关键点位图算法及其应用场景。位图算法的优化实现。位图算法的概述是指用一个位来表示数据的状态。通常用于海量数据去重、海量数据计算、判断海量数据中是否存在某条数据等场景。以海量数据中是否存在某条数据的应用场景为例，假设用16位分别表示数字0-15。该位的值表示该数是否存在，0表示不存在，1表示存在。如上图所示，在这个数据集中，有元素1、2、6、10、11、13。可以发现，在数据比较密集的情况下，位图算法可以节省存储空间。如图所示，使用2个字节就可以表示16个数，同时可以判断是否有某个数，大大提高了计算速度。但是，当数据稀疏时，存储空间会在一定程度上被浪费。在位图算法中，位图空间的大小是固定的，不会根据存储数据的大小而改变。因此，当位图空间存储的数据量较少时，有大量位图空间空闲，造成很大的浪费。算法实现位图算法在主流开发语言中都有相应的实现。基本操作主要有写入、查询、删除、交集、并集等，下面通过一个例子来理解位图算法的实现。位图结构定义示例使用char类型数组存储位图信息（一般实现中使用长整型数组），一个char类型有8位。定义结构如下：//为了简化问题，必须将LEN定义为CHAR_SIZE的倍数#defineLEN16#defineCHAR_SIZE8typedefcharBitSet[LEN/CHAR_SIZE];在某位写入数据时，先除以整数，计算出该位在数组中的第几位，然后用余数计算出char元素中的第几位。最后，通过或运算将相应位设置为1。//设置位位置voidset(BitSet&bits,intpos){//找到对应的数组下标intunit=pos/CHAR_SIZE;//查找字节中的位intp=pos%CHAR_SIZE;//通过and操作实现对应的bit位1bits[unit]=bits[unit]|(0x1<
