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网站职能,风云榜百度,自己注册网站要多少钱,网站建设车成本目录 一、位图的概念 二、位图的实现 2.1 - bitset.h 2.2 - test.cpp 三、位图的应用 3.1 - 例题一 3.2 - 例题二 一、位图的概念 假设有这样一个需求:在 100 亿个整型数字中快速查询某个数是否存在其中,并假设是 32 位操作系统,4 GB…

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一、位图的概念

二、位图的实现

2.1 - bitset.h

2.2 - test.cpp

三、位图的应用

3.1 - 例题一

3.2 - 例题二


 


一、位图的概念

假设有这样一个需求:在 100 亿个整型数字中快速查询某个数是否存在其中,并假设是 32 位操作系统,4 GB 内存。

由于数字的数量如此之多,如果使用一个 int 型的数组进行存储,需要占用的内存空间为 \dfrac{4 \times 10^{10}}{1024 \times 1024 \times 1024} \approx 37.25 GB,那么如何用更小的空间来 "存储" 这些数字呢?

我们可以用比特位(bit)来标记数字,每个比特位中存放的值则表示其标记的数字是否存在,0 表示不存在,1 表示存在,这就是位图的基本思想

例如,标记数字 1、2、4、6:

由于 int 总共有 2^{32} 种取值,所以标记所有这些数字需要占用的内存空间为 \dfrac{2^{32}}{8 \times 1024 \times 1024 \times 1024} = 0.5GB


二、位图的实现

2.1 - bitset.h

#pragma once
​
#include <vector>
​
namespace yzz
{template<size_t N>  // 总共有 N + 1 个比特位class bitset{public:bitset() : _v(N / 32 + 1) { }
​void set(size_t x){size_t i = x / 32;size_t j = x % 32;_v[i] |= (1 << j);}
​void reset(size_t x){size_t i = x / 32;size_t j = x % 32;_v[i] &= ~(1 << j);}
​bool test(size_t x) const{size_t i = x / 32;size_t j = x % 32;return _v[i] & (1 << j);}private:std::vector<int> _v;};
}

2.2 - test.cpp

#include "bitset.h"
#include <iostream>
using namespace std;
​
int main()
{int arr[] = { -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5 };yzz::bitset<0xffffffff> bs;for (const int& e : arr){bs.set(e);}bs.reset(-3);bs.reset(3);for (const int& e : arr){if (bs.test(e))cout << e << " ";}// -5 -4 -2 -1 0 1 2 4 5cout << endl;return 0;
}


三、位图的应用

位图的应用是大量数据的快速排序、查找和去重

3.1 - 例题一

给定 100 亿个整数,找到只出现一次的所有整数

doublebitset.h

#pragma once
​
#include "bitset.h"
​
namespace yzz
{template<size_t N>class doublebitset{public:void set(size_t x){if (_bs1.test(x) == 0 && _bs2.test(x) == 0)  // 00 -> 01{_bs2.set(x);}else if (_bs1.test(x) == 0 && _bs2.test(x) == 1)  // 01 -> 10{_bs1.set(x);_bs2.reset(x);}// 10 则不变}
​bool isSingleNum(size_t x) const{return _bs1.test(x) == 0 && _bs2.test(x) == 1;}private:bitset<N> _bs1;bitset<N> _bs2;};
}
  1. 思路:用 2 个比特位来表示一个数字的状态,00 表示不存在,01 表示只出现一次,10 表示出现一次以上。

    具体实现则是使用两个位图

  2. 思考:给定 100 亿个整数,找到出现次数不超过 2 次的所有整数

    思路是类似的,用 2 个比特位来表示一个数字的状态,00 表示不存在,01 表示只出现一次,10 表示出现两次,11 表示出现两次以上

test.cpp

#include "doublebitset.h"
#include <iostream>
using namespace std;
​
int main()
{int arr[] = { -3, -3, -2, -1, -2, 0, 1, 1, 2, 2, 3 };yzz::doublebitset<0xffffffff> dbs;for (const int& e : arr){dbs.set(e);}for (const int& e : arr){if (dbs.isSingleNum(e))cout << e << " ";}// -1 0 3cout << endl;return 0;
}

3.2 - 例题二

给两个文件,分别有 100 亿个整数,求两个文件的交集

法一

#include "bitset.h"
#include <iostream>
using namespace std;
​
int main()
{int arr1[] = { -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5 };int arr2[] = { -3, -3, -2, -1, -2, 0, 1, 1, 2, 2, 3 };yzz::bitset<0xffffffff> bs1;yzz::bitset<0xffffffff> bs2;// 去重for (const int& e : arr1){bs1.set(e);}for (const int& e : arr2){bs2.set(e);}// 求交集for (int i = -10; i <= 10; ++i){if (bs1.test(i) && bs2.test(i))cout << i << " ";}// -3 -2 -1 0 1 2 3cout << endl;return 0;
}

法二

#include "bitset.h"
#include <iostream>
using namespace std;
​
int main()
{int arr1[] = { -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5 };int arr2[] = { -3, -3, -2, -1, -2, 0, 1, 1, 2, 2, 3 };yzz::bitset<0xffffffff> bs;for (const int& e : arr1){bs.set(e);}for (const int& e : arr2){if (bs.test(e)){cout << e << " ";bs.reset(e);  // 避免出现重复的数字}}// -3 -2 -1 0 1 2 3cout << endl;return 0;
}
http://www.dinnco.com/news/58650.html

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