1、點陣圖（Bitmap）簡介

點陣圖是一種非常常見的結構，它使用每個二進位制位來存放一個值的狀態，正因為這個性質，它經常被用在資料壓縮或者是索引等方面。

有這樣一道題：給40億個不重複的無符號整數，沒有經過排序，然後再給一個樹，如何快速判斷這個數是否在40億個數之中？在這裡如果我們實打實的存放40億個資料在記憶體中，那會佔據將近15個G的記憶體，普通電腦根本無法滿足，更不用說在對其進行查詢操作了。那麼如果選擇點陣圖來儲存的話我們只需要差不多500M就夠了。大大的節省了記憶體的消耗。

如下圖，我們把1表示存在狀態，0表示不存在，那麼該組資料中就標記了2和5兩個數存在

2、C++點陣圖實現

　　點陣圖結構需要自己實現，C++並沒有現成的資料結構可以用

　　一個int型別整數佔4個位元組，一共32位，可以標記32個數的狀態，因此，我們把一個整數佔用的記憶體叫做一個單元，一個單元標記32個數據的狀態

　　我們對一個數據進行標記之前需要先確定在那個單元，N/32

　　在確定在該單元的第幾位上 N%32

　　確定位置之後改變狀態

　　（0-->1） ，採用或運算

　　 (1-->0) ，採用與運算

#include<iostream>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include 
 
<vector>
#include<bitset>
using namespace std;
class BitMap
{
public:
    //初始化點陣圖的大小,range是要儲存的資料個數，1個int資料可以標記32個狀態，因為點陣圖是不支援擴容操作的
    //所以一開始要確定好點陣圖的大小
    //比如要標記1000個數據的狀態，需要開int型別的陣列大小為1000/32+1
    BitMap(size_t range)
    {
        _bits.resize((range >> 5) + 1);
    }
    //在點陣圖中標記第N個數據
    void
 
 Set(size_t N)
    {
        //先確定在那個單元
        size_t index = N >> 5;
        //在確定在該單元的什麼位置
        size_t bitNum = N % 32;
        //或運算對原來為1的狀態沒有影響，方便我們改變第N個數的狀態
        _bits[index] |= (1 << bitNum);
    }

    //在點陣圖中的第N個數據標記置零
    void Reset(size_t N)
    {
        size_t index = N >> 5;
        size_t bitNum = N % 32;
        //假設bitNum=3，則1<<3  =  1000
        // 取反操作     ~(1000) = 0111
        _bits[index] &= (~(1 << bitNum));
    }
    //判斷第N個數是否被標記
    bool check(size_t N)
    {
        //假設N=9，9>>5相當於9/（2^5）
        size_t index = N >> 5;
        //bitNum=9
        size_t bitNum = N % 32;
        //_bits[0]=  00000000 00000000 00000010 00000000
        //_bits[0>>9=00000000 00000000 00000000 00000001
        return (_bits[index] >> bitNum) & 1;
    }
private:
    vector<int> _bits;
};


int main()
{
    BitMap bs(1001);
    bs.Set(5);
    bs.Set(63);
    bool ret = bs.check(33);
    if (ret)
    {
        cout << "它在" << endl;
    }
    else
    {
        cout << "它不在" << endl;
    }
    /*bitset<32>t1(~(9 >> 5));
    bitset<32>t2(1 << 9);
    cout << t1<< endl;
    cout << t2 << endl;*/
    system("pause");
    return 0;
}

轉載自https://blog.csdn.net/MOU_IT/article/details/89106308?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.channel_param