bitmap java 读取 java bitmap类

文章目录

• 1 Java位集合

• 1.1 Bit-Map

• 1.1.1 简介
• 1.1.2 添加
• 1.1.3 清除
• 1.1.4 查找

• 1.2 Bitmap应用

• 1.2.1 快速排序
• 1.2.2 快速去重
• 1.2.3 快速查找

• 1.3 BitSet
• 1.4 Bloom Filters

• 1.4.1 简介
• 1.4.2 BloomFilter 流程
• 1.4.3 应用场景
• 1.4.4 如何使用

1 Java位集合

前几天刚学习了Redis中位操作命令，今天顺便学下java中位集合

1.1 Bit-Map

1.1.1 简介

Bit-map的基本思想就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value，而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。（即：节省存储空间 ）

Bitmap主要用于快速检索关键字状态，通常要求关键字是一个连续的序列（或者关键字是一个连续序列中的大部分）， 最基本的情况，使用1bit表示一个关键字的状态（可标示两种状态），根据需要也可以使用2bit（表示4种状态），3bit（表示8种状态）。

Bitmap的主要应用场合：表示连续（或接近连续，即大部分会出现）的关键字序列的状态（状态数/关键字个数 越小越好）。
32位机器上，对于一个整型数，比如int a=1 在内存中占32bit位(一个字宽即4Byte)，这是为了方便计算机的运算。但是对于某些应用场景而言，这属于一种巨大的浪费，因为我们可以用对应的32bit位对应存储十进制的0-31个数，而这就是Bit-map的基本思想。Bit-map算法利用这种思想处理大量数据的排序、查询以及去重。

假设有这样一个需求：

在20亿个随机整数中找出某个数m是否存在其中，并假设32位操作系统，4G内存
在Java中，int占4字节，1字节=8位（1 byte = 8 bit）
如果每个数字用int存储，那就是20亿个int，因而占用的空间约为 (2000000000*4/1024/1024/1024)≈7.45 G 如果按位存储就不一样了，20亿个数就是20亿位，占用空间约为 (2000000000/8/1024/1024/1024)≈0.233 G

Bit-Map的每一位表示一个数，0表示不存在，1表示存在，这正符合二进制，这样我们可以很容易表示{1,2,4,6}这几个数：

计算机内存分配的最小单位是字节，也就是8位，那如果要表示{12,13,15}怎么办呢，是在另一个8位上表示了：

这样的话，好像变成一个二维数组了

1个int占32位，那么我们只需要申请一个int数组长度为 int tmp[1+N/32] 即可存储，其中N表示要存储的这些数中的最大值，于是：

tmp[0]：可以表示0~31
tmp[1]：可以表示32~63
tmp[2]：可以表示64~95
。。。

如此一来，给定任意整数M，那么M/32就得到下标，M%32就知道它在此下标的哪个位置

1.1.2 添加

这里有个问题，我们怎么把一个数放进去呢？例如，想把5这个数字放进去，怎么做呢？
首先，5/32=0，5%32=5，也是说它应该在tmp[0]的第5个位置，那我们把1向左移动5位，然后按位或

换成二进制就是

这就相当于

86 | 32 = 118
86 | (1<<5) = 118
b[0] = b[0] | (1<<5)

也就是说，要想插入一个数，将1左移带代表该数字的那一位，然后与原数进行按位或操作

化简一下，就是 86 + (5/8) | (1<<(5%8))
因此，公式可以概括为：p + (i/8)|(1<<(i%8)) 其中，p表示现在的值，i表示待插入的数

1.1.3 清除

以上是添加，那如果要清除该怎么做呢？

还是上面的例子，假设我们要6移除，该怎么做呢？

从图上看，只需将该数所在的位置为0即可
首先把1左移6位，就到达6这个数字所代表的位，然后按位取反，最后与原数按位与，这样就把该位置为0了

b[0] = b[0] & (~(1<<6))
b[0] = b[0] & (~(1<<(i%8)))

1.1.4 查找

前面我们也说了，每一位代表一个数字，1表示有（或者说存在），0表示无（或者说不存在）。通过把该为置为1或者0来达到添加和清除的效果，那么判断一个数存不存在就是判断该数所在的位是0还是1

假设，我们想知道3在不在，那么只需判断 b[0] & (1<<3) 如果这个值是0，则不存在，如果是1，就表示存在

1.2 Bitmap应用

大量数据的快速排序、查找、去重

1.2.1 快速排序

假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（这里假设这些元素没有重复）,我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的。

要表示8个数，我们就只需要8个Bit（1Bytes），首先我们开辟1Byte的空间，将这些空间的所有Bit位都置为0，然后将对应位置为1。

最后，遍历一遍Bit区域，将该位是一的位的编号输出（2，3，4，5，7），这样就达到了排序的目的，时间复杂度O(n)。

优点:

运算效率高，不需要进行比较和移位；
占用内存少，比如N=10000000；只需占用内存为N/8=1250000Byte=1.25M

缺点:

所有的数据不能重复。即不可对重复的数据进行排序和查找。
只有当数据比较密集时才有优势

1.2.2 快速去重

20亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存不足以容纳这20亿个整数。

首先，根据内存空间不足以容纳这20亿个整数我们可以快速的联想到Bit-map。下边关键的问题就是怎么设计我们的Bit-map来表示这20亿个数字的状态了。其实这个问题很简单，一个数字的状态只有三种，分别为不存在，只有一个，有重复。因此，我们只需要2bits就可以对一个数字的状态进行存储了，假设我们设定一个数字不存在为00，存在一次01，存在两次及其以上为11。那我们大概需要存储空间2G左右。

接下来的任务就是把这20亿个数字放进去（存储），如果对应的状态位为00，则将其变为01，表示存在一次；如果对应的状态位为01，则将其变为11，表示已经有一个了，即出现多次；如果为11，则对应的状态位保持不变，仍表示出现多次。

最后，统计状态位为01的个数，就得到了不重复的数字个数，时间复杂度为O(n)。

1.2.3 快速查找

这就是我们前面所说的了，int数组中的一个元素是4字节占32位，那么除以32就知道元素的下标，对32求余数（%32）就知道它在哪一位，如果该位是1，则表示存在。

1.3 BitSet

BitSet实现了一个位向量，它可以根据需要增长。每一位都有一个布尔值。一个BitSet的位可以被非负整数索引（意思就是每一位都可以表示一个非负整数）。可以查找、设置、清除某一位。通过逻辑运算符可以修改另一个BitSet的内容。默认情况下，所有的位都有一个默认值false。

public class BitSet implements Cloneable, java.io.Serializable {
    /*
     * BitSets are packed into arrays of "words."  Currently a word is
     * a long, which consists of 64 bits, requiring 6 address bits.
     * The choice of word size is determined purely by performance concerns.
     */
    private final static int ADDRESS_BITS_PER_WORD = 6;
    private final static int BITS_PER_WORD = 1 << ADDRESS_BITS_PER_WORD;
    private final static int BIT_INDEX_MASK = BITS_PER_WORD - 1;

    /* Used to shift left or right for a partial word mask */
    private static final long WORD_MASK = 0xffffffffffffffffL;

    /**
     * @serialField bits long[]
     *
     * The bits in this BitSet.  The ith bit is stored in bits[i/64] at
     * bit position i % 64 (where bit position 0 refers to the least
     * significant bit and 63 refers to the most significant bit).
     */
    private static final ObjectStreamField[] serialPersistentFields = {
        new ObjectStreamField("bits", long[].class),
    };

    /**
     * The internal field corresponding to the serialField "bits".
     */
    private long[] words;

    /**
     * The number of words in the logical size of this BitSet.
     */
    private transient int wordsInUse = 0;

    /**
     * Given a bit index, return word index containing it.
     */
    private static int wordIndex(int bitIndex) {
        return bitIndex >> ADDRESS_BITS_PER_WORD;
    }
    /**
     * Creates a new bit set. All bits are initially {@code false}.
     */
    public BitSet() {
        initWords(BITS_PER_WORD);
        sizeIsSticky = false;
    }

    /**
     * Creates a bit set whose initial size is large enough to explicitly
     * represent bits with indices in the range {@code 0} through
     * {@code nbits-1}. All bits are initially {@code false}.
     *
     * @param  nbits the initial size of the bit set
     * @throws NegativeArraySizeException if the specified initial size
     *         is negative
     */
    public BitSet(int nbits) {
        // nbits can't be negative; size 0 is OK
        if (nbits < 0)
            throw new NegativeArraySizeException("nbits < 0: " + nbits);

        initWords(nbits);
        sizeIsSticky = true;
    }
 private void initWords(int nbits) {
        words = new long[wordIndex(nbits-1) + 1];
    }

用一个long数组来存储，初始长度64，set值的时候首先右移6位（相当于除以64）计算在数组的什么位置，然后更改状态位

别的看不懂不要紧，看懂这两句就够了：

int wordIndex = wordIndex(bitIndex);
words[wordIndex] |= (1L << bitIndex);

1.4 Bloom Filters

1.4.1 简介

Bloom filter 是一个数据结构，它可以用来判断某个元素是否在集合内，具有运行快速，内存占用小的特点。
而高效插入和查询的代价就是，Bloom Filter 是一个基于概率的数据结构：它只能告诉我们一个元素绝对不在集合内或可能在集合内。
Bloom filter 的基础数据结构是一个 比特向量（可理解为数组）。
主要应用于大规模数据下不需要精确过滤的场景，如检查垃圾邮件地址，爬虫URL地址去重，解决缓存穿透问题等

如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（哈希表）等等数据结构都是这种思路，但是随着集合中元素的增加，需要的存储空间越来越大；同时检索速度也越来越慢，检索时间复杂度分别是O(n)、O(log n)、O(1)。

布隆过滤器的原理是：当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组（Bit array）中的 K 个点，把它们置为 1 。检索时，只要看看这些点是不是都是1就知道元素是否在集合中；如果这些点有任何一个 0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在（之所以说可能是误差的存在）。

1.4.2 BloomFilter 流程

BloomFilter 流程：

• 首先需要 k 个 hash 函数，每个函数可以把 key 散列成为 1 的整数；
• 初始化时，需要一个长度为 n 比特的数组，每个比特位初始化为 0；
• 某个 key 加入集合时，用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值，并把数组中对应的比特位置为 1；
• 判断某个 key 是否在集合时，用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值，并查询数组中对应的比特位，如果所有的比特位都是1，认为在集合中。

1.4.3 应用场景

布隆过滤器因为他的效率非常高，所以被广泛的使用，比较典型的场景有以下几个：

• 网页爬虫： 爬虫程序可以使用布隆过滤器来过滤掉已经爬取过的网页，避免重复爬取和浪费资源。
• 缓存系统： 缓存系统可以使用布隆过滤器来判断一个查询是否可能存在于缓存中，从而减少查询缓存的次数，提高查询效率。布隆过滤器也经常用来解决缓存穿透的问题。
• 分布式系统： 在分布式系统中，可以使用布隆过滤器来判断一个元素是否存在于分布式缓存中，避免在所有节点上进行查询，减少网络负载。
• 垃圾邮件过滤： 布隆过滤器可以用于判断一个邮件地址是否在垃圾邮件列表中，从而过滤掉垃圾邮件。
• 黑名单过滤： 布隆过滤器可以用于判断一个IP地址或手机号码是否在黑名单中，从而阻止恶意请求。

1.4.4 如何使用

Java中可以使用第三方库来实现布隆过滤器，常见的有Google Guava库和Apache Commons库以及Redis。

如Guava:

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
public class BloomFilterExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建布隆过滤器，预计插入100个元素，误判率为0.01
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), 100, 0.01);
        // 插入元素
        bloomFilter.put("Lynn");
        bloomFilter.put("666");
        bloomFilter.put("八股文");
        // 判断元素是否存在
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("Lynn")); // true
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("张三"));  // false
    }
}

Apache Commons:

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.commons.collections4.BloomFilter;
import org.apache.commons.collections4.functors.HashFunctionIdentity;
public class BloomFilterExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建布隆过滤器，预计插入100个元素，误判率为0.01
        BloomFilter<String> bloomFilter = new BloomFilter<>(HashFunctionIdentity.hashFunction(StringUtils::hashCode), 100, 0.01);
        // 插入元素
        bloomFilter.put("Lynn");
        bloomFilter.put("666");
        bloomFilter.put("八股文");
        // 判断元素是否存在
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("Lynn")); // true
        System.out.println(bloomFilter.mightContain("张三"));  // false
    }
}

Redis中可以通过Bloom模块来使用，使用Redisson可以：
首先创建一个RedissonClient对象，然后通过该对象获取一个RBloomFilter对象，使用tryInit方法来初始化布隆过滤器，指定了最多能添加的元素数量为100，误判率为0.01。

然后，使用add方法将元素"犬小哈"、"666"和"八股文"添加到布隆过滤器中，使用contains方法来检查元素是否存在于布隆过滤器中。

Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RBloomFilter<String> bloomFilter = redisson.getBloomFilter("myfilter");
bloomFilter.tryInit(100, 0.01);
bloomFilter.add("Lynn");
bloomFilter.add("666");
bloomFilter.add("八股文");
System.out.println(bloomFilter.contains("Lynn"));
System.out.println(bloomFilter.contains("张三"));
redisson.shutdown();

或者Jedis也可以：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.bfCreate("myfilter", 100, 0.01);
jedis.bfAdd("myfilter", "Lynn");
jedis.bfAdd("myfilter", "666");
jedis.bfAdd("myfilter", "八股文");
System.out.println(jedis.bfExists("myfilter", "Lynn"));
System.out.println(jedis.bfExists("myfilter", "张三"));
jedis.close();