这种情况，我们就可以用到今天的主角—— 位图 。 给定的每个整形只有两种状态：在与不在，我们完全可以通过一个比特位的0和1来记录每个数字在不在。...---- 一、概念 所谓位图，就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。通常是用 来判断某个数据存不存在的。...由于用连续的两个比特位来记录会比较麻烦，我们可以开两个位图，各用一位来记录高位和地位。 这样就能复用我们的bitset了。 ...思路也很简单，我们开两个位图，如果两个位图中的某一位同时为1，那么就是两个文件的交集。 注意：虽然是100亿个整数，但是整形最大范围还是42亿多，所以是不需要开100亿个空间的。 3....位图应用变形：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 其实和第一题的解法一样，只不过现在需要多加一种状态，那就是超过2次的我们标记为：11。
位图概念 所谓位图，就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的 ---- 位图操作 位图核心的三个操作是set、reset和test。...： ---- 位图应用 \1....位图只能判断在不在。...：位图只能处理整形。...采用位图标记字符串时，必须先将字符串转化为整形的数字，找到位图对应的比特位置
先按位取反原来的位图，再把原来的位图与取反的位图按位与，若存在1则为非0，为真返回true；若不存在则没有1全0，为假，返回false；bool Test(size_t x)//判断x是否在这堆数里面{...把文件1的数据放进位图1，把文件2的数据放进位图2，然后逐个遍历位图1的数据同时遍历位图2。当两个位图的数据的标记位都是1时，说明该数据即存在文件1也存在文件2，这个数据就是两个文件的交集。...逐个遍历两个位图，找出相同的数据即可。...bs2.Test(x))//两个位图都是0---数据出现0次{//00->01bs2.Set(x);}else if (!...bs1.Test(x) && bs2.Test(x))//第一个位图是1，第二个位图是0---数据出现1次{//01->10bs1.Set(x);bs2.ReSet(x);}else //两个位图都是1
了 ---- 2、位图概念 位图 是个啥？...，就这点内存占用，随便给（某鹅厂应用占用内存随便都是几百兆） 位图的工作原理 在 C++ 中提供了位图结构 bitset（需要包含头文件 ） ---- 3、位图的模拟实现 注...在 C语言 阶段，我们学习过一个知识点：大小端字节序，对于多字节的数据类型，诸如 int 存在大小端问题，比如 int a = 1 在大端机器中为：00 00 00 01 而在小端机器中为：01 00...，并且大小都为 100 亿，总占用约 2.4 GB 的内存空间 解题思路：二进制，我们把 位图1 看作高位，位图2 看作低位，第一次出现时，给 位图2 进行设置，后续第二次乃至第N次出现时，重置 位图2...字符串等数据无法做到很好的映射 映射字符串时，主要是无法确保唯一性，但可以判断字符串 是否存在，这就是 哈希 的另一个应用场景：布隆过滤器 弗雷尔卓德之心 布隆 ---- 总结 以上就是本次关于 C+
_bs[i] & (1 << j); } private: vector _bs; }; } 其中，模板参数 N 是给定的 数据的范围 (特别注意这里N不是数据的个数)，因为C+...+中最小的数据类型是 char，占一个字节的空间，而一个字节中有8个比特位，可以标识8个元素，所以在构造函数中我们将 vector resize 到 N/8+1 即可，这里加1是因为 C++ 中的除法是整数除法...---- 三、bitset C++ 中其实也提供了类似于位图这样的东西，只是 C++ 把它叫做位的集合 – bitset，它的功能比我们自己模拟实现的要更加丰富，不过主要功能比如 set、reset 和...我们发现，使用传统的位图并不能解决这个问题，因为位图只能表示在或不在，并不能表示某个数出现了几次；而位图只能表示在或不在是因为位图中一个数据只用一个比特位表示，而一个比特位只能标识两种状态，那么我们可以将两个位图合在一起...，然后遍历取出某一个位图中的数据与另一个位图进行 test。
前面聊了布隆过滤器，回归认识一下位图BitMap，阅读前文的同学应该发现了布隆过滤器本身就是基于位图，是位图的一种改进。...难缠的布隆过滤器，这次终于通透了 位图 先看一个问题， 假如有1千万个整数，整数范围在1到1亿之间，如何快速确定某个整数是否在这个1千万个整数中呢？...什么是位图？每一位存放某种状态，适用于海量数据，通常用于判断数据是否存在。位图的空间由数据的最大值决定。 位图这种数据结构来大大节省内存的使用量。...C# 有专业的位图数组：BitArray using System; using System.Collections; namespace Bitmap { class Program...myBA1 = myBA1.And(myBA2); return myBA1; } } } 最后提醒各位：宝藏组件Redis天然支持位图
今天的内容是哈希的应用：位图和布隆过滤器 ---- ---- 一、位图 1.位图概念 今天的内容从一道面试题开始引入： 给 40亿个不重复的无符号整数， 没排过序。...然后两个位图进行相与操作，同时为1说明是交集。 3....由前面所学，我们可能会想到位图，但是行不通，要统计次数就要开辟多个位图， 成倍的开辟位图来表示次数的话，会占用大量的内存空间，内存也存不下。...当然可以，可以使用哈希函数，将字符串转化为整型，再去映射到位图中。 当针对字符串来判断是否存在时，位图+哈希其实就是我们要讲的布隆过滤器。...那还有问题就是：一个字符串映射多个位图的位置，那位图应该开多大呢？ 或者说如何选择哈希函数个数和布隆过滤器长度？
位图算法 已空间换时间。 很多不重复的整数，其中最大值不超过40亿，最小值是0，要求判断某个指定的整数，是否在这个集合中。...0 1 0 0 0 0 得到 15 14 13 12 11 10 9 8 0 0 0 1 0 0 0 0 */ } } } //位图算法实现
位图应用 题目一 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 ---- 正常思路： 1.排序 + 二分查找 2.放入 哈希表 或者 红黑树 ----...最少用一个char来表示一个值在不在 ，这样即为40亿字节即4GB，但是这样还是太大 标识在不在，并不需要将值存起来，使用0/1去表示 ---- 将每一个整数 所代表的值 用一个比特位去标识 即 位图...通过判断 两个比特位 是 1 /0 若出现次数为0，则 +1 变为 0 1 若出现次数为1 ， 则+1 变为 1 0 若出现次数为1次以上，则不变 最终通过类中的print函数打印出出现一次的数 位图优缺点总结...布隆过滤器 提出背景 用哈希表存储 缺点：浪费空间 用位图存储 缺点： 位图一般只能处理整形，若为字符串，则无法处理 将哈希与位图结合 即布隆过滤器 概念 用多个哈希函数，将一个数据映射到位图结构中...通过调用对应hash1 hash2 hash3中的operator() 的不同实现 将传入对应的字符串转换为不同的整形，在使用位图插入在不同的映射位置 ---- tset 只有当hash1 hash2
哈希应用--位图 一.提出问题 二.位图概念 三.位图代码 四.位图应用 五.经典问题 一.提出问题 问题： 给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。...毫无疑问，位图很容易解决 将每个文件种的数都用位图标记，取位图的交集就可以找到文件的交集。...实际上使用位图就是为了去重，如果直接将一个文件的一部分去遍历另一个文件，虽然可以确定，但是难免一个文件中不会出现重复数据，所以使用位图。 三....以位图的方式就可以减少空间的占用。...位图同样不适用，因为找到出现次数最多的ip地址属于的问题，而位图的功能是找在或者不在的问题，以及出现的次数是确定的问题，属于，所以与位图无关。
一、位图的引入 先来看下边一道面试题： 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。...O(N),而查找时时间复杂度为O(1)，但是都有一个问题就是要将空间不足，40亿个无符号整形，需要160亿字节的空间，大概就是16GB的空间，一般计算机的内促都是4G或者8G，所以空间不足，此时就有了位图的方法来解决...二、位图的概念 所谓位图，就是用每一位来存放某种状态，适用于海量数据，数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的。 那么位图还有哪些应用呢？...快速查找某个数据是否在一个集合中 排序 + 去重 求两个集合的交集、并集等 操作系统中磁盘块标记 位图模拟实现 一、构造函数 由于不能按位开空间，所以我们选择每次开一个字节的空间，...所以 直接在构造函数中开好空间： bitset() { _bits.resize(N / 8 + 1,0); } 二、set，reset，test函数 set函数的作用是对位图中的某一位进行填充
C语言的开发场景： 应用软件 主要包含各种软件如：QQ，百度网盘，游戏 （上层） 操作系统 windows/macOS/Linux （下 电脑硬件 ...层） C语言是一个擅长底层开发的语言。...而C语言的主要编译器有：Clang/GCC/MSVS。
见名知义，位映射，其实就是string类型的bit数组，并不是redis的基本数据类型，而是在string的基础上做的扩展，支持对位进行操作。
一、C 语言发展 C 语言 被开发之前 并 没有经过 缜密 的 设计 , 而是在 使用过程中 逐渐完善的 ; C 语言发展经过如下阶段 : 初始阶段 : 1972年至1978年 , C语言 初步形成 ,...C99 , C11 , C17 等标准 , 以满足新的编程需求 ; 二、C 语言缺陷 C 语言有如下缺陷 : C 语言 没有经历过 缜密的 设计过程 , 都是根据需求逐渐完善的 , 出现了很多缺陷和漏洞...2、C 语言与 C++ 语言关系 C 语言 与 C++ 语言 并 不是 竞争关系 ; C++ 语言 是 以 C 语言为基础 的 加强版本编程语言 , 可以看作是更好的 C 语言 , 在 C++ 语言...中 , 可以使用 C 语言语法 , 对 C 语言完全兼容 ; C++ 语言 包含 C 语言 , 在 C++ 代码中可以使用 C 语言的语法 , 但是在 C 语言中不能使用 C++ 的语法 ; 3、C++...语言应用场景 C 语言 和 C++ 语言的应用场景 : C语言 应用场景 : 系统软件、操作系统、编译器等 底层系统级应用 ; C++ 语言 应用场景 : 大型应用程序、游戏 等更 高级的应用 ; 在不同的
为了更好的视觉效果，WindML还提供了一种透明位图(Transparent Bitmap)。...dstLeft, UGL_POS dstTop, UGL_POS dstRight, UGL_POS dstBottom ); 这种位图的主体图案由标准位图来定义...；而需要透明显示的区域，由单色位图指定。...使用uglBitmapBlt()进行绘制时，单色位图指示为1的区域表示绘制，指示为0的区域表示不绘制，也就是透明了。
所以为了有效的使用内存，就把内存划分成一个个小的内存单元，每个内存单元的大小是一个字节。
ages)/sizeof(int); //数组的总长度除以单个的长度等于元素个数 三、数组内存存储细节 假设有数组如下： Int x[]={1,2}; Char ca[5]={‘a’,‘A’,‘B’,‘C’...使用场合：五子棋，俄罗斯方块等， 假设： char Y[3][2]={ {‘A’,‘B’}, {‘C,‘D’}, {‘E,‘F’} }; 内存情况： ?
一、主函数 C语言的主函数是main()函数，有且仅有一个。 例如： int main() { return 0; } 是一个标准的C语言主函数。...二、输入、输出函数 C语言中的输出函数为printf，输入函数为scanf，使用前需要引用头文件#include 。...（2）C语言中的常见单位（从小到大）： bit(比特)<byte(字节)<KB<MB<GB<TB<PB<..... 1byte = 8bit 1KB = 1024byte 1MB = 1024KB...四、变量和常量 4.1 变量的使用 C语言中常量是不变的值，变量是可变的值 创建变量的使用： int age = 10; char ch = 'w'; float weight = 45.5f...4.3 常量 C语言中的常量分为字面常量，const修饰的常变量，#define 定义的标识符常量，枚举常量。 （1）字面常量：100，'w'，3.14等。
2、位图索引出马 如果用户查询的列的基数非常的小， 即只有的几个固定值，如性别、婚姻状况、行政区等等。要为这些基数值比较小的列建索引，就需要建立位图索引。...对于性别这个列，位图索引形成两个向量，男向量为10100…，向量的每一位表示该行是否是男，如果是则位1，否为0，同理，女向量位01011。...RowId 1 2 3 4 5 … 男 1 0 1 0 0 … 女 0 1 0 1 1 … 对于婚姻状况这一列，位图索引生成三个向量，已婚为11000…，未婚为00100…，离婚为00010…。...这个时候有人会说使用位图索引，因为busy只有两个值。好，我们使用位图索引索引busy字段！...原因：用户A更新了某个机器的busy值为1，会导致所有busy为1的机器的位图向量发生改变，因此数据库会将busy＝1的所有行锁定，只有commit之后才解锁。
---- ---- 一、位图 1.位图概念 1....下面是位图的测试代码，如果要开42亿多比特位的话，可以用-1转成无符号整数的方式来表示42亿，当然也可以通过语言自带的预定义宏来表示42亿多。...我们可以开两个位图，分别给两个有100亿整数的文件各自开一个位图，将各个文件中的整数映射到各自的位图当中，然后分别遍历比对两个位图，当两个比特位同时为1时，表示对应的整数同时在两个文件中出现，即为两个文件交集中元素的一员...三、布隆过滤器 1.位图优缺点和布隆过滤器的提出（哈希和位图的结合） 1....但位图也有他的缺点，它适用于解决K模型的问题，KV模型用位图解决是不太适合的，并且位图只能针对于整型，对于其他类型无法支持。 2.
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