1. 概述
位图（bitmap）是一种很经常使用的结构，在索引。数据压缩等方面有广泛应用。
本文介绍了位图的实现方法及其应用场景。
2. 位图实现
（1）自己实现
在位图中。每一个元素为“0”或“1”，表示其相应的元素不存在或者存在。
#define INT_BITS sizeof(int)
#define SHIFT 5 // 2^5=32
#define MASK 0x1f // 2^5=32
#define MAX 1024*1024*1024 //max number
int bitmap[MAX / INT_BITS];
/*
* 设置第i位
* i >> SHIFT 相当于 i / (2 ^ SHIFT),
* i&MASK相当于mod操作 m mod n 运算
*/
void set(int i) {
bitmap[i >> SHIFT] |= 1 << (i & MASK);
}
//获取第i位
int test(int i) {
return bitmap[i >> SHIFT] & (1 << (i & MASK));
}
//清除第i位
int clear(int i) {
return bitmap[i >> SHIFT] & ~(1 << (i & MASK));
}
（2）函数库实现
C++的STL中有bitmap类，它提供了非常多方法。详见：http://www.cplusplus.com/reference/stl/bitset/
3. 位图应用
3.1 枚举
（1）全组合
字符串全组合枚举（对于长度为n的字符串，组合方式有2^n种）。如：abcdef,能够构造一个从字符串到二进制的映射关系，通过枚举二进制来进行全排序。
null——> 000000
f——> 000001
e——> 000010
ef——> 000011
……
abcedf——> 111111
（2）哈米尔顿距离
枚举算法，复杂度是O(N^2)，如何减少复杂度呢？
假设是N 个二维的点，那么我们能够怎么用较快的方法求出
通过简单的数学变形。我们能够得到这种数学公式：
通过观察，我们发现每一对同样元的符号必然相反，如：x_i-y_i，于是我们有了一个二进制思想的思路，那就是枚举这些二i维的点的x 轴y 轴前的正负号，这样就能够用一个0~3 的数的二进制形式来表示每一个元素前面的正负号。1表示+号。0表示−号，如：2 表示的二进制位形式为10表示x_i-y_i。这样我们就能够通过2^2*N次记录下这些二元组的不同的符号的数值，对于每一个二进制来表示的不同的式子仅仅需记录下他们的值，这样我们仅仅需求max_i 和min_i出这些同样的二进制表示的式子max_i –min_i。最后我们就能够解出ans=max{max_i-min_i}。
通过位图，算法时间复杂度可将为O(N)。
3.2 搜索
设计搜索剪枝时，须要保存已经搜索过的历史信息，有些情况下，能够使用位图减小历史信息数据所占空间。
3.3 压缩
（1）在2.5亿个整数中找出不反复的整数，注，内存不足以容纳这2.5亿个整数？
（2）腾讯面试题：给40亿个不反复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数。怎样高速推断这个数是否在那40亿个数其中？
4. 总结
Bitmap是一种很简洁高速的数据结构，他能同使证存储空间和速度最优化（而不必空间换时间）。
5. 參考资料
（1）《C实现bitmap位图》：http://www.jb51.net/article/54438.htm
（2）武森《浅谈信息学竞赛中的“0”和“1”》
