0x00 前言

本篇是大数据算法系列 第一篇《BitMap的原理和实现》，BitMap 的思想的和原理是很多算法的基础，因此我们以BitMap开篇。

既然是说大数据算法，我们先尝试给大数据算法一个定义，或者说是限定一下这个系列的范围。

大数据算法：在给定的资源约束下，以大数据为输入，在给定时间约束内可以计算出给定问题加过的算法。

大数据算法会有传统的算法有不一样的地方：

1. 资源有约束
2. 时间有约束
3. 大数据作为输入
4. 不一定是精确算法

前三点可以看作是对算法的要求，第四点可以看作是在大数据场景下算法可以做出的让步。比如说在10亿的数据中求 count distinct 操作，完全精确的算法会十分占用空间资源，而且也很难在快速计算出结果。如果这时候允许一定的误差，就可以在极短的时间使用少量的内容算出结果，比如基数估计算法中的Hyperloglog。

本系列会包括 BitMap、Roaring BitMap、Bloom Filter、Counting Bloom Filter、Linear Counting、Loglog Counting、HyperLogLog Counting 等算法。我会把这些算法一个个过一遍，看论文、写代码、整理学习笔记。

对于技术人员来讲，文章应该做到 图文码并茂，因此我会尽量做到每篇文章都有原理说明和示例代码的实现，原理说明会通过配图的方式来理解，代码的话会有一个比较简单的demo。

0x01 原理

基本原理

BitMap 的基本原理就是用一个 bit 来标记某个元素对应的 Value，而 Key 即是该元素。由于采用一 个bit 来存储一个数据，因此可以大大的节省空间。

我们通过一个具体的例子来说明 BitMap 的原理，假设我们要对 0-31 内的 3 个元素 (10, 17,28) 排序，那么我们就可以采用 BitMap 方法（假设这些元素没有重复）。

如下图，要表示 32 个数，我们就只需要 32 个 bit（4Bytes），首先我们开辟 4Byte 的空间，将这些空间的所有 bit 位都置为 0。

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