1.海量数据去重-BitMap位图解决方案
需求（面试题）
一个32位4G内存的操作系统，在20亿个整数，找出某个数X是否存在其中
假如是java语言，int占4字节，1字节=8位（1 byte = 8 bit）
方式一：每个数字是int类型存储，就是20亿个int需要的空间大小就是 7GB多
方式二：不存储具体数据，而存储是否存在，如果存在则位上存储1，采用bit位存储20亿个数就是20亿位，空间是0.2GB多
什么是BitMap位图
本质上是哈希表的一种应用实现，原理简单，以 bit 为单位构建数组的方案，就叫作 Bitmap，翻译为位图。即bit 的集合
使用一个bit表示状态, 两种状态 （0不存在和1存在） 使用最少字节的类型来定义数组，即最小的空间存储数据标识
注意
位图适合对【数值类型】的海量数据进行查询统计、排序、去重 和 对两个集合做交集、并集运算
bitmap在数据连续的时候，非常节省空间，但是在数据稀疏的时候，会有极大的浪费
缺点
数据碰撞：
字符串映射到 bitmap会有碰撞问题，即可能映射到同个位置，即hash碰撞
稀疏数据
不连续的数据容易浪费空间，比如存入1和88两个数，需要构建长度89的数组
表示索引从1到88，所以需要构建一个长度为89的数组，存放1到88的元素，但实际只存储2个数字
如果用户的ID的数据类型是int32的话，那么最大值是2^32，需要用512MB的字节的位图来表示
2^32bit=4294967296 比特(bit)=512 兆字节(MB)
如果只往bitmap存储一个最大值，那边需要申请512 兆字节(MB)，大大浪费空间
业务应用：日活/月活UV统计、签到统计、用户点赞，用户签到，访问计数，在线用户数等
2.编码实现20亿个数据，找出某个数X是否存在其中
题目需求
20亿个数据，找出某个数X是否存在其中
前提条件：使用java现有数据结构或自定义数据结构，要求高效和省空间
位图在java里面的实现BitSet类
是一个实现按需增长的位向量，位Set的每一个位置都有一个boolean值，默认初始值都是false
底层实现是使用long数组作为内部存储结构的，所以BitSet的大小为long类型大小(64位)的整数倍
如果指定了bitset的初始化大小，会规整到一个大于或者等于这个数字的64的整倍数（内存对齐）
比如64位，bitset的大小是1个long，而65位时，bitset大小是2个long，即128位
主要的API
void and(BitSet set) 对此目标位 set 和参数位 set 执行逻辑与操作。 void or(BitSet set) 对此目标位集执行逻辑或操作 void clear() 将此 BitSet 中的所有位设置为 false void clear(int bitIndex)：将指定索引处的位设置为 false void set(int index) 将指定索引处的位设置为 true boolean get(int index) 返回指定索引处的位值 int size()：返回此 BitSet 中的位数（按逻辑大小）【表示位值时实际使用空间的位数，值是64的整数倍】 int length() 返回此 BitSet 的"逻辑大小",BitSet 中最高设置位的索引加 1 int cardinality() 返回此 BitSet 中设置为 true 的位数
解答思路
海量数据 里面查找是否存在，排序，交集，并集等，这类题目基本就是使用位图解决
给定20亿个不重复的 int的整数，再给一个数，如何快速判断这个数是否在那X亿个数当中
解法：遍历X亿个数字，映射到BitMap中，对于给出的数，直接判断指定的位上存在不存在即可
编码实现
public class BitSetTest { public static void main(String[] args) { int targetNum = 39; boolean flag = seekNum(targetNum); System.out.println("当前数值是否在集合中："+flag); } public static boolean seekNum(int targetNum){ //定义数据生成范围 int numLength = 2000000000; //定义位图 BitSet bitSet = new BitSet(numLength); //随机生成数字 for (int i = 1; i <= numLength; i++) { int random = (int) (Math.random() * numLength); bitSet.set(random); } //输出基本信息 System.out.println("bitMap是1的个数："+bitSet.cardinality()); System.out.println("bitMap的size："+bitSet.size()); System.out.println("bitMap的length："+bitSet.length()); //判断数值是否存在 return bitSet.get(targetNum); } }
