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上億數(shù)據(jù),限制1G內(nèi)存,如何去重?

開發(fā)
當(dāng)涉及到大量數(shù)據(jù)去重時,常見的 Java Set、List,甚至是 Java 8 的新特性 Stream 流等方式就顯得不太合適了。在處理大量數(shù)據(jù)的需求場景下,我們不得不提及 BitMap。

有許多方法可以用來去重,比如使用列表、集合等等,但這些方法通常只適用于一般情況。然而,當(dāng)涉及到大量數(shù)據(jù)去重時,常見的 Java Set、List,甚至是 Java 8 的新特性 Stream 流等方式就顯得不太合適了。在處理大量數(shù)據(jù)的需求場景下,我們不得不提及 BitMap。

什么是BitMap?有什么用?

(1) 基本概念

位圖(BitMap),基本思想就是用一個bit來標(biāo)記元素,bit是計算機(jī)中最小的單位,也就是我們常說的計算機(jī)中的0和1,這種就是用一個位來表示的。

所謂位圖,其實(shí)就是一個bit數(shù)組,即每一個位置都是一個bit,其中的取值可以是0或者1

像上面的這個位圖,可以用來表示1,,4,6:

如果不用位圖的話,我們想要記錄1,4,,6 這三個整型的話,就需要用三個unsigned int,已知每個unsigned int占4個字節(jié),那么就是34 = 12個字節(jié),一個字節(jié)有8 bit,那么就是 128 = 96 個bit。

所以,位圖最大的好處就是節(jié)省空間。

位圖有很多種用途,特別適合用在去重、排序等場景中,著名的布隆過濾器就是基于位圖實(shí)現(xiàn)的。

(2) 位圖的優(yōu)勢

  • 空間效率優(yōu)勢:為徒極大的節(jié)省了存儲空間,對于大量稀疏數(shù)據(jù),特別是當(dāng)元素數(shù)量遠(yuǎn)大于實(shí)際存在的項(xiàng)時,相比較于使用傳統(tǒng)的列表、集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),位圖的空間占用極小。
  • 查詢速度:由于內(nèi)存訪問時按字節(jié)或字進(jìn)行的。因此對單個元素的存在性檢查時間復(fù)雜度為O(1),即常量時間,非常快速。
  • 批量操作高效:對于批量插入、刪除和查詢操作,尤其是統(tǒng)計范圍內(nèi)元素的數(shù)量,位圖表現(xiàn)出優(yōu)秀的性能。

(3) 位圖的劣勢

但是位圖也有著一定的限制,那就是他只能表示0和1,無法存儲其他的數(shù)字。所以他只適合這種能表示true or false的場景。

BitMap和Int的區(qū)別

以Java中的int為例,來對比觀察BitMap的優(yōu)勢,再Java中,int類型通常需要32位,而BitMap使用1位就可以來標(biāo)識此元素是否存在,所以可以認(rèn)為BitMap占用的空間大小只有int類型的1/32,所以有大量數(shù)據(jù)判重時,使用BitMap也可以實(shí)現(xiàn)。

了解了什么是BitMap,那么我們就可以使用BitMap來解決大量數(shù)據(jù)去重的問題。

40億個無符號整數(shù)內(nèi)存只有1G,如果要去重的話,如何解決

假設(shè)40億個無符號整數(shù)數(shù)據(jù)都是10位的話,如果直接使用內(nèi)存來存儲,大約需要14.9GB 的空間。

  • 每個無符號整數(shù)通常占用4個字節(jié)(32位),因此40億個無符號整數(shù)所需要的總字節(jié)數(shù)位4*4000000000字節(jié)。
  • 總字節(jié)數(shù)轉(zhuǎn)換為GB:4*4000000000 / 1024 / 1024 /1024 = 14.9 GB

考慮到其中有一些重復(fù)的數(shù)據(jù),即使這樣1G的空間基本上也是不夠的。所以想要實(shí)現(xiàn)這個功能可以借助BitMap。

如果使用位圖的話,40億數(shù)據(jù)存儲所需要的內(nèi)存大概也就是 476M:

  • 40億無符號整數(shù)數(shù)據(jù)的總字節(jié)數(shù)是4000000000 字節(jié),在位圖中1個10位的無符號整數(shù)可以使用1 bit表示,然后1 字節(jié) = 8 位(bit)。
  • 4000000000 bit * 1/8  求出字節(jié)數(shù),再 / 1024得到占用的KB數(shù),最后/ 1024得到占用的MB數(shù)
  • 4000000000 * 1 /8 /1024/1024 = 476M

這樣相比于之前的14.9G來說,大大的節(jié)省了很多空間。

比如要把數(shù)據(jù)"714771310"放到BitMap中,就需要找到第714771310這個位置,然后把他設(shè)置成1就可以了。

這樣,把40億個數(shù)字都放到BitMap之后,所有位置上是1的表示存在,不為1的表示不存在,相同的數(shù)據(jù)只需要設(shè)置一次1就可以了,那么,最終就把所有是1的數(shù)字遍歷出來就行了。

BitMap在Java中的使用

BitMap在Java中的具體實(shí)現(xiàn)時java.util中的BitSet,BitSet是一個可變大小的位向量,能夠動態(tài)增長以容納更多的數(shù)據(jù),以下是BitSet基本使用示例:

public class BitmapExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 創(chuàng)建一個BitSet實(shí)例
        BitSet bitMap = new BitSet();
        // 設(shè)置第5個位置為1,表示第5個元素存在
        bitMap.set(5);

        // 檢查第五個位置是否已經(jīng)設(shè)置
        boolean exists = bitMap.get(5);
        
        // 輸出:Element at position 5 exists: true
        System.out.println("Element at position 5 exists: " + exists);

        // 設(shè)置從索引10到20的所有位置為1,參數(shù)是包含起始點(diǎn)不包含終點(diǎn)的區(qū)間
        bitMap.set(10, 21);

        // 計算BitSet中所有位置為1的位的數(shù)量,相當(dāng)于計算設(shè)置了的元素個數(shù)
        int count = bitMap.cardinality();
        System.out.println("Number of set bits: " + count);

        // 清除第五個位置
        bitMap.clear(5);

        // 判斷位圖是否為空
        boolean isEmpty = bitMap.isEmpty();
        System.out.println("Is the BitSet empty after clearing some bits? " + isEmpty);
        
        
    }
}
責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 碼上遇見你
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