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数据结构之位图(bitmap)详解

来源: 网络整理  作者: 佚名

1.  概述

位图(bitmap)是一种非常常用的结构,在索引,数据压缩等方面有广泛应用。本文介绍了位图的实现方法及其应用场景。

2. 位图实现

(1)自己实现
在位图中,每个元素为“0”或“1”,表示其对应的元素不存在或者存在。

 

代码如下:

#define INT_BITS sizeof(int)
 
#define SHIFT 5 // 2^5=32
 
#define MASK 0x1f // 2^5=32
 
#define MAX 1024*1024*1024 //max number
 
int bitmap[MAX / INT_BITS];
 
/*
 
* 设置第i位
 
* i >> SHIFT 相当于 i / (2 ^ SHIFT),
 
* i&MASK相当于mod操作 m mod n 运算
 
*/
 
void set(int i) {
 
bitmap[i >> SHIFT] |= 1 << (i & MASK);
 
}
 
//获取第i位
 
int test(int i) {
 
return bitmap[i >> SHIFT] & (1 << (i & MASK));
 
}
 
//清除第i位
 
int clear(int i) {
 
return bitmap[i >> SHIFT] & ~(1 << (i & MASK));
 
}

 

(2)函数库实现

C++的STL中有bitmap类,它提供了很多方法,详见:http://www.cplusplus.com/reference/stl/bitset/

3.  位图应用

3.1    枚举
(1)全组合
字符串全组合枚举(对于长度为n的字符串,组合方式有2^n种),如:abcdef,可以构造一个从字符串到二进制的映射关系,通过枚举二进制来进行全排序。

代码如下:

null——> 000000
f——> 000001
e——> 000010
ef——> 000011
……
abcedf——> 111111

 

(2)哈米尔顿距离

枚举算法,复杂度是O(N^2),怎样降低复杂度呢?
如果是N 个二维的点,那么我们可以怎么用较快的方法求出

通过简单的数学变形,我们可以得到这样的数学公式:

通过观察,我们发现每一对相同元的符号必定相反,如:x_i-y_i,于是我们有了一个二进制思想的思路,那就是枚举这些二i维的点的x 轴y 轴前的正负号,这样就可以用一个0~3 的数的二进制形式来表示每个元素前面的正负号,1表示+号,0表示−号,如:2 表示的二进制位形式为10表示x_i-y_i。这样我们就可以通过2^2*N次记录下这些二元组的不同的符号的数值,对于每个二进制来表示的不同的式子只需记录下他们的值,这样我们只需求max_i 和min_i出这些相同的二进制表示的式子max_i –min_i,最后我们就可以解出ans=max{max_i-min_i}。

通过位图,算法时间复杂度可将为O(N)。

3.2   搜索

设计搜索剪枝时,需要保存已经搜索过的历史信息,有些情况下,可以使用位图减小历史信息数据所占空间。

3.3 压缩

(1)在2.5亿个整数中找出不重复的整数,注,内存不足以容纳这2.5亿个整数?

(2)腾讯面试题:给40亿个不重复的unsigned int的整数,没排过序的,然后再给一个数,如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中?

4. 总结

Bitmap是一种非常简洁快速的数据结构,他能同使证存储空间和速度最优化(而不必空间换时间)。

5.  参考资料
(1)武森《浅谈信息学竞赛中的“0”和“1”》

Tags:位图 数据结构
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