bitmap怎么去重

时间: 2023-10-18 13:04:59 浏览: 199

海量数据去重排序bitmap(位图法)在java中实现的两种方法

海量数据去重排序bitmap(位图法)在java中实现的两种方法海量数据去重排序是指在大量数据中找到重复出现的元素或去除重复出现的元素，这种问题在面试中经常被考察。针对这种问题，一种常用的解决方法是使用位图法。位图法需要的空间很少，效率非常高，特别是在数据比较密集的时候。位图法的原理是使用一个或多个数组来表示位图，每个数组元素对应于一个位（bit），其中1表示存在，0表示不存在。例如，使用8位整数可以表示的最大十进制数值为99999999，如果每个数组元素对应于一个位，那么把所有的八进制整数存储起来只需要：99Mbit = 12.375MB。在Java中，可以使用BitSet类来实现位图法。BitSet类提供了多种方法来操作位图，例如，set(int bitIndex)方法用来设置指定位，get(int bitIndex)方法用来获取指定位的值。下面是使用BitSet类实现位图法的示例代码： ```java public class BitMap { public static void main(String args[]) { BitSet bitArray = new BitSet(N); int[] array = getArray(ARRNUM); for (int i = 0; i < ARRNUM; i++) { bitArray.set(array[i] - mmin); } int count = 0; for (int j = 0; j < bitArray.length(); j++) { if (bitArray.get(j)) { System.out.print(j + mmin + " "); count++; } } System.out.println(); System.out.println("排序后的数组大小为：" + count ); } } ``` 在上面的代码中，我们首先创建了一个BitSet对象，然后将数组元素设置到位图中，最后遍历位图，输出所有存在的元素。另一种实现位图法的方法是使用基本类型数组来存储位图。这种方法需要手动实现位图的操作，例如，设置位、获取位等。下面是使用基本类型数组实现位图法的示例代码： ```java public class BitMap { public static void main(String args[]) { int[] bitArray = setBit(getArray(ARRNUM)); printBitArray(bitArray); } public int[] setBit(int[] array) { int[] bitArray = new int[N / LEN_INT + 1]; for (int i = 0; i < array.length; i++) { int index = array[i] / LEN_INT; int offset = array[i] % LEN_INT; bitArray[index] |= 1 << offset; } return bitArray; } public void printBitArray(int[] bitArray) { int count = 0; for (int i = 0; i < N; i++) { if (getBit(bitArray, i) != 0) { count++; System.out.print(i + mmin + "\t"); } } System.out.println(); System.out.println("去重排序后的数组大小为：" + count); } public int getBit(int[] bitArray, int k) { return bitArray[k / LEN_INT] & (1 << (k % LEN_INT)); } } ``` 在上面的代码中，我们首先将数组元素设置到位图中，然后遍历位图，输出所有存在的元素。位图法是一种高效的解决海量数据去重排序问题的方法，Java中提供了多种实现方式，例如使用BitSet类或基本类型数组。选择合适的实现方式取决于具体的需求和场景。

Bitmap可以通过使用一个bit位来标记某个元素对应的Value，从而实现去重。具体的步骤如下： 1. 创建一个BitMap，长度为待去重的数据范围的大小（假设为n）。 2. 将BitMap中的所有bit位初始化为0。 3. 遍历待去重的数据集合，对每个数据进行以下操作： - 计算数据在BitMap中对应的索引位置（假设为index）。 - 检查BitMap中index位置的bit位是否为1。如果为1，表示该数据已存在，不做任何操作；如果为0，表示该数据未存在，将bit位设置为1，表示该数据已出现。 4. 完成遍历后，BitMap中所有bit位为1的位置对应的数据即为去重后的结果。通过以上步骤，我们可以利用Bitmap算法高效地去重大量数据。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【Java难点攻克】「海量数据计算系列」如何使用BitMap在海量数据中对相应的进行去重、查找和排序实战](https://blog.csdn.net/l569590478/article/details/128177470)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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