addChild(bmp); bmp.x = stage.stageWidth/2 - bmp.width/2; bmp.y = stage.stageHeight/2 - bmp.height/2; 8.仿PS中的颜色填充工具
这个还是两年多之前做的需求, 最后选择了位图作为推荐系统的核心数据结构, 过程很有意思, 简单总结一下. 1.业务背景 当初广告对外投放因为整体进线索量不足, 导致很多销售老师很多时间无客户可联系, 但是公海池的线索量多达几百万...最后选择了位图结构, 占用空间小排列连续, 是非常符合当前业务的. 3.项目设计 每日总计 10w 条线索, 每条占用1个bit, 总计占用内存约 12.2 kb....bitmap一条一条验证的话, 会大量增加IO次数, 这里我们计算游标值, 采用字符串批量读取, 解析成二进制字符串来进行寻找0 获取字符串 字符串转换二进制 image.png 3.3 资源全局位图与销售位图定期同步不能推荐的线索填充...1, 避免在请求中扫描过多失效线索 image.png 3....总结 因为 id 值是单调递增的, 所以这个业务场景实现起来可以直接使用位图 思考如果id值是特别大的话我该怎么实现呢? 留言区交流下吧.
中作为一个总的过滤集合，在召回打分时就会过滤掉这些黑名单游戏。...现在我们来分析一下在推荐业务中RoaringBitMap是如何帮助我们节省开销的。...三、总结 在文章中我们探讨了在过滤去重的业务中，使用Redis存储的情况下，利用intset，bloom filter 和 RoaringBitMap这三种数据结构保存整数型集合的开销。...其中传统的bloom filter 方式由于对准确率的要求以及短id映射空间节省有限的不足，使得该结构在游戏推荐场景中反而增加了存储开销，不适合在该业务场景下存储数据。...最终我们选择了RoaringBitMap这个结构进行存储，这是因为游戏推荐业务保存的过滤集合中，游戏id在大趋势上是自增整数型的，且排列不是十分稀疏，利用RoaringBitMap的压缩特性能很好的节省空间开销
AWT 也允许在组件上绘制位图， Graphics 提供了 drawlmage() 方法用于绘制位图，该方法需要一个Image参数一一代表位图，通过该方法就可 以绘制出指定的位图 。...位图使用步骤： 1.创建Image的子类对象BufferedImage(int width,int height,int ImageType),创建时需要指定位图的宽高及类型属性；此时相当于在内存中生成了一张图片...； 2.调用BufferedImage对象的getGraphics()方法获取画笔，此时就可以往内存中的这张图片上绘图了，绘图的方法和之前学习的一模一样； 3.调用组件的drawImage()方法，一次性的内存中的图片...使用位图绘制组件的好处： 使用位图来绘制组件，相当于实现了图的缓冲区，此时绘图时没有直接把图形绘制到组件上，而是先绘制到内存中的BufferedImage上，等全部绘制完毕，再一次性的图像显示到组件上即可...演示代码： import java.awt.*; import java.awt.event.*; import java.awt.image.BufferedImage; public class
然后给一个无符号整数，如何快速判断这个数是否在这40亿个数中？ 那我们看到这个问题可能会想到这样的思路： 1. 遍历，时间复杂度O(N) 2. 排序+二分查找 3....首先最关键的问题是16G的数据可能都不能一次全部放到到内存中，内存可能都不够用。...判断一个数据是否在给定的整形数据中，结果是在或者不在，刚好是两种状态，那么可以使用一个二进制比特位来代表数据是否存在的信息，比如可以用二进制比特位为1代表存在，为0代表不存在 题目说的是40亿个不重复的无符号整数...首先第一种思路： 我们可以先读取一个文件的值放到内存中，然后再读取第二个文件，依次判断第二个文件里面的值在不在第一个位图里面，在的就是交集。...然后遍历其中一个文件依次取值，判断如果某个值在两个位图里面映射的位置 都是1，那说明它在两个文件里都存在，就是交集 或者我们可以直接对两个位图进行按位与，结果中为1的位置对应的下标就是交集
图 3. 4.2 生成列的倒排索引对应位图 将用户请求中的入参作为Key，查找符合条件的位图，对每一列进行列内和空值做||运算，最后列间位图做&运算，得到的结果是候选规则集，如下图所示： 图 4. 4.3...根据用户请求查找列位图，通过位图计算生成候选规则集 将用户请求中的入参作为Key，查找符合条件的位图，对每一列进行列内和空值做||运算，最后列间位图做&运算，得到的结果是候选规则集，如下图所示： 图...需要说明某列当用户请求位图不存在时，需要使用对应的空位图进行参与，以B列为例，入参B_1102不存在，需要使用B_nil参与&。...如果倒排索引位图非常稀疏，系统会存在非常大的空间浪费。...举一个极端case，若千万规则库中命中的行ID是第1000万位，按照传统方式BitSet进行存储，需要消耗1.2MB空间，在内存中占用存在严重浪费，有没有压缩优化方案，在RoaringBitMap压缩位图方案中我们找到
2、位图索引出马 如果用户查询的列的基数非常的小， 即只有的几个固定值，如性别、婚姻状况、行政区等等。要为这些基数值比较小的列建索引，就需要建立位图索引。...对于性别这个列，位图索引形成两个向量，男向量为10100…，向量的每一位表示该行是否是男，如果是则位1，否为0，同理，女向量位01011。...RowId 1 2 3 4 5 … 男 1 0 1 0 0 … and 未婚 0 0 1 0 1 … 结果 0 0 1 0 0 … 3、位图索引的适用场景 BitMap索引适用场景 建在值重复度高的列上...这个时候有人会说使用位图索引，因为busy只有两个值。好，我们使用位图索引索引busy字段！...原因：用户A更新了某个机器的busy值为1，会导致所有busy为1的机器的位图向量发生改变，因此数据库会将busy＝1的所有行锁定，只有commit之后才解锁。
水位图渲染异常 异常情况： 异常图 期待的情况： 期待的情况 这种情况下只要给组件绑定一个key就可以了 image-20211201175750246
一、位图的引入 先来看下边一道面试题： 给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。...4G或者8G，所以空间不足，此时就有了位图的方法来解决： 数据是否在给定的整形数据中，结果是在或者不在，刚好是两种状态，那么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...二、位图的概念 所谓位图，就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的。 那么位图还有哪些应用呢？...快速查找某个数据是否在一个集合中 排序 + 去重 求两个集合的交集、并集等 操作系统中磁盘块标记 位图模拟实现 一、构造函数 由于不能按位开空间，所以我们选择每次开一个字节的空间，...所以 直接在构造函数中开好空间： bitset() { _bits.resize(N / 8 + 1,0); } 二、set，reset，test函数 set函数的作用是对位图中的某一位进行填充
我们先来介绍用字体库中的字体来制作位图字体。 第一步：准备好要用的字体文本 制作位图字体，因为不是把每一个字体都要导出为位图字体，那样的位图就太大了，也没有意义。所以就用多少准备多少。...在弹出的Image Manager面板里，点击Image菜单中的Import image选项，将需要用到的单张位图导入进来。 ?...分别点击场景中的这几个组件节点，在font属性栏里，手动输入位图字体的文件名（IDE里是按文件名注册的），并分别设置var名称，如下图所示： ?...特别提醒：在IDE的font属性里，位图字体名称只能是手动输入，是不会出现在下拉选项里的。 第三步：在代码中进行注册 IDE中的注册，只是为了IDE里显示出位图字体预览效果。...核心的原则就是加载位图字体资源，并对该位图制作的字体进行注册，然后就可以给文本类或者场景中的文本组件使用了。
open，其中的参数2（打开方式）就是一个简单的位图结构 棋盘中棋子表示当前位置是否被占用 ---- ️正文 位图可以用来解决实际问题，比如下面这道面试题就需要借助位图 1、问题一 给出 40...注：模拟实现时，只是简单实现，旨在理解位图的原理，与库中的 bitset 存在较大差异 3.1、基本思路 位图 的原理其实十分简单，本质上就是 开辟了一个大小为 N，类型为 Type 的数组 获取值位于哪一个下标中...，便于学习理解位图结构 3.2、set 首先来看看 如何添加数据 位图 中没有直接插入数据的概念，取而代之的是将数据对应的比特位置为 1 假设现在 位图 Bit 的大小为 32 bit，待设置的数据为...所以可以保证计算出 ~(1 << j) 后才对 _bits[i] 进行 与等 运算 3.4、test 位图 中的必备功能：判断某个数据是否位于位图中（test） 这是 位图 的核心功能，毕竟 位图 的主要作用就是...然后再读取另一个文件，此时是判断第二个文件中的数据是否存在于 位图 中，如存在，就说明是交集 这种方案面临一个问题：存在重复的值，比如 文件1{1, 2,}，文件2{1, 3, 1, 2}，此时得出的交集为
♣ 题目部分 在Oracle中，位图索引是什么？ ♣ 答案部分 位图索引（Bitmap Indexes）是一种使用位图的特殊数据库索引。它针对大量相同值的列而创建，例如：类别、型号等。...位图索引块的一个索引行中存储的是键值（以比特位0、1的形式存储）和起止ROWID（ROWID的内容可以参考【3.2.28 ROWID和ROWNUM有什么区别？】）...，以及这些键值的位置编码，位置编码中的每一位表示键值对应的数据行的有无。一个块可能指向的是几十甚至成百上千行数据的位置。 在位图索引中，数据库为每个索引键存储一个位图。...在传统的B-Tree索引中，一个索引条目指向单个行，但是在位图索引中，每个索引键存储指向多个行的指针。相对于B-Tree索引，位图索引占用的空间非常小，创建和使用速度非常快。...位图索引主要用于数据仓库，或在以特定方式引用很多列的查询环境中。位图索引并不适合许多OLTP应用程序，若使用不当则容易产生死锁。 ③ 被索引的表是只读的，或DML语句不会对其进行频繁修改的表。
不幸的是，他们可能会占用太多内存。为了降低内存的使用，我们经常会使用压缩的位图。 Roaring Bitmaps 是一种压缩的位图，要优于常规的压缩位图，例如 WAH，EWAH 或者 Concise。...（Java，C，C ++，Go，C＃，Rust，Python ……）都提供了 Roaring Bitmaps。...2^16 个桶），把剩余的低 16 位放入该桶对应的 Container 中。...由于数组是有序的，存储和查询时都可以通过二分查找快速定位其在数组中的位置。 后面会讲解为什么超过最大容量 4096 时变更 Container 类型。...相较于原始的 Bitmap 需要占用 16K (131122/8/1024) 内存来存储这个数，而这种存储实际只占用了4B（桶中占 2 B，Container中占 2 B，不考虑数组的初始容量）。
:6379> BITPOS mykey 1 1 1 (integer) 9 位图的使用场景 记录用户一年的签到情况 假如有这么一个需求 记录每个用户的一年中每天的签到情况 统计某个时间段 用户的签到天数...这数据是很庞大的; 当然我们还是有很多聪明的方式来解决这个问题；这里就不讨论了;我们直接讨论如何用redis中的位图来实现; 一年365天的签到情况;只有 签到了或者没签到两种情况；很适合用位图 0/1...可以设置功能上线当天比如 2020-1-1为索引 0; 后面签到的时候日期做一个差值就可以算出来位数了; 查询某个时间段的签到情况 redis中并没有批量查询的位图的命令;只有单个查询getbit ,...如上图所示 如何统计上面位索引5-25中的数据呢？...使用BITCOUNT 开始和结束 可选参数递增地运行位图，在客户端积累结果，并可选地将结果缓存到密钥中。
1、函数的功能：把一张位图设置成透明，不影响背景图的显示，并可改变大小 2、函数的思想： （1）以当前的hdc创建5个设备兼容dc(HDC):hMem,hSave,hBack,hObject,hTemp...其中bmMem和bmSave为设备兼容位图，bmBack和bmObject为单色位图 （4）将创建的临时位图分别选入临时DC中，效果图如下： 图1 原位图 （5）设置选入过位图块的...图2 目标屏蔽码位图 （7）创建反转的目标屏蔽码：将hObject中的目标屏蔽码取反，然后拷贝到hBack中； 图3 反转的目标屏蔽码...（8）拷贝主DC的背景到目标DC：hdc→hMem;(SRCCOPY) 图4 主屏幕该位置处的背景位图 屏蔽位图的显示区：hObject→hMem;（SRCAND...) 图5 目标屏蔽码屏蔽背景位图 屏蔽位图中的透明色：hBack→hTemp;（SRCAND) 图6 反转屏蔽码屏蔽位图中的透明色后的结果
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