RoaringBitmap是一个高效的压缩位图，它主要用于快速处理大量数据，例如在大数据分析和处理中，RoaringBitmap可以高效地进行数据过滤和统计操作。
RoaringBitmap的原理并不复杂，其主要思想是将32位整数划分为高16位和低16位，将数值k划分为高16位和低16位，取高16位值找到对应的桶，然后在将低16位值存放在相应的Container中。
具体来说，RoaringBitmap将32位整数划分为2^16个桶，每个桶对应一个Container，用来存放一个数值的低16位。在存储和查询数值的时候，RoaringBitmap将一个数值k划分为高16位(k % 2^16)和低16位(k mod 2^16)，取高16位找到对应的桶，然后在低16位存放在相应的Container中。
关于Container的存储方式，RoaringBitmap使用了三种容器结构：ArrayContainer、BitmapContainer和RunContainer。
ArrayContainer：适合存放稀疏的数据。当一个Container里面的元素数量小于4096时，RoaringBitmap会使用ArrayContainer来存储数据。其内部数据结构是一个有序的Short数组。
BitmapContainer：适合存放稠密的数据。当一个Container里面的元素数量大于等于4096时，RoaringBitmap会使用BitmapContainer来存储数据。这时会使用Bitmap来存储数据，每个bit位代表一个数值存在与否。
RunContainer：用于存储连续的数据序列。连续的整数序列可以压缩为两个二元组表示。例如，连续的整数序列11, 12, 13, 14, 15, 27, 28, 29会被RoaringBitmap压缩为两个二元组(11, 4)和(27, 2)，表示11后面紧跟着4个连续递增的值，27后面跟着2个连续递增的值。
总的来说，RoaringBitmap通过将32位整数划分为桶和Container的方式，实现了高效的压缩和快速的查询操作。同时，通过使用三种Container结构，可以根据数据稀疏或稠密的情况进行灵活的存储和查询操作。
