Bitmap海量数据快速查找去重代码示例

2024-04-02 22:52:08

题目描述

给你一个文件，里面包含40亿个整数，写一个算法找出该文件中不包含的一个整数，假设你有1GB内存可用。

如果你只有10MB的内存呢？

解题思路

对于40亿个整数，如果直接用int数组来表示的大约要用4010^84B=16GB,超出了内存要求，这里

我们可以用bitmap来解决，bitmap基本思想是一位表示一个整数，比如我们有6个数据：

1
7 3 1 5 6 4

假设bitmap容量为8，当插入7时 bit[7]=1，以此类推

bit[3]=1

bit[1]=1

bit[5]=1

……

bit[4]=1

这样我们查询5，只需要查看bit[5]==1侧存在，否则不存在。

这样一个位代表一个数据，那40一个数据大概要4010^8bit = 0.5GB,满足内存要求。

实现细节

首先我们用int来表示：int bmap[1+N/32]; //N是总数，N=40亿，一个int32bit

然后我们插入一个整数val，要先计算val位于数组bmap中的索引:index = val/32;

比如整数33，index=33/32=1,第33位于数组中的index=1

比如整数67，index=67/32=2,位于数组中index=2

然后在计算在这个index中的位置，因为数组中的每个元素有32位

33，index=1，在1中的位置为33%32=1

67，index=2，在2中的位置为67%32=3

然后就是标识这个位置为1：

bmap[val/32] |= (1<<(val%32));

33: bmap[1] != (1<<1);//xxxxxx 1 x,红丝位置被置为1

67: bmap[2] != (1<<3);//xxxx 1 xxx

代码

void setVal(int val)
{
bmap[val / 32] |= (1 << (val % 32));
//bmap[val>>5] != (val&0x1F);//这个更快？
}　

怎样检测整数是否存在？

比如我们检测33，同样我们需要计算index，以及在index元素中的位置

33: index = 1, 在bmap[1]中的位置为 1，只需要检测这个位置是否为1

bmp[1] &(1<<1),这样是1返回true，否侧返回false

67:bmp[2]&(1<<3)

127:bmp[3]&(1<<31)

代码：

bool testVal(int val)
{
return bmap[val / 32] & (1 << (val % 32));
//return bmap[val>>5] & (val&0x1F);
}　

下面是完整测试代码：

const int N = MaxN;
const int BitLen = 32;
int bmap[1 + N / BitLen];

void setVal(int val)
{
  bmap[val / BitLen] |= (1 << (val % BitLen));
}

bool testVal(int val)
{
  return bmap[val / BitLen] & (1 << (val % BitLen));
}

void funTest()
{
  int a[] = { 1, 2, 3, 4, 6, 7};

  for (int i = 0; i < 6; ++i)
  {
    setVal(a[i]);
  }

  std:: cout << testVal(5) << std:: endl;
  return 0;
}

现在我们来看如果内存要求是10MB呢？

这当然不能用bitmap来直接计算。因为从40亿数据找出一个不存在的数据，我们可以将这么多的数据分成许多块，比如每一个块的大小是1000，那么第一块保存的就是0到999的数，第2块保存的就是1000 到1999的数……

实际上我们并不保存这些数，而是给每一个块设置一个计数器。这样每读入一个数，我们就在它所在的块对应的计数器加1。

处理结束之后，我们找到一个块，它的计数器值小于块大小(1000)，说明了这一段里面一定有数字是文件中所不包含的。然后我们单独处理这个块即可。接下来我们就可以用Bit Map算法了。我们再遍历一遍数据，把落在这个块的数对应的位置1(我们要先把这个数归约到0到blocksize之间)。最后我们找到这个块中第一个为0的位，其对应的数就是一个没有出现在该文件中的数。)

代码如下（一个测试的代码）：

const int N = 1000;
const int BITLEN = 32;
const int BLOCK_SIZE = 100;

int Bucket[1 + N / BLOCK_SIZE] = { 0};
int BitMap[1 + BLOCK_SIZE / BITLEN] = { 0};

void test()
{
  //生成测试数据
  freopen("test.txt", "w", stdout);
  for (int i = 0; i < 1000; ++i)
  {
    if (i == 127) {
      printf("0\n");
      continue;
    }
    printf("%d\n", i);
  }
  fclose(stdout);

  //读入测试数据
  freopen("test.txt", "r", stdin);
  int Value;
  while (scanf("%d", & Value) != EOF) {
    ++Bucket[Value / BLOCK_SIZE]; //测试数据分段累计
  }
  fclose(stdin);

  //找出累计计数小于BLOCK_SIZE的
  int Start = -1, i;
  for (i = 0; i < 1 + N / BLOCK_SIZE; ++i) {
    if (Bucket[i] < BLOCK_SIZE) {
      Start = i * BLOCK_SIZE;
      break;
    }
  }
  if (i == 1 + N / BLOCK_SIZE || Bucket[N / BLOCK_SIZE] == 0 && i == N / BLOCK_SIZE) return;
  int End = Start + BLOCK_SIZE - 1;

  //在不满足的那段用bitmap来检测
  freopen("test.txt", "r", stdin);
  while (scanf("%d", & Value) != EOF) {
    if (Value >= Start && Value <= End)//Value必须满足在那段
    {
      int Temp = Value - Start;
      BitMap[Temp / BITLEN] |= (1 << (Temp % BITLEN));
    }
  }
  fclose(stdin);

  //找出不存在的数
  freopen("re.txt", "w", stdout);
  bool Found = false;
  for (int i = 0; i < 1 + BLOCK_SIZE / BITLEN; ++i)
  {
    for (int k = 0; k < BITLEN; ++k)
    {
      if ((BitMap[i] & (1 << k)) == 0) {
        printf("%d ", i * BITLEN + k + Start);
        Found = true;
        break;
      }
    }
    if (Found) break;
  }
  fclose(stdout);
}

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

详解Android Bitmap的常用压缩方式

一.前言已经好久没有更新博客,大概有半年了,主要是博主这段时间忙于找工作,Android岗位的工作真的是越来越难找,好不容易在广州找到一家,主要做海外产品,公司研发实力也不错,所以就敲定了三方协议.现在已经在公司实习了一个月多,目前主要是负责公司某个产品的内存优化,刚好就总结了一下Android Bitmap常用的优化方式. Android中的图片是以Bitmap方式存在的,绘制的时候也是Bitmap,直接影响到app运行时的内存,在Android,Bitmap所占用的内存计算公式是:图片长度
Android中的Bitmap的详细介绍

Bitmap简介(摘抄于网络) 位图文件(Bitmap),扩展名可以是.bmp或者.dib.位图是Windows标准格式图形文件,它将图像定义为由点(像素)组成,每个点可以由多种色彩表示,包括2.4.8.16.24和32位色彩. 例如,一幅1024×768分辨率的32位真彩图片,其所占存储字节数为:1024×768×32/(8*1024)=3072KB 位图文件图像效果好,但是非压缩格式的,需要占用较大存储空间,不利于在网络上传送.jpg/png格式则恰好弥补了位图文件的缺点. 在Android
Android 图片Bitmap的剪切的示例代码

一.什么是Android中的Bitmap Bitmap是Android系统中的图像处理的最重要类之一.用它可以获取图像文件信息,进行图像剪切.旋转.缩放等操作,并可以指定格式保存图像文件. 二.Bitmap的剪切基本操作复制代码代码如下: public static Bitmap createBitmap (Bitmap source, int x, int y, int width, int height, Matrix m, boolean filter) 从原始位图剪切图像,这是一种高
c# 实现位图算法（BitMap）

算法原理 BitMap的基本思想就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,因此可以大大节省存储空间. BitMap可以看成一种数据结构. 假设有这样一个需求:在20亿个随机整数中找出某个数m是否存在其中,并假设32位操作系统,4G内存. 在Java中,int占4字节,1字节=8位(1 byte = 8 bit). 如果每个数字用int存储,那就是20亿个int,因而占用的空间约为 (2000000000*4/1024/1024/102
Android 实现将Bitmap 保存到本地

Overview 图片是一个可以使你程序变得比较的美观,所以我们会在我们的软件中使用图片.但是对于图片的操作也是比较的复杂.今天,我们学习一下如是将我们的图片保存到我们的本地. 开发环境 Android Studio 3.6 Android 11 Mac OS 10.15 模拟机 Google Pixel3 API R 然后学习一下如何来完成我们的功能按照国际惯例,我们先来看一下我们的代码: /** * Bitmap 帮助类之一 */ class BitmapUtils { /** * Sav
Android中Bitmap、File与Uri之间的简单记录

简介: 感觉Uri .File.bitmap 比较混乱,这里进行记载,方便以后查看.下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧 Bitmap.File与Uri 1.将一个文件路径path转换成File String path ; File file = new File(path) 2.讲一个Uri转换成一个path 以选择一张图片为例: String path = FileTools.getRealPathFromUri(content,uri); //自定义方法在下面 public static
Android 实现把bitmap图片的某一部分的颜色改成其他颜色

把bitmap图片的某一部分的颜色改成其他颜色 private Bitmap ChangeBitmap(Bitmap bitmap){ int bitmap_h; int bitmap_w; int mArrayColorLengh; int[] mArrayColor; int count = 0; mArrayColorLengh = bitmap.getWidth() * bitmap.getHeight(); mArrayColor = new int[mArrayColorLengh]
android获取图片尺寸的两种方式及bitmap的缩放操作

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ //Uri.parse("file://"+result.getImage().getCompressPath())) String path=uri.getPath(); Log.e("图片路径",path+""); SpannableString spannableString=new SpannableString(path); //方法一:通过uri把图片转化为bitmap的方法 Bitmap b
Bitmap海量数据快速查找去重代码示例

题目描述给你一个文件,里面包含40亿个整数,写一个算法找出该文件中不包含的一个整数, 假设你有1GB内存可用. 如果你只有10MB的内存呢? 解题思路对于40亿个整数,如果直接用int数组来表示的大约要用4010^84B=16GB,超出了内存要求,这里我们可以用bitmap来解决,bitmap基本思想是一位表示一个整数,比如我们有6个数据: 1 7 3 1 5 6 4 假设bitmap容量为8,当插入7时 bit[7]=1,以此类推 bit[3]=1 bit[1]=1 bit[5]=1 -
Apache Commons Math3探索之快速傅立叶变换代码示例

上一篇文章中我们了解了Apache Commons Math3探索之多项式曲线拟合实现代码,今天我们就来看看如何通过apache commons math3实现快速傅里叶变换,下面是具体内容. 傅立叶变换:org.apache.commons.math3.transform.FastFourierTransformer类. 用法示例代码: double inputData = new double[arrayLength]; // ... 给inputData赋值 FastFourierTran
SpringBoot整合minio快速入门教程(代码示例)

分享一个快速使用springboot整合minio实现文件上传和下载的示例.前提是已经安装并运行minio服务,参考 minio快速入门文档首先添加Minio的依赖 <dependency> <groupId>io.minio</groupId> <artifactId>minio</artifactId> <version>3.0.10</version> </dependency> 然后写一个contro
实例分析之用ASP编程实现网络内容快速查找的代码

有一天我突发奇想,要是我每到一个网站,那里都能立刻调出我需要看的信息,那岂非美妙得很.接下来我想更深入地考虑这个问题,坐到椅子上拿一支铅笔,却不知道自己写什么.如此一来,我还是得着手对付代码它们. 我的朋友开了一个小型站点,原本是我设计的.这是个检验我想法的好平台.所以我写出代码,上传了文件.真叫人兴奋,程序工作起来煞是圆满,同时也证明我的想法的确不错. 以前看过一些网络使用者倾向报告,其中有一个规律给我印象很深.说是大多数用户如果在三次点击内无法找到自己需要的内容,就会立刻离开该站点.我的代
基于Django快速集成Echarts代码示例

1.在线定制下载echarts https://echarts.apache.org/zh/builder.html 2.创建一个django项目或者在已有的项目配置文件中确保数据库配置.static配置.与添加项目名到INSTALLED_APPS下. 配置静态文件目录static,目录下创建:css.img.js. 保存echarts.min.js到js目录下. 创建templates文件,html文件放到此目录. 快速静态测试 test.html文件 <!DOCTYPE html> &l
利用Java快速查找21位花朵数示例代码

前言本文主要给大家介绍了关于利用Java快速查找21位花朵数的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 以前备赛的时候遇到的算法题,求所有21位花朵数,分享一下,供大家参考,效率已经很高了. 示例代码 package com.jianggujin; import java.math.BigInteger; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * 水仙花数 * * @author jian
Python实现七大查找算法的示例代码

查找算法 -- 简介查找(Searching)就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素. 查找表(Search Table):由同一类型的数据元素构成的集合关键字(Key):数据元素中某个数据项的值,又称为键值主键(Primary Key):可唯一的标识某个数据元素或记录的关键字查找表按照操作方式可分为: 1.静态查找表(Static Search Table):只做查找操作的查找表.它的主要操作是: ①
Java实现查找算法的示例代码(二分查找、插值查找、斐波那契查找)

目录 1.查找概述 2.顺序查找 3.二分查找 3.1 二分查找概述 3.2 二分查找实现 4.插值查找 4.1 插值查找概述 4.2 插值查找实现 5.斐波那契查找 5.1 斐波那契查找概述 5.2 斐波那契查找实现 5.3 总结 1.查找概述查找表: 所有需要被查的数据所在的集合,我们给它一个统称叫查找表.查找表(Search Table)是由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合. 查找(Searching): 根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录).
Java实现的快速查找算法示例

本文实例讲述了Java实现的快速查找算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 快速查找算法,可以根据想要找的是第几个大的数,每次循环都能固定下来一个数在数组完整排完序之后的位置,每次循环都能定一个数的位置,如果当前固定的数的位置和用户要找的第几个数匹配,则就直接返回.例如我要找第二大的数,如果循环一次固定的数的下标是1,那就是当前需要找的数. 代码如下: // 快速查找算法 public static int quickSelect(int[] arr, int selectIndex) { in
php冒泡排序、快速排序、快速查找、二维数组去重实例分享

一.冒泡排序复制代码代码如下: //冒泡排序function bubble_sort($array){ $count=count($array); if($count <= 0){ return false; } for($i=0;$i<$count;$i++){ for($j=0;$j<$count-$i-1;$j++){ if( $array[$j] > $array[$j+1] ){

Bitmap海量数据快速查找去重代码示例

相关推荐

随机推荐