Bitmap主要用于快速检索关键字状态,通常要求关键字是一个连续的序列(或者关键字是一个连续序列中的大部分), 最基本的情况,使用1bit表示一个关键字的状态(可标示两种状态),根据需要也可以使用2bit(表示4种状态),3bit(表示8种状态)。 Bitmap的主要应用场合:表示连续(或接近连续,即大部分会出现)的关键字序列的状...
▍ Roaring BitMap及布隆过滤器 此外，在应用BitSet时，我们还会遇到数据碰撞的问题。以爬虫为例，我们将URL进行哈希运算后存入BitSet，但哈希碰撞不可避免。为了解决这一问题，我们可以引入布隆算法（Bloom Filter），它基于BitSet并能够有效处理数据碰撞。因此，布隆算法可以视为BitSet的一个拓展应用。
BitSet:在数据密集(即大部分位为1)或数据量较小时,性能较好。 RoaringBitmap:在数据稀疏(即大部分位为0)或数据量极大时,性能显著优于BitSet,因为它通过压缩技术减少了内存占用,并优化了查询速度。 使用场景: BitSet:适用于需要快速进行位操作且数据量不是极端稀疏的场景。 RoaringBitmap:特别适用于处理大规模稀疏...
BitSet bitSet = new BitSet(100); bitSet.set(1); bitSet.set(2); bitSet.set(3); BitSet bitSet2 = new BitSet(100); bitSet2.set(2); bitSet2.set(3); bitSet2.set(5); System.out.println("刚开始的bitSet:"+bitSet); System.out.println("刚开始的bitSet2:"+bitSet2); System.out.println...
java.util.BitSet是一个高效的位数组,用于管理和操作二进制标志位。它不仅在空间上非常节省,而且在处理一系列布尔值时非常高效。下面详细介绍 BitSet 的实现原理和使用方法。 1.1. 数据结构 BitSet 的内部数据结构基于一个 long 数组,每个 long 值包含64个二进制位。BitSet 通过位操作来管理和操作这些位,从而实现高...
在Java中,位向量(bitVector)、位集(bitset)和位图(bitmap)是三种常用的数据结构,用于表示和操作二进制位(bit)。它们都提供了高效地存储和查询大量的布尔值的方法,适用于各种应用场景。 位向量(BitVector) 位向量是一种使用位来表示布尔值的数据结构。它通常是一个由位(bit)组成的数组,其中每个位代表一个布尔值...
位图容器是bitset的经典实现。 RoaringBitmap使用一个长数组来存储位图数据。数组容量为1024,与数组容器不同,数组容器是动态扩展的数组。位图容器不需要找到位置。相反,它直接访问索引。为了观察它是如何工作的,我们将使用一个简单的示例。我们将在RoaringBitmap中插入数字32786。前16位为0000 0000 0000 0000。其余位为...
bitmap代码实现 第一步:构建特定长度的byte数组(new byte[capacity/8 + 1]),其中capacity为整数数组长度(如:10亿个数字等) byte[] bits =newbyte[getIndex(n) +1]; 第二步:计算数字num在byte[]中的位置(num/8和num >> 3一样),也就是说num在byte[k],算这个k是几 ...
new BitMap().findDuplicate(); new BitMap().findDup_jdk(); } public void findDup_jdk() { System.out.println("***调用JDK中的库方法--开始***"); BitSet bitArray = new BitSet(N); int[] array = getArray(ARRNUM); for (int i ...
一种思路就是拆分多个BitSet来存放数据,比如说,现在最大的用户编号已经达到int的1.5倍,那么我们用2个BitSet来存放。 针对第二种场景,通常的做法是直接从明细表统计,当时当数据量比较大的时候,压力就上来了。如果是要求实时统计,则压力更大。 采用BigSet可以解决这个问题,把没有员工的访问数据保存到BigSet中,然后一...