053*：bitMap
一：bitMap：
所谓的Bit-map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。 如果说了这么多还没明白什么是Bit-map，那么我们来看一个具体的例子，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）。 那么我们就可以采用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 然后遍历这5个元素，首先第一个元素是4，那么就把4对应的位置为1（可以这样操作 p+(i/8)|(0×01<<(i%8)) 当然了这里的操作涉及到Big-ending和Little-ending的情况，这里默认为Big-ending）,因为是从零开始的，所以要把第五位置为1。 然后再处理第二个元素7，将第八位置为1,，接着再处理第三个元素，一直到最后处理完所有的元素，将相应的位置为1。 然后我们现在遍历一遍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。 其实就是把计数排序用的统计数组的每个单位缩小成bit级别的布尔数组
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。
二、应用与代码
如果BitMap仅仅是这个特点，我觉得还不是它的优雅的地方，接下来继续欣赏它的魅力所在。下面的计算思想其实就是针对bit的逻辑运算得到，类似这种逻辑运算的应用场景可以用于权限计算之中。
再看代码之前，我们先搞清楚一个问题，一个数怎么快速定位它的索引号，也就是说搞清楚byte[index]的index是多少，position是哪一位。举个例子吧，例如add(14)。14已经超出byte[0]的映射范围，在byte[1]范围之类。那么怎么快速定位它的索引呢。如果找到它的索引号，又怎么定位它的位置呢。Index(N)代表N的索引号，Position(N)代表N的所在的位置号。
Index(N) = N/8 = N >> 3;
Position(N) = N%8 = N & 0x07;
1：add(int num) 位或运算
1<<左移动num位，和bit[0]进行 位或运算
你要向bitmap里add数据该怎么办呢，不用担心，很简单，也很神奇。
上面已经分析了，add的目的是为了将所在的位置从0变成1.其他位置不变.
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
2：清除 位与 运算
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
1：1左移6位，就到达6这个数字所代表的位，
2：然后按位取反，
3：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)))
3：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小伙，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
三： Bitmap有什么用
大量数据的快速排序、查找、去重
大量数据的快速排序、查找、去重
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
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05亿个整数”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)。
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。
小结&回顾
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），但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，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。
补充1
在数字没有溢出的前提下，对于正数和负数，左移一位都相当于乘以2的1次方，左移n位就相当于乘以2的n次方，右移一位相当于除2，右移n位相当于除以2的n次方。
<< 左移，相当于乘以2的n次方，例如：1<<6 相当于1×64=64，3<<4 相当于3×16=48
>> 右移，相当于除以2的n次方，例如：64>>3 相当于64÷8=8
^ 异或，相当于求余数，例如：48^32 相当于 48%32=16
补充2
不使用第三方变量，交换两个变量的值
// 方式一 2 a = a + b; 3 b = a - b; 4 a = a - b; 5 6 // 方式二 7 a = a ^ b; 8 b = a ^ b; 9 a = a ^ b;
引用：
