位图算法 已空间换时间。 很多不重复的整数，其中最大值不超过40亿，最小值是0，要求判断某个指定的整数，是否在这个集合中。...0 1 0 0 0 0 得到 15 14 13 12 11 10 9 8 0 0 0 1 0 0 0 0 */ } } } //位图算法实现
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： import java.util.BitSet; public class BitSetDemo { public static
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。
看了一篇文章《一道腾讯前端试题，谁来试试身手》，正好以前了解过位图法，确实不错。位图法适用于大规模数据，但数据状态又不是很多的情况。...位图法网上资料比较少，我在百科找到了对它的描述 位图法比较适合于如下这种情况，它的做法是按照集合中最大元素max创建一个长度为max+1的新数组，然后再次扫描原数，遇到几就给新数组的第几位置上1，如遇到...这种给新数组初始化时置零其后置一的做法类似于位图的处理方法故称位图法。它的运算次数最坏的情况为2N。如果已知数组的最大值即能事先给新数组定长的话效率还能提高一倍。 ...以上测试，总时间约为：51291.2996MS 位图法测试 class Program { static void Main(string[] args)...屏幕飞快的刷新着，测试时间约是：6295.3601MS 总结 判断集合中是否存在重复元素或者查找缺失元素是常见编程任务之一，当集合中数据量比较大时我们通常希望少进行几次扫描，这时双重循环法就不可，位图法
位图概念 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 ---- 位图操作 位图核心的三个操作是set、reset和test。...操作系统中磁盘块标记 给定 100 亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数 100亿个数字找到只出现一次的整数，这是KV模型的统计次数，数字有三种状态：0次、1次、1次以上,。...1 个文件有 100 亿个 int，1G内存，设计算法找到出现次数不超过2次的所有整数 这与上面的类似，多判断一次把10->11,最后找不超过两次的整数 给一个超过100G大小的log file...，log中存着IP地址，设计算法找到出现次数最多的IP地址 统计次数自然是要map的，map有附带消耗，三叉链。...采用位图标记字符串时，必须先将字符串转化为整形的数字，找到位图对应的比特位置
---- 一、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。...给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数？ 一个数字有三种状态：0次、1次、超过一次。所以我们需要用两个比特位来记录。...由于用连续的两个比特位来记录会比较麻烦，我们可以开两个位图，各用一位来记录高位和地位。 这样就能复用我们的bitset了。 ...思路也很简单，我们开两个位图，如果两个位图中的某一位同时为1，那么就是两个文件的交集。 注意：虽然是100亿个整数，但是整形最大范围还是42亿多，所以是不需要开100亿个空间的。 3....位图应用变形：1个文件有100亿个int，1G内存，设计算法找到出现次数不超过2次的所有整 数 其实和第一题的解法一样，只不过现在需要多加一种状态，那就是超过2次的我们标记为：11。
见名知义，位映射，其实就是string类型的bit数组，并不是redis的基本数据类型，而是在string的基础上做的扩展，支持对位进行操作。
先按位取反原来的位图，再把原来的位图与取反的位图按位与，若存在1则为非0，为真返回true；若不存在则没有1全0，为假，返回false；bool Test(size_t x)//判断x是否在这堆数里面{...把文件1的数据放进位图1，把文件2的数据放进位图2，然后逐个遍历位图1的数据同时遍历位图2。当两个位图的数据的标记位都是1时，说明该数据即存在文件1也存在文件2，这个数据就是两个文件的交集。...i = 0; i 算法找出次数不超过...bs1.Test(x) && bs2.Test(x))//第一个位图是1，第二个位图是0---数据出现1次{//01->10bs1.Set(x);bs2.ReSet(x);}else //两个位图都是1...i))//10{cout bs1;BitSet bs2;};给一个超过100G的log file，log中存着IP地址，设计算法找到出现次数最多的
为了更好的视觉效果，WindML还提供了一种透明位图(Transparent Bitmap)。...dstLeft, UGL_POS dstTop, UGL_POS dstRight, UGL_POS dstBottom ); 这种位图的主体图案由标准位图来定义...；而需要透明显示的区域，由单色位图指定。...使用uglBitmapBlt()进行绘制时，单色位图指示为1的区域表示绘制，指示为0的区域表示不绘制，也就是透明了。
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 … 女 0 1 0 1 1 … 对于婚姻状况这一列，位图索引生成三个向量，已婚为11000…，未婚为00100…，离婚为00010…。...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。
另外，这里想补充2点，第一个是关于为什么位图是否带AS链接的区别；第二个是导出为位图和缓存为位图的区别。 1、首先看看这里位图指的是怎么样的场景： ? ? ?...（Flash喜欢矢量），把位图分离填充到Shape中。...如果导出了AS链接，那么编译器会知道日后还会实例化（new）这个BitmapData，所以就生成为Bitmap 2、在测试过程中，尝试了一下“导出为位图”和“缓存为位图”。...，但是实际效果来看，导出为位图跟原来矢量效果没有差别。...也许这又回到了第一个问题上，虽然导出了位图，但这个位图还是被分离到Shape里边了。 简单结论：导出为位图无效。。。 如果大家有更好的见解，请不妨留言
除了标准位图，WindML还提供一种单色位图(Monochrome Bitmap)。这种位图的图案仅包含一种颜色，而且由GC的前景色来指定。...而绘制这个DDB，使用标准位图的uglBitmapBlt()/uglBitmapStretchBlt()即可。...不过单色位图更主要的使用场景是封闭图形的填充 - 使用uglFillPatternSet()将其设置为封闭图形的背景图案。...完整代码如下 /* Copyright 2020 VxWorks567 */ #include /* 位图尺寸 */ #define WIDTH 16 #define HIGHT...16 /* 位图数据 */ static UINT8 mdibData[WIDTH*HIGHT/8] = { 0xFF, 0xFF, 0x00, 0x01, 0x00
想必大家对占位图都不会陌生吧，非常犀利的一个工具，当然也有非常多优秀的网站为我们提供这样的接口。 唯一遗憾的是国内的站点非常少。...当然不是说国外的不行，正好相反，国外的那些占位图非常人性化，非常方便，唯一的缺陷就是有时候非常卡。...在百度搜索下 占位图 就可以找到N多的信息，当然，我也是参考了小影志博客《10个优秀的占位图片（Placeholder Image）生成工具》 里面非常详细的介绍了各个占位图的功能和特点，最后还列出一张表格...来看下这个来自悠着点的一款占位图工具吧。 其实他还是个短网址生成工具，还提供了各种调用接口，非常方便哦。 来看下占位图调用接口吧，其实和其他工具类似，但是功能没那么强。。
位图索引基本概念 位图：位（bit）的一个简单数组，比如 001010，这个位数就是 6。...位图索引：假如建立在一个表的列 A 上，对属性 A 中的每一个可能取值都建立位图，位图的位数和数据量相等。...位图的生成方法：如果编号为 i 的记录在属性 A 上的值为 v_j，则 v_j 位图的第 i 位为1，否则为0。 实际例子 我们为性别字段建立位图索引，性别有 3 种取值，分别建立位图索引。...将两个位图进行 and 操作后直接统计 1 的个数，避免了原始数据查询，这是位图索引最快的查询。 实现方式 简单版：用 for 循环来操作两个位图，一个一个位计算。...因为 bit 有 0/1 两种取值，如果属性也只有两种取值的话，就不需要对每一种取值建立一个位图了，用一个位图就够了，另一个取值将位图取反就可以得到。
那接下来呢我们要再来学习一下哈希的应用——位图和布隆过滤器。 这篇文章先来看第一个——位图 1....那像这样的问题用我们接下来要学的位图来解决就比较好。 2. 位图 2.1 位图的概念 所谓位图，就是用一个个比特位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。...位图的应用（海量数据处理面试题） 下面我们再来一起看几个位图相关的练习题 习题1 给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数？ 大家思考一下，可以怎么解决？...当然也可以不改造，我们还是用上面的位图，我们开两个位图，如果一个整数第一次出现就在第一个位图中把它映射的位置置成1，第二次出现就把它在第二个位图中映射的位置置成1。...习题3 位图应用变形：1个文件有100亿个int，我们只有1G内存，设计算法找到出现次数不超过2次的所有整数 这个其实跟习题1有点类似嘛，就是第一题的一个变形： 还是用两个位图，这里我们可以分为4种状态
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。...例如，判断两个整数集合是否有交集，可以将两个集合分别表示为位图，然后对两个位图进行按位与操作，如果结果不为 0，则表示有交集。...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。...你必须设计并实现一个时间复杂度为 O(n) 且仅使用常量额外空间（不包括存储输出所需的空间）的算法解决此问题。
文章目录 位图定义 应用场景 基本使用 查找统计 位图定义 位图并不是一种数据结构，其实就是一种普通的字符串，也可以说是byte数组。...所以也可以用set/get设置或获取 SetBit语法： Setbit KEY_NAME OFFSET GetBit语法： Getbit KEY_NAME OFFSET 应用场景 上面介绍了redis的位图...，对于redis位图有什么应用场景？...其实可以用本博客介绍的Redis位图来实现，刚才说了位图就是byte数字，假如签到就表示1，没签到就表示0，这里可以用365个字节来记录前端数，这样很节省资源了，提高了效率。...这个例子就是redis位图的很好应用，比如用户签到统计，月活跃用户数统计等等业务场景都适合用位图实现 基本使用 Redis位图的基本语法是setbit/getbit，按照一次只存一个字节，还是一次一个数组字符串整个存的情况
位图操作是WindML 2D图形库里一个非常重要的功能。...要想绘制位图，需要先了解两个名词 DIB - Device Independent Bitmap DDB - Device Dependent Bitmap 顾名思义，DIB主要是给人用的，DDB主要是给显卡用的...第二种方案是，先用uglBitmapCreate()将DIB转换为DDB，然后使用uglBitmapBlt()将这个DDB位图搬移到DDB设备；如果需要拉伸，可以使用uglBitmapStretchBlt...uglBitmapCreate()的另一个优势是，通过第三个参数UGL_DIB_CREATE_MODE createMode，可以轻松创建纯色的位图。
40亿个整形就是16*10^9字节,相当于是16亿G; 所以40亿个整数是无法直接放到内存中的,只能放到硬件文件中,而二分查找只能堆内存中的数组中的有序数据进行查找; 针对上述的空间问题,我们可以使用位图思想来实现...; 二.什么是位图?...这个问题其实并不难,我们采用无符号整形构造位图,一个整形占4字节,也就是32个比特位,那这样一个整形中我就可以标记32个数; 那如果我要标记35呢?...;那么我们可以推断数值在位图中存储形态; 我们来分析一下: 首先,我要标记一个数1,这个数在第1个整形中,所占比特位下标为1;然后我们在看看2是在哪里标记的;2同样在第一个整形中,比特位下标为2,我们来看比特位高低位分布...,2是不是在1的左边; 在一个数的比特位中,高位数的值大于低位数的值; 所以左边存储的是较大的数;右边存储的是较小的数; 2.3位图模拟代码实现 我们先来把整体框架来实现一下: template <size_t
位图定义 位图并不是一种数据结构，其实就是一种普通的字符串，也可以说是byte数组。...所以也可以用set/get设置或获取 SetBit语法： Setbit KEY_NAME OFFSET GetBit语法： Getbit KEY_NAME OFFSET 应用场景 上面介绍了redis的位图...，对于redis位图有什么应用场景？...其实可以用本博客介绍的Redis位图来实现，刚才说了位图就是byte数字，假如签到就表示1，没签到就表示0，这里可以用365个字节来记录前端数，这样很节省资源了，提高了效率。...这个例子就是redis位图的很好应用，比如用户签到统计，月活跃用户数统计等等业务场景都适合用位图实现 基本使用 Redis位图的基本语法是setbit/getbit，按照一次只存一个字节，还是一次一个数组字符串整个存的情况
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