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文章目录
- 前言
- 一.位图
- 1.一道面试题：
- 2.位图的概念：
- 3.位图的模拟实现：
- 3.位图的应用
- 二.位图的实际使用场景：
- 场景1：
- 场景2.
- 场景3：
- 三.库里面的bitset:
- 总结
前言
在前面我们简单介绍了哈希和哈希表的概念，并模拟实现了unordered_map和unordered_set,下面我们就来介绍一下哈希的应用
一.位图
我们先通过一个面试题来引入位图：
1.一道面试题：
【腾讯】给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。
在这里最先想到了下面两种方法：
- 遍历,时间复杂度O(N)
- 排序(O(NlogN))，利用二分查找: O(logN)
- set来查询
上面的方法对于数据量少的数据还是可以解决的，但是对于40亿个整数，也就是160亿个字节还是不够存储的。我们知道，1G差不多就是10亿字节，如果存储在内存里面就需要16G，普通的电脑根本无从下手。而且，这道题问的是在不在的问题，这里就可以通过位图来解决这道题目。
2.位图的概念：
当面对海量数据时，我们一般的数据结构无法存储那么多的值，要对这些数据进行分析，我们就可以采用位图来对这些数据进行标记（不是存储）。位图适用于海量数据，数据无重复的场景，通常用来判断这个数据是否存在。位图采用的就是哈希里面的直接定址法：
对于整数，最大值也就是2^32 次方，所以这里我们只需要2^ 32次方个数字就可以表示完所有的整数，由于是在不在问题，每一个位置的1表示在，0表示不在即可。所以我们只需要2^32 个比特位即可，也就是2^29个字节，0.5G就可以完成这道面试题。
3.位图的模拟实现：
在我们的vs编译器下，是小端类型，存储是这样的：（低地址存低位）
这里我们在讲解一下小端存储，在一个整形的内存里面，01 00 00 00，01是地址最低的一个字节，但是每一个字节里面存储的的顺序右和我们平常存的顺序是一样的，比如1是0000000001。举个例子：（左边是低地址）
在下面的操作里面，为了标记哪个位置是否存在，就要使用按位与和按位或的操作，从而要对1进行左移，但是在这里大家看到01 00 00 00就会觉得奇怪，为什么可以左移呢？其实左移的定义是往高位移动，只是平时我们写的时候习惯了高位在左边，低位在右边的形式。下面我举个例子：
00000000 00000000 00000000 00000001在内存里面是这样存的
00000001 00000000 00000000 00000000
如果我们对1左移10个位置，也就是
00000000 00000100 01000000 00000000
这里就是说编译器在进行左移的时候，先是每一个字节里面左移，左移完了发现还没到位就在下一个字节里面继续左移。其实编译器的左移和我们找位置找到的地方是一致的。
代码实现：
template<size_t N>
class bitset
{
public:
bitset()
{
_a.resize(N / 32 + 1, 0); //至多多开一个int 空间
}
void set(size_t x)
{
//先寻找在哪一个字节里面
size_t i = x / 32;
//在寻找在这个字节里面的哪个位置
size_t j = x % 32;
//1左移j个位置就是将那个位置置为1，其他位置置为0
_a[i] |= (1 << j);
}
void reset(size_t x)
{
size_t i = x / 32;
size_t j = x % 32;
//置0
_a[i] &= ~(1 << j);
}
bool test(size_t x)
{
size_t i = x / 32;
size_t j = x % 32;
return _a[i] & (1 << j);
}
private:
vector<int> _a;
};
这里采用vector来管理位集合的数据，int为4byte，占32个比特位
采用非类型模板参数，来表示要开多少个空间，N/32 + 1，这里防止开的空间不够，所有每次直接+1，至多多开一个整型空间
3.位图的应用
- 快速查找某个数据是否在一个集合中
- 排序 + 去重（计数排序）
- 求两个集合的交集、并集等（后面会讲到）
- 操作系统中磁盘块标记
二.位图的实际使用场景：
场景1：
给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数？
在这里我们就可以使用两个位图来解决，两个位图也就1G，也不算特别多。我们可以通过两个位图的同一位置的组合来判断出现过几次，比如第一个位图pos位置为0，第二个位图的pos位置为1，就说明其只出现过一次。
template<size_t N>
class twobitset
{
private:
BitSet<N> bt1;
BitSet<N> bt2;
public:
void set(size_t n)
{
size_t i = n / 32;
size_t j = n % 32;
//出现一次的
if (!bt1.test(n) && !bt2.test(n))
{
bt2.set(n);
}
//出现两次的
else if (!bt1.test(n) && bt2.test(n))
{
bt1.set(n);
}
}
bool is_once(size_t n)
{
return !bt1.test(n) && bt2.test(n);
}
};
}
void isOnce()
{
bitSet::twobitset<100> tbt;
int arr[] = { 1,2,3,3,44,6,6,4,4,6,3,1,9,6,8 ,3,22 };
for (auto e : arr)
{
tbt.set(e);
}
for (auto e : arr)
{
if (tbt.is_once(e))
cout << e << " ";
}cout << endl;
}
场景2.
1个文件有100亿个int，1G内存，设计算法找到出现次数不超过2次的所有整数
其实这里和上面的的两个位图是一样的，由于00 01 10 11可以表示出四种情况，我们用00表示没有，01表示出现一次，10表示出现两次，11表示两次以上即可：
template<size_t N>
class twobitset
{
public:
void set(size_t x)
{
if (!bt1.test(x) && !bt2.test(x))
{
//00 ->01
bt2.set(x);
}
else if (!bt1.test(x) && bt2.test(x))
{
//01->10
bt2.reset(x);
bt1.set(x);
}
else if (bt1.test(x) && !bt2.test(x))
{
//10->11
bt1.set(x);
bt2.set(x);
}
}
//00
//01
//11
bool lessTwo(size_t x)
{
if ((!bt1.test(x) && bt2.test(x)) || (bt1.test(x) && !bt2.test(x)))
{
bt1.reset(x);
bt2.reset(x);
return true;
}
return false;
}
private:
bitset<N> bt1;
bitset<N> bt2;
};
//模拟
void LessTwo()
{
bitSet::twobitset<10> bt;
int arr[] = { 1,1,2,2,3,3,5,5,5,9,7,7,7,8,8,8,8,1 };
for (auto e : arr)
{
bt.set(e);
}
for (auto e : arr)
{
if (bt.lessTwo(e))
{
cout << e << " ";
}
}cout << endl;
}
场景3：
给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集？
这里有两种方法，其一就是装到两个位图里面比较即可，
其二就是将一个装到位图里面，另一个以文件的形式读取数据并且不断比较，相同的就取出来。但是这里存在重复的问题，所以每从位图里面找到一个交集，就将他reset去掉该位置的存在标记，这样就可以避免取到重复数据。
三.库里面的bitset:
其实库里面有位图的实现了，我们只需直接使用即可。bitset
总结
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