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bitmap对海量无重复的整数排序--转

2016-12-14 21:20 232 查看
原文地址:http://blog.csdn.net/u013074465/article/details/46956295

现在有n个无重复的正整数(n 小于10的7次方),如果内存限制在1.5M以内,要求对着n个数进行排序。【编程珠玑第一章题目】

很显然,10的7次方个整数占用的空间为10 ^ 7 * 4字节,大约等于40M,而内存限制为1.5M,因此,无法将所有数字加载到内存,所以快速排序、堆排序等高效的排序算法就没法使用。这里可以使用bitmap方式,用1bit表示一个整数,那么,10^7个整数需要10^7位,也就是大约1.25M空间。

如下是bitmap对无重复整数的排序过程。

一、一次bitmap就可以将所有数据排完

如果每个整数占一位,可以将所有的整数在内存中表示(如上述提到的那样),那么可以直接一次bitmap排序就完成了,时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n位)。下面分别给出C和C++的bitset方式:

1、C语言方式

下面代码以n = 100为例子;n是海量时,只要每个整数1bit可以一次在内存中表示所有整数的情况下,方法一样,将宏定义N的值改为海量数据的上限(比如10^7)即可:

[cpp] view plain copy

//位图排序

#include <iostream>

#include <bitset>

#define WIDTHWORD 32 //一个整数的宽度是32bit

#define SHIFT 5

#define MASK 0x1F //0x1f == 31

#define N 100 //对十万个无重复的整数排序

using namespace std;

//申请一个N位的bitmap

int bitmap[1 + N / WIDTHWORD];

//将bitmap的第value设置为1

void set(int value) {

bitmap[value >> SHIFT] |= (1 << (value & MASK));

}

//清除bitmap第value位上的1:设置为0

void clear(int value) {

bitmap[value >> SHIFT] &= ~(1 << (value & MASK));

}

//测试bitmap第value位是否为1

int test(int value) {

return bitmap[value >> SHIFT] & (1 << (value & MASK));

}

int main() {

int a[] = {12, 5, 1, 89, 64, 49, 77, 91, 3, 0, 32, 50, 99};

int length = sizeof(a) / sizeof(int);

//将bitmap所有位设置为0

for (int i = 0; i < N; ++i) {

clear(i);

}

//bitmap中将待排序数组中值所在的位设置为1

for (int i = 0; i < length; i++)

set(a[i]);

//输出排序后的结果

for (int i = 0; i < N; ++i) {

if (test(i))

cout << i << " ";

}

}

如上代码中:
N表示待排序整数的上限,例如本题要求的10^7。那么申请一个N位大小的bitmap:int bitmap[1 + N / WIDTHWORD];
设置、清除、测试函数的含义可以参考文章:http://blog.163.com/xb_stone_yinyang/blog/static/2118160372013625112558579/
下面给出这几个函数的简要解释:

对于一个整数value,要将其对应到bitmap中的第value位,如果设置第value位为1呢
看设置函数:value >> SHIFT 是找到value在bitmap中对应的是第几个int型数的位置,例如整数100,它对应的是int数组(也就是bitmap)的第 100 >> 5 == 100 / 32 == 3个int型的位置(从0开始计数,每个int型占据32位);然后再在int数组(也就是bitmap)的第3个位置中寻找需要将第几位设置为1: 1 << (value & 0x1f) == 1 << 100 & 31 == 1 << 4,即要将1左移四位就是要设置为1的那一位;bitmap[value >> SHIFT] |= (1 << (value & MASK)); 最终完成将bitmap的第100位设置为1。

对于一个整数value,如何将其对应到bitmap中的那位的上的1清除掉呢?
看清除函数,和设置函数一样,value >> SHIFT 是找到value在bitmap中对应的是第几个整型的位置;然后,1 << (value & 0x1f)在找到的那个整型的位置中判断要将该字节的哪一位设置为0;bitmap[value >> SHIFT] &= ~(1 << (value & MASK));完成最终清除工作。

对于一个整数value,如何测试在bitmap中是否包含该数,也就是bitmap中第value位上是否为1?
也是先找到value对应bitmap中第几个整型位置,然后在该位置中找到对应的位,再看该位上是否为1,为1表示bitmap中包含value。

程序排序结果:



2、使用C++的bitset

[cpp] view plain copy

#include <iostream>

#include <bitset>

#define N 100

using namespace std;

int main() {

int a[] = {12, 5, 1, 89, 64, 49, 77, 91, 3, 0, 32, 50, 99};

int length = sizeof(a) / sizeof(int);

//直接使用C++bitset,申请Nbit的空间,每一位均设置为0

bitset<N> bitmap;

//遍历待排序数组,将bitmap中对应位设置为1

for (int i = 0; i < length; i++)

bitmap.set(a[i], 1);

//输入排序结果

for (int i = 0; i < N; ++i) {

if (bitmap[i])

cout << i << " ";

}

}

二、需要多次bitmap排序

如果上限N更大或者进一步限制内存大小(例如,将内存限制在0.5M之内),那么一次bitmap就不能将所有数据排序。需要多次bitmap排序,例如上面排序小于100的一些数,我们上面的一次bitmap,是申请100位的bitmap;但是,如果限制我们只能使用30位bitmap,那么久需要排序100 / 30 + 1次:第一次排序0 ~ 29之间的数,第二次排序30 ~ 59之间的数,第三次排序60 ~ 89之间的数,第四次排序90 ~ 100之间的数。
如果是k次bitmap排序,那么时间复杂度为O(kn),空间开销为O(n / k 位).
下面只给出C++方式,C方式类似:

[cpp] view plain copy

int main() {

int a[] = {12, 5, 1, 89, 64, 49, 77, 91, 3, 0, 32, 50, 99};

int length = sizeof(a) / sizeof(int);

//假设还是有小于100的不重复整数需要排序,但是

//不能申请100位空间,只能申请30位空间,那么,需要

//排序的次数如下:

int sort_times = N / 30 + 1;

//那么,第一趟先排序0-29,第二趟排序30-59,

//第三趟排序60-89,第四趟排序剩下的

bitset<30> bitmap; //只能申请30位的bitmap

for (int times = 0; times < sort_times; ++times) { //一共进行四趟排序

bitmap.reset(); //记得每次排序前将bitmap清空为0

for (int i = 0; i < length; i++) {

if (a[i] >= 30 * times && a[i] < 30 * (times + 1))

bitmap.set(a[i] - 30 * times);

}

for (int i = 0; i < 30; ++i) {

if (bitmap[i])

cout << i + 30 * times << " ";

}

}

}

三、如果每个整数最多出现m次,如何排序?

上述两部分讨论的是如果整数是不重复时的排序,那么,如果海量整数,每个整数允许重复,但是重复次数不超过m(例如m == 10),如何排序?
方法:如果每个整数重复出现次数不超过10次,那么,可以用4位表示一个整数,用这四位统计该数出现次数,然后排序后输出该数时,输出m次即可。

四、除了排序,bitmap的其他用途

如上,bitmap可以用于不重复正整数排序,那么,bitmap其他用途:
1、找出不重复数:
第13题:在2.5亿个整数中找出不重复的整数,内存不足以容纳这2.5亿个整数
2、判断某数是否存在于海量整数中:
第15题:给40亿个不重复的unsigned int的整数,没排过序的,然后再给一个数,如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中?

Java中也有对应的实现,java.util.BitSet,

完全是为这个量身定做的java类。

这个类从jdk1.0开始就有了,不过其中的某些方法是jdk1.4以后才有的,

大家用的时候要当心。

另外BitSet是非线程安全的,需要外部同步。
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