大数据常用技巧之位图法

大数据常用技巧之位图法

介绍

位图的基本概念是用一个位（bit）来标记某个数据的存放状态，由于采用了位为单位来存放数据，所以节省了大量的空间。举个具体的例子，在Java中一般一个int数字要占用32位，如果能用一位就表示这个数，就可以缩减大量的存储空间。一般把这种方法称为位图法，即Bitmap。

BitSet

正因为位图运算在空间方面的优越性，很多语言都有直接对它的支持。如在C++的STL库中就有一个bitset容器。而在Java中，在java.util包下也有一个BitSet类用来实现位图运算。此类实现了一个按需增长的位向量。BitSet的每一位都由一个boolean值来表示。用非负的整数将BitSet的位编入索引，可以对每个编入索引的位进行测试、设置或者清除。通过逻辑与、逻辑或和逻辑异或操作，可以使用一个BitSet修改另一个BitSet的内容。

需要注意的是BitSet底层实现是通过一个long数组来保存数据的，也就是说它增长的最小单位是一个long所占的逻辑位，即64位。但如果不是对存储区空间有极致的要求，而且对自己的基本功非常有信心，不建议自己去实现一个跟BitSet类似的类来实现相关的功能。因为jdk中的类都是极精简并做过合理优化的，BitSet类比较长，举其中一个方法来说。

//这是用来在两个BitSet之间做或运算的方法
public void or(BitSet set) {
//自己与自己做或运算结果不变
if (this == set)
return;
int wordsInCommon = Math.min(wordsInUse, set.wordsInUse);
//考虑是否需要扩容，因为参数可能比原来的set要长
if (wordsInUse < set.wordsInUse) {
ensureCapacity(set.wordsInUse);
wordsInUse = set.wordsInUse;
}
//长的BitSet超出短的的部分结果不变
for (int i = 0; i < wordsInCommon; i++)
words[i] |= set.words[i];
if (wordsInCommon < set.wordsInUse)
System.arraycopy(set.words, wordsInCommon,
words, wordsInCommon,
wordsInUse - wordsInCommon);
//参数校验，确保所有参数之间关系正确
checkInvariants();
}

典型应用

海量数据排序

从最简单的情况说起，如果要对90个小于100的不重复的正整数排序。用位图的思想就是先申请一块100bit的空间，第一遍遍历所有的数，将出现的数字在位图中对应的位置置为1；第二遍遍历位图，依次输出值为1的位对应的数字。先且不说这种情况出现的频率不是很高，就仅这种情况，还是有很多其他的排序算法有它们自己的优势（不用额外占用空间之类）。但更进一步，如果我们把数字范围放大，对1000,000,000中的900,000,000个不重复的正整数排序，由于需要的内存非常大，其他算法在不分治的情况下就很难再处理这个问题。而用位图法只需要1000000000/(8*1024*104)=119.2MB空间，对现在的计算机来说没有任何问题。

海量数据去重

看一个比较常见的面试题：在2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存不足以放下算有的数。我们可以采用两位的位图法，为每个数分配两位，00表示没有出现，01表示出现一次，10表示出现多次，11没有意义。这样下来总共需要232∗2=1GB(这里没有限定整数的范围，所有把所有32位整数都考虑进去)的内存。接下去扫描着2.5亿个整数，查看位图中相对应的位，如果是00就变为01，如果是01就变为10，其他情况保持不变。扫描完成后仍为01的整数就是需要查找的数。

数据压缩

假设有这样一份数据，记录了全国1990-1999年出生的人的姓名和出生年月的键值对。假设正好有一千万人，那就要存储一千万个姓名和年份。如何运用Bitmap的思想来压缩数据呢。下面提供几种思路。

从人的角度来看，由于一共就只有10个年份，可以用4个bit将它们区分开。如0000表示1990年，1001表示1999年。那一个人的出生年份就可以用4个bit位来表示，进而一千万个年份就可以压缩为一千万个4位的bit组；从另一个角度来看这个问题，我们有10个年份，每个人要么是要么不是在这个年份出生。每个人对于年份来说就可以抽象为一个bit位，所以我们可以把一千万的年龄压缩为10个一千万位的bit组。这样压缩的力度不如按人的角度压缩的大，但从年份出发的问题会有一定的优势，如有哪些人是1990年出生的，只需遍历1990年对应的那个bit组就可以了。

可以看出来不管从哪个角度，bitmap的压缩都是建立在数据中存在大量的冗余数据的基础上的，如年份。而在上面的问题中，年份的分布是散乱的，那假如我们事先把数据进行了排序，把相同的出生年份的人排在一起，那数据就可以进一步压缩。这样一来就只要记录每个年份的人数，就可以根据下标来判断每个人的出生年份。

总结

Bitmap适用于数据规模大，但数据状态少的情况。同时Bitmap在存在以下一些不足：

存储离散数据利用率低

Bitmap申请空间时要根据最大的数来决定申请的空间大小，如果数据是离散的，那空间的利用率就会非常低。

不适合多状态

一个bit只能表示两种状态，如果要表示更多的状态，就需要更多的状态位来实现。如果一个数字需要多个状态位来表示的话，Bitmap的优越性也会大打折扣，而且复杂度却在增加。

可读性差

将数据抽象为bit不利于理解，尤其是用多个bit位来表示一个数时。

性能一般

需要维护额外的逻辑，计算速度会受到一定的影响。