在处理海量数据时，如何使用位图（Bit-map）进行高效的存储和查询？请提供相关数据结构和算法的实现思路。

位图（Bit-map），又称位集合，是一种使用位数组来存储数据的数据结构，它能够以非常小的空间代价处理大量的布尔数据。在海量数据处理的面试题中，位图被广泛用于优化存储空间和提高查询效率。实现位图主要依赖于位操作技巧，这对于需要在技术面试中展示编程能力和数据结构应用能力的求职者来说是一个重要话题。

参考资源链接：[微软面试珍藏：数据结构与算法100题解析](https://wenku.csdn.net/doc/ejkopx33ed?spm=1055.2569.3001.10343)

在微软等科技公司的面试中，你可能会遇到这样的问题：如何使用位图来统计一个大数据集中不重复元素的数量？解决此类问题的关键在于，首先确定数据集中的最大值，然后创建一个大小为最大值+1的位数组，接着遍历数据集中的每个元素，将对应索引位置的位设置为1，最后计算位数组中值为1的位的总数。
例如，假设有一个数据集[1, 2, 5, 4, 2, 1]，最大值为5，我们可以创建一个大小为6的位数组[0, 0, 0, 0, 0, 0]，遍历数据集后位数组变为[1, 1, 1, 1, 0, 0]。通过计算数组中1的数量（在这个例子中为4），我们可以得到不重复元素的个数。这种方式相比常规的哈希表或树结构来说，可以大大减少内存使用，并且位操作通常比其他操作要快。
求职者在准备面试时，可以通过《微软面试珍藏：数据结构与算法100题解析》这本书来学习和练习位图的使用，书中的题目和解析会帮助你更深入地理解这一技术的实际应用。

参考资源链接：[微软面试珍藏：数据结构与算法100题解析](https://wenku.csdn.net/doc/ejkopx33ed?spm=1055.2569.3001.10343)