引言
在我们正式开始之前，我们先来看两个问题
1、从10亿个正整数中找出最大的前100个数（限制在1G左右内存，充足的磁盘空间）
2、一个包含n个正整数的文件，每个正整数小于n,n等于10的7次方（一千万）。并且文件内的正整数没有重复和关联数据（限制在1M左右内存，充足的磁盘空间）
看到这两个问题，我们第一反应，是不是会觉得很头疼？
位图法
位图法就是bitmap的缩写。所谓bitmap，就是用每一位来存放某种状态，适用于大规模数据，但数据状态又不是很多的情况。
数据结构
unsigned int bit[N];
在这个数组里面，可以存储 N * sizeof(int) * 8个数据，但是最大的数只能是N * sizeof(int) * 8 - 1。假如，我们要存储的数据范围为0-15，则我们只需要使得N=1，这样就可以把数据存进去。如下图：
数据为【5，1，7，15，0，4，6，10】，则存入这个结构中的情况为
典型应用
海量数据排序
从最简单的情况说起，如果要对90个小于100的不重复的正整数排序。用位图的思想就是先申请一块100bit的空间，第一遍遍历所有的数，将出现的数字在位图中对应的位置置为1；第二遍遍历位图，依次输出值为1的位对应的数字。先且不说这种情况出现的频率不是很高，就仅这种情况，还是有很多其他的排序算法有它们自己的优势（不用额外占用空间之类）。但更进一步，如果我们把数字范围放大，对1000,000,000中的900,000,000个不重复的正整数排序，由于需要的内存非常大，其他算法在不分治的情况下就很难再处理这个问题。而用位图法只需要1000000000/(81024104)=119.2MB空间，对现在的计算机来说没有任何问题。
海量数据去重
看一个比较常见的面试题：在2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存不足以放下算有的数。我们可以采用两位的位图法，为每个数分配两位，00表示没有出现，01表示出现一次，10表示出现多次，11没有意义。这样下来总共需要GB(这里没有限定整数的范围，所有把所有32位整数都考虑进去)的内存。接下去扫描着2.5亿个整数，查看位图中相对应的位，如果是00就变为01，如果是01就变为10，其他情况保持不变。扫描完成后仍为01的整数就是需要查找的数。
数据压缩
假设有这样一份数据，记录了全国1990-1999年出生的人的姓名和出生年月的键值对。假设正好有一千万人，那就要存储一千万个姓名和年份。如何运用Bitmap的思想来压缩数据呢。下面提供几种思路。
从人的角度来看，由于一共就只有10个年份，可以用4个bit将它们区分开。如0000表示1990年，1001表示1999年。那一个人的出生年份就可以用4个bit位来表示，进而一千万个年份就可以压缩为一千万个4位的bit组；从另一个角度来看这个问题，我们有10个年份，每个人要么是要么不是在这个年份出生。每个人对于年份来说就可以抽象为一个bit位，所以我们可以把一千万的年龄压缩为10个一千万位的bit组。这样压缩的力度不如按人的角度压缩的大，但从年份出发的问题会有一定的优势，如有哪些人是1990年出生的，只需遍历1990年对应的那个bit组就可以了。
可以看出来不管从哪个角度，bitmap的压缩都是建立在数据中存在大量的冗余数据的基础上的，如年份。而在上面的问题中，年份的分布是散乱的，那假如我们事先把数据进行了排序，把相同的出生年份的人排在一起，那数据就可以进一步压缩。这样一来就只要记录每个年份的人数，就可以根据下标来判断每个人的出生年份。
缺点
- 存储离散数据利用率低
Bitmap申请空间时要根据最大的数来决定申请的空间大小，如果数据是离散的，那空间的利用率就会非常低。 - 不适合多状态
一个bit只能表示两种状态，如果要表示更多的状态，就需要更多的状态位来实现。如果一个数字需要多个状态位来表示的话，Bitmap的优越性也会大打折扣，而且复杂度却在增加 - 可读性差
将数据抽象为bit不利于理解，尤其是用多个bit位来表示一个数时
写在最后的话
它的时间复杂度是多少？
