有许多方法可以用来去重，比如使用列表、集合等等，但这些方法通常只适用于一般情况。然而，当涉及到大量数据去重时，常见的 Java Set、List，甚至是 Java 8 的新特性 Stream 流等方式就显得不太合适了。在处理大量数据的需求场景下，我们不得不提及 BitMap。
例如，使用 MySQL 数据库判重，或使用 List.contains() 或 Set.contains() 判重就不可行，因为 MySQL 在数据量大时查询就会非常慢，而数据库又是及其珍贵的全局数据库资源。
导读 在追求高效率营销系统运作的过程中，黑名单管理是一个不可忽视的环节。传统的黑名单处理方式可能面临效率低下和扩展性差的问题。本文将深入探讨一种创新的解决方案：位图的应用。位图以其卓越的空间效率和处理速度，提供了一种优化黑名单管理的新思路。本文将详细分析位图在营销系统黑名单中的应用，探讨它如何改进数据处理流程，以及实现对大规模黑名单的高效管理。这一技术的引入，不仅提升了系统性能，还为数据处理领域带来了新的启示。
1. Bitmap比较特别 因为其不可创建 而只能借助于BitmapFactory 而根据图像来源又可分以下几种情况：
8位电话号码可以表示的范围为00000000～99999999。如果用 bit表示一个号码，那么总共需要1亿个bit，总共需要大约10MB的内存。
在正方形寄存器中，我们在位图缓存上绘制客户的签名。这个位图是设备屏幕的大小，我们在创建它时发生了大量的内存不足（OOM）崩溃。
1.什么是bitmap？为什么使用bitmap？Roaring bitmap与其他bitmap编码技术相比有哪些优势？2.Roaring bitmap将32位无符号整数按照高16位分容器，即最多可能有216=65536个容器(container)，存储数据时，按照数据的高16位找到container（找不到就会新建一个），再将低16位放入container中。高16位又称为共享有效位，它用于索引应该到哪个容器中查找对应的数值，属于roaring bitmap的一级索引。3.Roaring bitmaps以紧凑高效的两级索引数据结构存储32位整数。高密度块使用位图存储;稀疏块使用16位整数的压缩数组。当一个块包含不超过4096个整数时，我们使用一个排好序的16位整数数组。当有超过4096个整数时，我们使用2^16 位的位图。为什么按4096作为阀值呢？仅仅是因为当数据块中的整数数量超过这个值之后，bitmap将比数组的内存使用率更高。
我们知道计算机只能识别0和1，要操作这些0和1，只能通过位运算来进行，那么，一共有几种位运算呢？
之前写过一篇文章，对位图这个数据结构及其在 Java 中的应用做了详细的介绍，同时也简单介绍了 Redis 中的位图。
文章目录 1. 位图渲染 BitmapShader 简介 ( 1 ) 位图渲染综述 ( ① 三种方式 : Shader.TileMode.CLAMP | Shader.TileMode.REPEAT | Shader.TileMode.MIRROR | ② 流程 : 创建 Shader | 设置 Shader 到 Paint | 打开抗锯齿 | 绘制矩形 ) 2. 位图渲染 BitmapShader 三种参数 及 代码示例 ( 1 ) 位图渲染 CLAMP 拉伸 代码示例 及 效果 ( 绘制超出图片边
Java的文件处理用到了io库java.io，该库虽然功能强大，但是与文件内容的交互还得通过输入输出流中转，致使文件读写操作颇为繁琐。因此，开发者通常得自己重新封装一个文件存取的工具类，以便在日常开发中调用。下面是一个文件工具类的简单Java代码：
转载自 https://www.cnblogs.com/fvsfvs123/p/4293203.html
位图索引是一种很高效的索引结构，对于多属性过滤的聚合查询很高效，玩的就是 bit。
原地址：https://github.com/RoaringBitmap/RoaringBitmap
有10G的数据,查找其中是否有包含某个数据。但是内存只有2G。如何在10G数据中查看这条数据是否存在。也许有同学立马会想到bloom filter，是的布隆过滤器是由位图思想演化来的一个更高级的数据结构。这篇文章主要还是讲一下位图的的原理和思想。
如果仅仅绘制一些简单的几何图形，程序的图形效果依然比较单调 。 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 。
大数据小内存排序问题，很经典，很常见，类似的还有比如 “如何对上百万考试的成绩进行排序” 等等
在使用Thumbnailator时出现了OOM问题，但是其使用方法只有一行代码，无法针对其内部使用的对象进行资源释放，所以使用原生的Java类库中ImageIO来处理图片。 关键有三个类：ImageIO、BufferedImage、Graphics
libwebp.jar 中编码相关的的方法如下 : libwebpJNI 是 Java 层调用 libwebp.so 动态库的入口类 ;
Android 自定义View 颜色选取器，可以实现水平、竖直选择颜色类似 SeekBar 的方式通过滑动选择颜色。
libwebp.jar 中解码相关的的方法如下 : libwebpJNI 是 Java 层调用 libwebp.so 动态库的入口类 ;
不知道大家在面试时有没有被问过“如何在大量数据中快速检测某个数据是否存在”。如果有过相关的思考和解决方案，看看你的方案是否和本文一样。如果还没有，那希望看了本文后可以给你提供一些启发和帮助，以备之后的使用和面试。
import java.io._ object Bmp24Writer { //将加密的数据写入文件 def writeEncryptedBmp(bmpPath: String, keys: Array[Int], shift: Int, times: Int, red: Array[Array[Int]], green: Array[Array[Int]], blue: Array[Array[Int]]) = {
我们有1千万个整数，整数的范围在1到1亿之间。如何快速查找某个整数是否在这1千万个整数中呢？
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
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
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就派上了用场。 作为一种空间高效的概率型数据结构，布隆过滤器能够快速有效地检测一个元素是否属于一个集合。其应用广泛，从网络爬虫的网页去重，到数据库查询优化，乃至比特币网络的交易匹配，都离不开它的身影。
参考示例程序：ApiDemo 的AlphaBitmap（ApiDemo=>Graphics=>AlphaBitmap） 源代码：android/apis/graphics/AlphaBitmap.java AlphaBitmap 程序的运行结果如图所示：
网页爬虫，解析已爬取页面中的网页链接，再爬取这些链接对应网页。而同一网页链接有可能被包含在多个页面中，这就会导致爬虫在爬取的过程中，重复爬取相同的网页。
在进入今天的主题前，先简单地解释下Redis中的位图到底是什么。Redis官方文档对于位图的介绍如下：
Linux 任务调度程序通过将唤醒的任务推送到空闲的 CPU，以及在 CPU 空闲时从繁忙的 CPU 中拉取任务来平衡整个系统的负载。在大型系统上的推送侧和拉取侧，有效的伸缩都是挑战。对于拉取，调度程序搜索连续的更大范围中的所有 CPU，直到找到过载的 CPU，然后从最繁忙的组中拉取任务。这代价非常昂贵，在大型系统上要花费 10 到 100 微秒，因此搜索时间受到平均空闲时间的限制，并且某些范围不会被搜索。并非总能达到平衡，而且闲置的 CPU 依旧闲置。
Android中文翻译组： http://androidbox.sinaapp.com/
作者简介 一十，携程资深后端开发工程师；振青，携程高级后端开发专家。 一、前言 携程酒店查询服务是酒店BU后端的核心服务，主要负责提供所有酒店动态数据计算的统一接口。在处理请求的过程中，需要使用到酒店基础属性信息、价格信息等多维度的数据信息。为了保证服务的响应性能，酒店查询服务对所有在请求过程中需要使用到的相关数据进行了缓存。随着携程酒店业务的发展，查询服务目前在保证数据最终一致性以及增量秒级更新延迟的情况下，在包括服务器本地内存以及Redis等多种介质上缓存了百亿级的数据。 本文将主要讨论酒店查询服务
林冠宏 / 指尖下的幽灵 仅列举一些解决方法，事实的解决方案是非常多的。 这些问题都是面临着有如下的考虑： 内存不足以放下所有的数。 机器CPU的核数不够。 ... 问这些问题的意义： 如果能把这些问题答好，必然是综合计算机各方面的知识，从内存到数据结构甚至还涉及到硬件，方法面面。至此，我给它定位是，综合考量一个程序员计算机基础能力的面试题。 一，找出不重复的 在2.5亿个正整数中找出不重复的整数。 思路一： 分治法 + HashMap (HashMap 不要局限在 Java 语言) 将 2.5 亿个整数
位图算法，使用bit存储数据并排序，优点是快速、占用资源少，缺点是只能对整数使用。 Java和C++中都有已经实现的的BitSet类，可以直接使用。 举个例子，0到10000中随机出1000个数，然后用位图算法排序：
所谓开操作是指先腐蚀后膨胀的操作。在之前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)曾经介绍过开操作的用途。
G1GC（Garbage First Garbage Collection）是在 OpenJDK 7 中引入的 GC 算法，其最大的特点就是非常重视实时性。
携程酒店查询服务是酒店BU后端的核心服务，主要负责提供所有酒店动态数据计算的统一接口。在处理请求的过程中，需要使用到酒店基础属性信息、价格信息等多维度的数据信息。为了保证服务的响应性能，酒店查询服务对所有在请求过程中需要使用到的相关数据进行了缓存。随着携程酒店业务的发展，查询服务目前在保证数据最终一致性以及增量秒级更新延迟的情况下，在包括服务器本地内存以及Redis等多种介质上缓存了百亿级的数据。
项目中一直有计算DAU这类的需求，业务开发者往往埋个点，其他是事情就交给数据团队了。
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就派上了用场。作为一种空间高效的概率型数据结构，布隆过滤器能够快速有效地检测一个元素是否属于一个集合。其应用广泛，从网络爬虫的网页去重，到数据库查询优化，乃至比特币网络的交易匹配，都离不开它的身影。
集合是软件中的基本抽象。实现集合的方法有很多，例如 hash set、tree等。要实现一个整数集合，位图（bitmap，也称为 bitset 位集合，bitvector 位向量）是个不错的方法。使用 n 个位（bit），我们可以表示整数范围[0, n)。如果整数 i 在集合中，第 i 位设置为 1。这样集合的交集（intersection）、并集（unions）和差集（difference）可以利用整数的按位与、按位或和按位与非来实现。而计算机执行位运算是非常迅速的。
CAP理论 是由 EricBrewer 教授 提出的，在设计和部署分布式应用的时候，存在三个核心的系统需求，这个三个需求之间存在一定的特殊关系。三个需求如下：
在开发软件时，我们经常需要判断一个元素是否在一个集合中，比如，如何判断单词的拼写是否错误（判断单词是否在已知的字典中）；在网络爬虫里，如何确认一个网址是否已经爬取过；反垃圾邮件系统中，如何判断一个邮件地址是否为垃圾邮件地址等等。
4*4000000000 /1024/1024/1024 = 14.9G ，考虑到其中有一些重复的话，那1G的空间也基本上是不够用的。
手机上的资源毕竟有限，为了获取更丰富的信息，就得到辽阔的互联网大海上冲浪。对于App自身，也要经常与服务器交互，以便获取最新的数据显示到界面上。这个客户端与服务端之间的信息交互，基本使用HTTP协议进行通信，即App访问服务器的HTTP接口来传输数据。HTTP接口调用在Java代码中可不是一个轻松的活，开发者若用最基础的HttpURLConnection来编码的话，至少要考虑以下场景的处理： 1、HTTP的请求方式是什么，是GET还是POST还是PUT还是DELETE？ 2、HTTP的连接超时时间是
面大厂环节中，手撕算法是特别重要的一个考察环节，基本每一轮都有算法题需要在面试中现场写，不过也不是所有公司都要求，有一些中小公司，不要求算法。
在G1提出之前，经典的垃圾收集器主要有三种类型：串行收集器、并行收集器和并发标记清除收集器，这三种收集器分别可以是满足Java应用三种不同的需求：内存占用及并发开销最小化、应用吞吐量最大化和应用GC暂停时间最小化，但是，上述三种垃圾收集器都有几个共同的问题：（1）所有针对老年代的操作必须扫描整个老年代空间；（2）新生代和老年代是独立的连续的内存块，必须先决定年轻代和老年代在虚拟地址空间的位置。
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