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今天就跟大家聊聊有關(guān)使用BitMap怎么實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)排序去重,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
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1、問(wèn)題 問(wèn)題提出:
M(如10億)個(gè)int整數(shù),只有其中N個(gè)數(shù)重復(fù)出現(xiàn)過(guò),讀取到內(nèi)存中并將重復(fù)的整數(shù)刪除。
2、解決方案 問(wèn)題分析:
我們肯定會(huì)先想到在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中開(kāi)辟M(fèi)個(gè)int整型數(shù)據(jù)數(shù)組,來(lái)one bye one讀取M個(gè)int類型數(shù)組, 然后在一一比對(duì)數(shù)值,最后將重復(fù)數(shù)據(jù)的去掉。當(dāng)然這在處理小規(guī)模數(shù)據(jù)是可行的。
我們考慮大數(shù)據(jù)的情況:例如在java語(yǔ)言下,對(duì)10億個(gè)int類型數(shù)據(jù)排重。
java中一個(gè)int類型在內(nèi)存中占4byte。那么10億個(gè)int類型數(shù)據(jù)共需要開(kāi)辟10^9次方*4byte≈4GB的連續(xù)內(nèi)存空間。以32位操作系統(tǒng)電腦為例,最大支持內(nèi)存為4G,可用內(nèi)存更是小于4G。所以上述方法在處理大數(shù)據(jù)時(shí)根本行不通。
思維轉(zhuǎn)化:
既然我們不能為所有 int 類型的數(shù)據(jù)開(kāi)辟 int 類型數(shù)組,那么可以采取更小的數(shù)據(jù)類型來(lái)讀取緩存 int 類型數(shù)據(jù)。考慮到計(jì)算機(jī)內(nèi)部處理的數(shù)據(jù)都是 01 序列的bit,那么我們是否可以用 1bit 來(lái)表示一個(gè) int 類型數(shù)據(jù)。
位映射的引出:
使用較小的數(shù)據(jù)類型指代較大的數(shù)據(jù)類型。如上所說(shuō)的問(wèn)題,我們可以用1個(gè) bit 來(lái)對(duì)應(yīng)一個(gè)int 整數(shù)。假如對(duì)應(yīng)的 int 類型的數(shù)據(jù)存在,就將其對(duì)應(yīng)的 bit 賦值為1,否則,賦值為0(boolean類型)。java中 int 范圍為 -2^31 到 2^31-1. 那么所有可能的數(shù)值組成的長(zhǎng)度為2^32. 對(duì)應(yīng)的 bit 長(zhǎng)度也為 2^32. 那么可以用這樣處理之后只需要開(kāi)辟2^32 bit = 2^29 byte = 512M 大小的 內(nèi)存空間 。顯然,這樣處理就能滿足要求了,雖然對(duì)內(nèi)存的消耗也不太小。
問(wèn)題解決方案:
首先定義如下圖的int - byte 映射關(guān)系,當(dāng)然,映射關(guān)系可以自定義。但前提要保證你的數(shù)組上下標(biāo)不能越界。
但如上定義的bit[]數(shù)組顯然在計(jì)算機(jī)中是不存在的,所我們需要將其轉(zhuǎn)化為 java 中的一個(gè)基本數(shù)據(jù)類型存儲(chǔ)。顯然,byte[] 是最好的選擇。
將其轉(zhuǎn)化為byte[] 數(shù)組方案:
自定義的映射關(guān)系表,每個(gè)bit對(duì)應(yīng)一個(gè) int 數(shù)值,將 int 的最大值,最小值與數(shù)組的最大最小索引相對(duì)應(yīng)。從上圖可以看出來(lái) int 數(shù)值與bit索引相差 2^31次方。當(dāng)然,你也可以定義其他的映射關(guān)系,只是注意不要發(fā)生數(shù)組越界的情況。
bit[]索引:由于最大值可能是2^32,故用long接收: long bitIndex = num + (1l << 31);
byte[]索引: int index = (int) (bitIndex / 8); ,在字節(jié)byte[index]中的具體位置: int innerIndex = (int) (bitIndex % 8);
更新值: dataBytes[index] = (byte) (dataBytes[index] | (1 << innerIndex));
` import java.util.Random;
/**
問(wèn)題:M(如10億)個(gè)int整數(shù),只有其中N個(gè)數(shù)重復(fù)出現(xiàn)過(guò),讀取到內(nèi)存中并將重復(fù)的整數(shù)刪除。
使用位映射來(lái)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的去重排序,原先一個(gè)元素用一個(gè)int現(xiàn)在只用一個(gè)bit, 內(nèi)存占比4*8bit:1bit=32:1
亦可用java語(yǔ)言提供的BitSet,不過(guò)其指定bit index的參數(shù)為int類型,因此在此例中將輸入數(shù)轉(zhuǎn)為bit index時(shí)對(duì)于較大的數(shù)會(huì)越界
*/ public class BigDataSort {private static final int CAPACITY = 1_000_000;// 數(shù)據(jù)容量
public static void main(String[] args) {
testMyFullBitMap();
}
public static void testMyFullBitMap() { MyFullBitMap ms = new MyFullBitMap();
byte[] bytes = null; Random random = new Random(); long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < CAPACITY; i++) { int num = random.nextInt(); // System.out.println("讀取了第 " + (i + 1) + "\t個(gè)數(shù): " + num); bytes = ms.setBit(num); } long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.printf("存入%d個(gè)數(shù),用時(shí)%dms\n", CAPACITY, endTime - startTime); startTime = System.currentTimeMillis(); ms.output(bytes); endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.printf("取出%d個(gè)數(shù),用時(shí)%dms\n", CAPACITY, endTime - startTime);
} }
class MyFullBitMap { // 定義一個(gè)byte數(shù)組表示所有的int數(shù)據(jù),一bit對(duì)應(yīng)一個(gè),共2^32b=2^29B=512MB private byte[] dataBytes = new byte[1 << 29];
/** * 讀取數(shù)據(jù),并將對(duì)應(yīng)數(shù)數(shù)據(jù)的 到對(duì)應(yīng)的bit中,并返回byte數(shù)組 * * [@param](https://my.oschina.net/u/2303379) num * 讀取的數(shù)據(jù) * [@return](https://my.oschina.net/u/556800) byte數(shù)組 dataBytes */ public byte[] setBit(int num) { long bitIndex = num + (1l << 31); // 獲取num數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)bit數(shù)組(虛擬)的索引 int index = (int) (bitIndex / 8); // bit數(shù)組(虛擬)在byte數(shù)組中的索引 int innerIndex = (int) (bitIndex % 8); // bitIndex 在byte[]數(shù)組索引index 中的具體位置 // System.out.println("byte[" + index + "] 中的索引:" + innerIndex); dataBytes[index] = (byte) (dataBytes[index] | (1 << innerIndex)); return dataBytes; } /** * 輸出數(shù)組中的數(shù)據(jù) * * [@param](https://my.oschina.net/u/2303379) bytes * byte數(shù)組 */ public void output(byte[] bytes) { int count = 0; for (int i = 0; i < bytes.length; i++) { for (int j = 0; j < 8; j++) { if (((bytes[i]) & (1 << j)) != 0) { count++; int number = (int) ((((long) i * 8 + j) - (1l << 31))); // System.out.println("取出的第 " + count + "\t個(gè)數(shù): " + number); } } } }
}`
Bit-map應(yīng)用之快速去重 2.5億個(gè)整數(shù)中找出不重復(fù)的整數(shù)的個(gè)數(shù),內(nèi)存空間不足以容納這2.5億個(gè)整數(shù)。 首先,根據(jù)“內(nèi)存空間不足以容納這2.5億個(gè)整數(shù)”我們可以快速的聯(lián)想到Bit-map。下邊關(guān)鍵的問(wèn)題就是怎么設(shè)計(jì)我們的Bit-map來(lái)表示這2.5億個(gè)數(shù)字的狀態(tài)了。其實(shí)這個(gè)問(wèn)題很簡(jiǎn)單,一個(gè)數(shù)字的狀態(tài)只有三種,分別為不存在,只有一個(gè),有重復(fù)。因此,我們只需要2bits就可以對(duì)一個(gè)數(shù)字的狀態(tài)進(jìn)行存儲(chǔ)了,假設(shè)我們?cè)O(shè)定一個(gè)數(shù)字不存在為00,存在一次01,存在兩次及其以上為11。那我們大概需要存儲(chǔ)空間幾十兆左右。 接下來(lái)的任務(wù)就是遍歷一次這2.5億個(gè)數(shù)字,如果對(duì)應(yīng)的狀態(tài)位為00,則將其變?yōu)?1;如果對(duì)應(yīng)的狀態(tài)位為01,則將其變?yōu)?1;如果為11,,對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)態(tài)位保持不變。 最后,我們將狀態(tài)位為01的進(jìn)行統(tǒng)計(jì),就得到了不重復(fù)的數(shù)字個(gè)數(shù),時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。 轉(zhuǎn)自:https://www.cnblogs.com/yale/p/9307363.html
看完上述內(nèi)容,你們對(duì)使用BitMap怎么實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)排序去重有進(jìn)一步的了解嗎?如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容,請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。
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