1. 理解Roaring Bitmap的数据结构 Roaring Bitmap包含两种子结构:一个是对于小区间的精确存储(使用数组实现),另一个是对于大区间的压缩存储(使用位图实现)。这两种结合提供了高效的存储和计算方式。 2. 创建Roaring Bitmap类 publicclassRoaringBitmap{// 内部结构定义privateMap<Integer,BitSet>containers;publicRoarin...
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介绍完Roaring BitMap的三种container类型以后,让我们了解一下,Roaring BitMap的相关源码。这里介绍一下Java中增加元素的源码实现。 publicvoidadd(finalintx){finalshorthb=Util.highbits(x);finalinti=highLowContainer.getIndex(hb);if(i>=0){highLowContainer.setContainerAtIndex(i,highLowContainer.getContainerAt...
BitMapContainer采用BitMap的原理,就是一个没有经过压缩处理的普通BitMap,适合存储比较稠密的数据,在Java中使用Long数组存储低16位数据,每一个bit位表示一个数字。由于每个container需要存储2^16 = 65536个数据,如果通过BitMap进行存储的话,需要使用2^16个bit进行存储,即8kb的数据空间。 可以从下图中看出ArrayContain...
众所周知,Bitmap的实现有很多,例如java原生的BitSet,guava的EWAHCompressedBitmap,第三方的RoaingBitmap,redis Bitmap等等,由于redis的Bitmap主要做远程储存不适合当前内存diff场景,因此排除。 本次主要对比BitSet、EWAHCompressedBitmap、RoaingBitmap三种实现在各种数据稀疏度下的内存占用和cpu占用,以选出最满足当前场景...
Java版本见:https://github.com/lemire/RoaringBitmap。 <dependency><groupId>org.roaringbitmap</groupId><artifactId>RoaringBitmap</artifactId><version>0.9.16</version></dependency> importorg.roaringbitmap.IntConsumer;importorg.roaringbitmap.RoaringBitmap;publicclassBasic{publicstaticvoidmain(String[]...
Java中IO的基本概况,以及在使用过程中涉及到的序列化,同时将Roaringbitmap的序列化以及反序列化做个编写示例 JAVA中IO流体系 1.四大IO抽象类 一、文件 字节流 读取和写入: 利用文件流实现文件的复制 二、文件 字符流 使用FileReader与FileWriter实现文本文件的复制 ...
BitMap、RoaringBitmap与JavaEWAH 本文主要介绍BitMap的算法思想,以及开源工具类JavaEWAH、RoaringBitmap的简单用法。 一、BitMap# 介绍# BitMap使用bit位,来标记元素对应的Value。该算法能够节省存储空间。 假设一个场景,要存0-7以内的数字[3,5,6,1,2],尽可能的节省空间。
3. 对比Java BitSet和RoaringBitmap在性能和使用场景上的差异 性能: 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...
Bitmap vs Bitmap:我们迭代1024个64位的词。对于并集操作,我们执行1024个位OR操作并将结果写入一个新的位图容器中。参见算法1。得到的基数是使用java中的Long.bitCount进行高效计算的。 按位计算ORs和计算结果的基数似乎要比仅按位计算ORs慢得多。然而,有四个因素缓解了这个潜在的问题: ...