【引言】：
我们先来看一道腾讯的面试题：
给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。
那么拿到这道题的时，我们怎么做呢？
首先我们肯定会想到各种不同的办法：比如： 查找数是否在，我们肯定首先会想到哈希，因为简单快速，它的效率虽然快，但是如果使用它的话，如何将这么大的数放到内存中，数已经放不下了，还要进行存储指针或者数据结构等，这些也是要消耗内存的。 这道题其实是大数据问题中海量数据的查找问题，为什么说是海量数据呢，因为它给定的是40亿个数，40亿个数大概是多大呢，就是16G，这么大的数，现在的32位或者是64位机，内存在4G-8G，内存肯定放不下，那么这里我们就提供一种方法，不仅省了内存而且可以进行快速查找，就是我们接下来要认识的位图。【位图】：
1、概念：
位图主要用于（大数据）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标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（标示4种状态），3bit（标示8种状态），当一个状态标示需要的位数达到32bit时，就演变成来一个整型数组了。
2、位图的结构
位图就是用每一位的0,1来表示一个数的状态
【位图的算法实现】：
说明：一个整数是4个字节，我们现在使用位图，就是用位图的一个位来表示整数的32个位
1、置位的实现：
A：说明：
1）我们用vector来进行存储这些数，那么这些数就在不同的数组下标中，如果我们要进行置位这个数，首先肯定得先找到这个数在哪
2）我们先用要开的位大小进行 “/32”，得到要查找的数在那个下标中，然后进行%32得到这个数的具体位置。
3）找到了这个数，就将这个数置为1：那么如何置为1，先将此数进行右移%出来的数值位，然后和1进行或运算
我来画图举个例子：
B:代码实现：
void SetMap(size_t v)
{
//通过除得到此数在哪一个下标中存储中
size_t index = v>>5;
//通过模得到此数的具体位置
size_t num = v%32;
//将此数存在的位置置为1
_bm[index] |= (1<<num);
}
2、复位的实现:
A：说明：
1）复位就是要恢复，所以这里我们要这样进行置位
2）依然同理置位，求出此数所在的位置，将1移位%出来的数值位后，取反然后和此位置的数再进行&运算。
B:代码实现：
void RetsetMap(size_t v)
{
size_t index = v>>5;
size_t num = v%32;
_bm[index] &= ~(1<<num);
}
3、测试一个数是否在的函数实现：
A:说明：
1）依然同理上面的求出此数的具体位置，然后1移位%出来的数值位，暂时记为p
2）用数组中原本这个位置的数和p进行&运算，结果为1的话，就在，不为1的话就不在
B:代码实现：
bool TestMap(size_t v)
{
size_t index = v>>5;
size_t num = v%32;
return _bm[index] & (1<<num);
}
【位图的应用】：
位图一般用来解决海量数据的问题，需要注意的是，位图限定了解决正整数的问题。
1）使用位图法判断整形数组是否存在重复
遍历数组，一个一个放入bitmap，并且检查其是否在bitmap中出现过，如果没出现放入，否则即为重复的元素。2）使用位图法进行整形数组排序
首先遍历数组，得到数组的最大最小值，然后根据这个最大最小值来缩小bitmap的范围。这里需要注意对于int的负数，都要转化为unsigned int来处理，而且取位的时候，数字要减去最小值。3）磁盘空闲块的管理
Ext3文件系统中使用位图来管理磁盘空闲块（空闲inode节点）。文件系统创建后，该文件系统拥有的块数以及inode节点数都是确定的，数据块区包含一系列连续的块（块号是连续的），于是可以用位图来标示数据块的分配状态（分配、未分配两种状态，1bit即可标示）。如下图，假设ext3的数据块从128开始，一直到1024，则需要1024-128 = 996bit = 128字节的位图空间。如下图，第1bit标示128号块已经被分配，第2bit标示129号块未被分配，依次类推。使用位图的高效性在于：1bit标示状态，节省存储空间，通过关键字来定位位图（偏移是固定的），效率高。
1
0
1
1
….
4）区域服务器路由
腾讯的QQ号用一个数字标示，范围从0到20亿，每个QQ号都有可能出现，所有的QQ号被分散的存储北京、上海、深圳、武汉四个城市的服务器中，现在需要一个路由服务器快速的将登陆的QQ路由到正确的服务器，路由服务器可以读取四个QQ服务器的数据，并构建路由表（需全部存在内存中，内存限制1G），路由表该如何存储？关键：QQ号从0-20亿，每个号码都有可能出现；服务器通过0、1、2、3标示，这四种状态可以用2bit来标示，于是可以考虑使用位图来描述路由表。
解法：从0~20亿，为每个QQ号分配2bit，路由服务器从QQ服务器中获取信息，并设置QQ于服务器号的对应关系。当QQ登录时，路由服务器根据QQ号定位到其对应的状态，并返回对应的服务器号。总的内存大小20亿 * 2 /8 = 5亿字节(约为0.5G)。
5）高效排序
数据库里存了很多800电话号码，数量特别大，以至于内存放不下，如何排序，时间比空间更重要？电话号码类似于800-810-5555。关键：去掉电话号码的800后面就是7位的十进制整数，每个整数都有可能出现而且不会重复出现，可以采用各种排序算法对这些数据进行排序，但时间复杂度都在O(NlogN)及以上。
解法：因每个七位以内的整数都有可能出现，可以用1bit来标示电话号是否出现，遍历整个电话号序列，设置相应的位，遍历位图收集位被设置的号码即可。
扩展：对于上述问题，每个电话号码最多出现一次，如果关键字可能多次重复出现，但关键字范围比较确定且很集中的情况下，也可使用位图（根据关键字最多可能出现的次数确定每个关键字需要的位数），但此时的位图通常会是一个整型数组，数组内容为对应位置关键字出现的次数，在执行收集过程时，对于每个关键字要收集多次（根据数组的值确定）。如有一大批职工的年龄信息，需要对这些职工按照年龄信息进行排序，则只需要建立一个长度为100的数组，每个数组为对应年龄人的个数，扫描一遍数组，收集年龄信息即可。
【附源代码】：
#include<iostream>
#include<vector>
#pragma once
using namespace std;
class BitMap
{
public:
//位图的构造
BitMap(size_t N = 1024) //
{
_bm.resize((N/32)+1); //注意此处的运算符优先级
}
//按照位图的方式进行数值的置位
void SetMap(size_t v)
{
//通过除得到此数在哪一个下标中存储中
size_t index = v>>5;
//通过模得到此数的具体位置
size_t num = v%32;
//将此数存在的位置置为1
_bm[index] |= (1<<num);
}
//进行数值的复位
void RetsetMap(size_t v)
{
size_t index = v>>5;
size_t num = v%32;
_bm[index] &= ~(1<<num);
}
//给定一个数，测试这个数是否在
bool TestMap(size_t v)
{
size_t index = v>>5;
size_t num = v%32;
return _bm[index] & (1<<num);
}
protected:
vector<size_t> _bm;
};
void TestBitMap()
{
//此处要开无符号整型大小的空间
BitMap bm((size_t)-1);
bm.SetMap(50);
bm.SetMap(10);
bm.SetMap(20);
bm.SetMap(40);
bm.SetMap(7);
cout<<bm.TestMap(8)<<endl;
cout<<bm.TestMap(7)<<endl;
}