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算法 Bitmap

bitmap 原理

bitmap字面为位图映射, 原理是使用一个 bit 标记某个元素对应的 value,而 key 即该元素。因为只有一个 bit 来存储一个数据, 因而可以大大的节省空间。

数值映射:

数字bitmao

假如对 0-31 个内的3个元素(10, 17, 28)进行排序,可以采用 BitMap 方法, 如下图, 对应的包含的位置将对应的值从 0 变更为 1 假如需要进行排序和检索,只需要依次遍历这个数据结构,碰到 1 的情况,数据存在

字符串映射:

字符串bitmao

字符串也可映射,只不过需要经过一个Hash步骤,通过映射关系可以判断字符串是否存在。但是因为 Hash是将不确定长度的值变更为确定大小的值,存在Hash冲突性,所以一般要最大化的判断一个字符串是否真的存在,可以将这个字符串经过不同的Hash函数映射不同的位置。

bitmap 的 建立、查找、添加、删除、判断 原理

建立

Bitmap 的创建可以使用 byte 数组, 1 byte = 8 bit (也可使用 int 数组, 1 int = 32 bit, long 数组, 1 long = 64 bit) 也就是说到最后的数据的大小建立只需要创建 数组长度为 int[ 1 + N/32 ] byte[ 1 + N/8 ] long[ 1 + N/64 ] 即可存储,N表示要存储的最大的值。

下面我们都使用 int数组 表示

arr[0] 表述 0-31
arr[1] 表述 32-63
arr[2] 表述 64-95
... 

查找

按照上面 int数组 的例子,要找到任意整数 M 映射到数组上的位置为 M / 32 得到下标,M % 32 得到它在这个下标对应的二进制的哪个位置

添加

我们将 5 这个数对应的值放入到 bitmap 中 5 / 32 = 0, 5 % 32 = 5 , 5arr[0] 的第 5 个位置 bitmao

# 想插入一个数的值,只需要将 1 左移代表该数字的这一位( M % 32 )(备注:因为我这边是 int 类型,所以是 32 位), 然后与原来数字按位或
arr[0] = arr[0] | (1 << 5)

删除

bitmao

# 想插入一个数的值,只需要将 1 左移代表该数字的这一位( M % 32 )(备注:因为我这边是 int 类型,所以是 32 位), 然后取反后与原来数字按位与,则达到清除目的
arr[0] = arr[0] & (~(1 << 5))

判断

借助 查找 做定位,然后判断 当前位上的值是 0 还是 1 来达到判断的目的

bitmap 应用

大数据量快速排序

大数据量快速去重

大数据量快速查找

bitmap 的缺点 和 拓展

bitmap 的缺点还是有的 :

  • 数据碰撞
    字符串映射到 `bitmap`会有碰撞问题.
    
  • 数据稀松
    比如要存入`(1,88888888,3333)`这三条数据, 我们要建立`99999999`长度的 `bitmap`,但实际上只存储了3条数据,浪费了空间.
    

(碰撞问题) Bloom Filter 和 Counting Bloom Filter

将任意大小的数据转换成特定大小的数据的函数.转换后的数据称为哈希值或哈希编码

hash

  • 哈希函数是实现哈希表和布隆过滤器的基础

Bloom Filter

hash

  • K1 经过 3次 Hash 落在地 5910
  • X3 经过 3次 Hash 落在 91114
  • 可以看出重叠点在 9 上, 所以存在一定的误判

Counting Bloom Filter

hash

  • 为了解决 bloom filter 无法删除的问题
  • 比正常的 bloom filter 加入了对 位的计数器
  • 当发生删除动作的时候,对应位置的计数器-1

(稀松问题) Roaring BitMap

  • RoaringBitmap 算法是将 32 位 的 int 类型数据划分位 2^16 个数据块,每个数据快对应整数的 高16位,并使用一个容器(Container)来存放数值的低16位。
  • RoaringBitmap 将这些 Container 保存在一个动态数组中作为一级索引。
  • RoaringBitmap 的 Container 分类有 Array Container 和 Bitmap Container。 Array Container 存放稀疏数据, Bitmap Container 存放稠密数据 (如果一个 Container 的整数数量小于4096,就用数组容器,若大于4096就用位图容器)。

Roaring BitMap 存储结构

Roaring BitMap

  • 高16位为 0000H 的 container,存储有前 1000个62 的倍数。
  • 高16位为 0001H 的 container,存储有 [2^16, 2^16+100) 区间内的 100 个数。
  • 高16位为 0002H 的 container,存储有 [2×2^16, 3×2^16) 区间内的所有偶数,共2^15个。

RoaringBitmap 结构

short[] keys; 
Container[] values;
int size;
  • 每个32位的整形,高16位会被作为 key 存储到 short[] keys 中, 低16位看作value存储到 values 中的某个 Container
  • keysvalues 通过下标一一对应
  • keys 数组永远保证有序,方便二分查找
  • size 标示了包含 key-value pair 的数量(即 keysvalues 中有效数据的数量)

Array Container

当桶内数据基数 < 4096 的时候,采用它来存储, 数组初始长度伟为 4 随着数据增多会字段扩容, 最大长度为 4096。 在样例途中是 数组容器的 size 都没有超过 4096.

static final int DEFAULT_MAX_SIZE = 4096
short[] content;
  • 低16位直接存入到 content 中, 始终保证有序,方便二分查找。且不会存储重复数据。
  • 因为没有数据压缩,适合存储少量的数据

Bitmap Container

当桶内数据基数 > 4096 的时候,采用它来存储. 是普通位图。用固定长度的 1024long数组并表示,即位图大小固定为 2^16 位 (8KB)

long[] bitmap; // 每个bitmap初始化长度都是固定的 1024 的 long[]
  • 每个 Container 处理 16位的整形数据,也就是 0-65535
  • 根据 bitmap 原来,需要存储 65535 个bit 的存储数据,每个 比特位1 表示有, 用 0 表示无。
  • 每个 long 有 64 bit, 需要 1024个 long 来提供 65536 个bit。(8KB)

Run Container

short[] valuesLength; //存储的是压缩后的数据
int nbrruns = 0;
  • Run Container 中的 Run 指的是 游(行)程长度压缩算法Run Length Encoding),对连续数据有比较好的压缩效果.

    原理:

    • 对于数列 11, 压缩为 11,0
    • 对于数列 11,12,13,14,15, 压缩为 11,4
    • 对于数列 11,12,13,14,15,21,22, 压缩为 11,4,21,1
  • 压缩算法的性能和数据的连续性关系极为密切,对于连续的100 short, 它能从 200 bit 压缩到 4 bit,但是对于 完全不连续的 100 short,编码完后 200 bit 变成 400 bit
    • 最好情况: 只存在一个数据或者只存在一串连续的数字, 那么只会存储 2 个 short,占有 4 bit
    • 最坏情况: 0-65535 范围内填充所有的奇数位(或所有的偶数位), 需要存储 65536 个 short, 128KB

时间空间分析

时间

  • 增删改查方面 Bitmap Container只涉及位运算 O(1)
  • Array ContainerRun Container 都是 二分查找 有序数组定位元素 O(logN) 空间
  • Bitmap Container 恒定 8192B
  • Array Container 空间于基数(c)有关, (2+2c)B
  • Run Container 空间与存储的 连续序列数(r) 有关, (2+4r)B

BitSet


最后修改于 2019-02-09