一道超大公司的面试题：试构思一种位图压缩的新方法

topbasemaster 2016-09-07 10:24:22

在面试的时候给问到：试构思一种位图压缩的新方法，

各位有没有好建议？

...全文

239 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

本文介绍位图（BitMap）和压缩位图（RoaringBitMap）的基本概念、应用场景及优缺点。位图利用二进制数组高效存储大量重复字符串，适用于计算连续登录天数、用户留存率等场景；而压缩位图则通过优化存储结构，有效解决稀疏数据浪费空间问题，提升性能。

博客围绕位图法和 Roaring Bitmap（RBM）展开。位图法可用于数据判重和基数统计，但存在稀疏存储导致空间浪费的问题。RBM 于 2016 年提出，通过分桶和不同类型的 Container 存储数据，解决了位图稀疏存储问题，在 Druid、Spark 等中广泛应用。

本文围绕位图这一数据结构展开。从经典面试题引出，指出传统查找方法受空间限制。位图基于直接定址，将整数索引映射到int型的bit位，实现显著空间压缩。介绍了相关整型位操作、位运算，还提及C++库里的bitset。最后阐述了位图在查找特定整数、找交集等方面的应用及优缺点。

本文深入探讨了位图压缩算法，一种有效处理重复元素数据的压缩技术。通过将字符位置转化为二进制位图，实现了数据的有效压缩，尤其是在处理如字符串和数组等数据结构时。文章还展示了位图压缩在不同场景下的应用实例，包括图像和时间序列数据的压缩。

本文围绕Java中位图算法展开，介绍了位图基本原理、排序复杂度和缺点，还提及算法扩展。重点阐述了Roaring Bitmaps压缩位图，包括其原理、性能及应用场景，如大数据判重、数据库系统等，它能高效处理大规模稀疏数据集。

数据结构与算法

33,025

社区成员

35,336

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章