160-大数据查重-位图算法
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了160-大数据查重-位图算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
大数据查重-位图算法
位: 内存管理的最小单位是字节,一个字节是8个位。
问题: 有1亿个整数,最大值不超过1亿,问都有哪些元素重复了?谁是第一个重复的? 内存限制100M
1亿 = 100M
如果是放到哈希表上:100M * 4 = 400M * 2 = 800M
1、什么是位图算法?
我们有下面一行数字:
我们用一个位存储数字是否出现过的状态,那么这几个数字,我们的位图数组需要定义多长呢?
处理方法:
- 我们要找出这组数据的最大的数字19;
- 因为小的值在位图数组里肯定是靠前存放,大的值靠后存放,只要能够保证把最大值的位能够表示出来,前面这些小的值的位必然也可以表现出来。
位图数组的长度怎么算呢?
假如我们用 char 来定义:一个char类型的元素1字节,一个字节8个位。
用最大值19除以8加个1,数组长度为3。
那么这些数字分别对应有3个元素的位数组的哪个位呢?
- 如果是char类型,就除以/模上8,如果是short,就除以/模上16,如果是int,就除以/模上32
元素8在1号位的第0位上!
15在1号位的第7位,后面数据以此类推。
我们定义好这个位图数组后
查重运算:
- 我们先遇到7,然后看这个7对应的这个位是0还是1,是0表示还没出现过,是1表示已经出现过。
- 我们要做查重,第一次遇到,设置成1,第二次遇到,发现是1,表示已经出现过了,这个数字是重复的了。
位操作:
- 与(‘&’): 取值
- 或(‘|’): 赋值
2、如何把位图上对应位置置为1?
bitmap[index] | (1 << offset)
,再将这个值赋给bitmap[index]
3、如何获取该位的值?
bitmap[index] & (1 << offset)
以7位例:
- index= 0,offset = 7;
- 此时构建好的位图bitmap[0] = 1000 0000;
- 我们运用上面式子:1000 0000 & 100 0000 = 1,对应位的中为1。
4、位图算法的优势
位图算法代码实现
#include <iostream>
#include <vector>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <memory>
using namespace std;
int main()
vector<int> vec 12,78,90,78,123,8,9,90 ;
//定义位图数组
int max = vec[0];
for (int i = 1; i < vec.size(); i++)//O(n)
if (vec[i] > max)
max = vec[i];
int* bitmap = new int[max / 32 + 1](); //int是32个位,new把所有元素初始化为0
unique_ptr<int> ptr(bitmap); //为了可以自动释放内存
//找第一个重复出现的数字
for (auto key : vec)
int index = key / 32;
int offset = key % 32;
//取key对应的位的值
if (0 == (bitmap[index] & (1 << offset)))//0表示key没有出现过
bitmap[index] |= (1 << offset);//把当前位记为1
else
//cout << key << "是第一个重复出现的数字" << endl;
//return 0;
cout << key << "重复出现过!" << endl;
return 0;
可以看到8、9、12都放在了bitmap[0]中
变换一下位图算法
找谁是第一个不重复的?
- (用2个位保存数据的状态)
- 2的2次方:4个值了
- 我们只需要记录1和2就可以了。
- 先把所有的元素往位图数组上放1遍,判断,不存在的话,置为1,如果发现是1,就置为2。
- 第一个不重复的安装位图数组的顺序去找第一个位是1的值,就是第一个不重复的数字。
位图算法的缺陷
- 位图法有一个很大的缺点,就是数据没有多少,但是最大值却很大,比如有10个整数,最大值是10亿,那么就得按10亿这个数字计算开辟位图数组的大小,太浪费内存空间。
int的上限值是20亿 unsigned int的上限值是40亿
现在有3个值,1,3,10亿
如果用位图算法:
int bitmap[1000000000/32+1] 需要内存大小:30M
此时用哈希表才3*4 = 12 * 2 = 24byte
使用位图算法,推荐的数据序列:数据的个数 >= 序列里面数字的最大值
,要相当
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