海量數據處理算法—Bit-Map

jopen 10年前發布 | 13K 次閱讀 算法

1. Bit Map算法簡介

        來自于《編程珠璣》。所謂的Bit-map就是用一個bit位來標記某個元素對應的Value, 而Key即是該元素。由于采用了Bit為單位來存儲數據,因此在存儲空間方面,可以大大節省。

2、 Bit Map的基本思想

        我們先來看一個具體的例子,假設我們要對0-7內的5個元素(4,7,2,5,3)排序(這里假設這些元素沒有重復)。那么我們就可以采用Bit-map 的方法來達到排序的目的。要表示8個數,我們就只需要8個Bit(1Bytes),首先我們開辟1Byte的空間,將這些空間的所有Bit位都置為0,如 下圖:
                                                       海量數據處理算法—Bit-Map


然 后遍歷這5個元素,首先第一個元素是4,那么就把4對應的位置為1(可以這樣操作 p+(i/8)|(0x01<<(i%8)) 當然了這里的操作涉及到Big-ending和Little-ending的情況,這里默認為Big-ending),因為是從零開始的,所以要把第五位 置為一(如下圖):
 

                                                      海量數據處理算法—Bit-Map


然后再處理第二個元素7,將第八位置為1,,接著再處理第三個元素,一直到最后處理完所有的元素,將相應的位置為1,這時候的內存的Bit位的狀態如下: 
 

                                                    海量數據處理算法—Bit-Map


然后我們現在遍歷一遍Bit區域,將該位是一的位的編號輸出(2,3,4,5,7),這樣就達到了排序的目的。

優點:

1.運算效率高,不許進行比較和移位;

2.占用內存少,比如N=10000000;只需占用內存為N/8=1250000Byte=1.25M。 
缺點:

       所有的數據不能重復。即不可對重復的數據進行排序和查找。    


算法思想比較簡單,但關鍵是如何確定十進制的數映射到二進制bit位的map圖。


3、 Map映射表

假設需要排序或者查找的總數N=10000000,那么我們需要申請內存空間的大小為int a[1 + N/32],其中:a[0]在內存中占32為可以對應十進制數0-31,依次類推: 
bitmap表為: 
a[0]--------->0-31 
a[1]--------->32-63 
a[2]--------->64-95 
a[3]--------->96-127 
.......... 
那么十進制數如何轉換為對應的bit位,下面介紹用位移將十進制數轉換為對應的bit位。 

3、 位移轉換 

申請一個int一維數組,那么可以當作為列為32位的二維數組,

               |                           32位                                       |

int a[0]    |0000000000000000000000000000000000000|

int a[1]    |0000000000000000000000000000000000000|

………………

int a[N]   |0000000000000000000000000000000000000|

例如十進制0,對應在a[0]所占的bit為中的第一位: 00000000000000000000000000000001 
0-31:對應在a[0]中 
i =0                            00000000000000000000000000000000 
temp=0                     00000000000000000000000000000000 
answer=1                 00000000000000000000000000000001 


i =1                            00000000000000000000000000000001 
temp=1                     00000000000000000000000000000001 
answer=2                 0000000000000000000000000000001


i =2                            0000000000000000000000000000001
temp=2                     0000000000000000000000000000001
answer=4                 00000000000000000000000000000100 


i =30                              00000000000000000000000000011110 
temp=30                       00000000000000000000000000011110 

answer=1073741824  01000000000000000000000000000000 


i =31                               00000000000000000000000000011111 
temp=31                         00000000000000000000000000011111 
answer=-2147483648 10000000000000000000000000000000 

32-63:對應在a[1]中 
i =32                            00000000000000000000000000100000 
temp=0                        00000000000000000000000000000000 
answer=1                    00000000000000000000000000000001 


i =33                            00000000000000000000000000100001 
temp=1                       00000000000000000000000000000001 
answer=2                    00000000000000000000000000000010 


i =34                            00000000000000000000000000100010 
temp=2                        00000000000000000000000000000010 
answer=4                    00000000000000000000000000000100 


i =61                              00000000000000000000000000111101 
temp=29                       00000000000000000000000000011101 
answer=536870912    00100000000000000000000000000000 


i =62                               00000000000000000000000000111110 
temp=30                        00000000000000000000000000011110 
answer=1073741824  01000000000000000000000000000000 


i =63                                00000000000000000000000000111111 
temp=31                         00000000000000000000000000011111 
answer=-2147483648  10000000000000000000000000000000

淺析上面的對應表,分三步: 
1.求十進制0-N對應在數組a中的下標: 
十 進制0-31,對應在a[0]中,先由十進制數n轉換為與32的余可轉化為對應在數組a中的下標。比如n=24,那么 n/32=0,則24對應在數組a中的下標為0。又比如n=60,那么n/32=1,則60對應在數組a中的下標為1,同理可以計算0-N在數組a中的下 標。 

2.求0-N對應0-31中的數: 

十進制0-31就對應0-31,而32-63則對應也是0-31,即給定一個數n可以通過模32求得對應0-31中的數。 

3.利用移位0-31使得對應32bit位為1. 

找到對應0-31的數為M, 左移M位:2^M. 然后置1.

由此我們計算10000000bit占用的空間:

1byte = 8bit

1kb = 1024byte

1mb = 1024kb

占用的空間為:10000000/8/1024/1024mb。

大概為1mb多一些。

3、 擴展 

        Bloom filter可以看做是對bit-map的擴展 

 

4、 Bit-Map的應用

      1)可進行數據的快速查找,判重,刪除,一般來說數據范圍是int的10倍以下。

       2)去重數據而達到壓縮數據

5、 Bit-Map的具體實現

c語言實現:

        #define BITSPERWORD 32  
    
        #define SHIFT 5  
    
        #define MASK 0x1F  
    
        #define N 10000000  
    
    
    
        int a[1 + N/BITSPERWORD];//申請內存的大小  
    
    
    
    
    
        //set 設置所在的bit位為1  
    
        void set(int i) {          
    
            a[i>>SHIFT] |=  (1<<(i & MASK));   
    
        }  
    
        //clr 初始化所有的bit位為0  
    
        void clr(int i) {          
    
            a[i>>SHIFT] &= ~(1<<(i & MASK));   
    
        }  
    
        //test 測試所在的bit為是否為1  
    
        int  test(int i){   
    
            return a[i>>SHIFT] &   (1<<(i & MASK));   
    
        }  
    
    
    
        int main()  
    
        {   int i;  
    
            for (i = 0; i < N; i++)  
    
                clr(i);    
    
            while (scanf("%d", &i) != EOF)  
    
                set(i);  
    
            for (i = 0; i < N; i++)  
    
                if (test(i))  
    
                    printf("%d\n", i);  
    
            return 0;  
    
        }  

注明: 左移n位就是乘以2的n次方,右移n位就是除以2的n次方

解析本例中的void set(int i) {        a[i>>SHIFT] |=  (1<<(i & MASK)); }
1)  i>>SHIFT: 
其中SHIFT=5,即i右移5為,2^5=32,相當于i/32,即求出十進制i對應在數組a中的下標。比如i=20,通過i>>SHIFT=20>>5=0 可求得i=20的下標為0;

2)  i & MASK: 
其中MASK=0X1F,十六進制轉化為十進制為31,二進制為0001 1111,i&(0001 1111)相當于保留i的后5位。 

比如i=23,二進制為:0001 0111,那么 
                         0001 0111 
                   &    0001 1111 = 0001 0111 十進制為:23 
比如i=83,二進制為:0000 0000 0101 0011,那么 
                          0000 0000 0101 0011 
                     &   0000 0000 0001 0000 = 0000 0000 0001 0011 十進制為:19 

i & MASK相當于i%32。 

3) 1<<(i & MASK) 
相當于把1左移 (i & MASK)位。 
比如(i & MASK)=20,那么i<<20就相當于: 
         0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 << 20 
       =0000 0000 0001 0000 0000 0000 0000 0000 

注意上面 “|=”.

在博文:位運算符及其應用 提到過這樣位運算應用:

 將int型變量a的第k位清0,即a=a&~(1<  將int型變量a的第k位置1, 即a=a|(1<

這里的將  a[i/32] |= (1<<M)); 第M位置1 .


4) void set(int i) {        a[i>>SHIFT]  |=  (1<<(i & MASK)); }等價于:

  1. void set(int i)   

  2. {   

  3.    a[i/32] |= (1<<(i%32));   

  4. }  

即實現上面提到的三步:

1.求十進制0-N對應在數組a中的下標: n/32 

2.求0-N對應0-31中的數: N%32=M

3.利用移位0-31使得對應32bit位為1: 1<

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