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做网站视频是什么专业35个成功的市场营销策划案例

做网站视频是什么专业,35个成功的市场营销策划案例,安溪网站建设,丹阳网站设计继续深入探索海量数据处理的奥秘。之前我们讨论过如何在有限内存下查找重复元素或缺失元素,今天我们来增加一点难度: 挑战是: 有一个包含 40 亿个非负 32 位整数的文件。使用最多 1GB 的内存,找出所有恰好出现了两次的数。 注意…

继续深入探索海量数据处理的奥秘。之前我们讨论过如何在有限内存下查找重复元素或缺失元素,今天我们来增加一点难度:

挑战是: 有一个包含 40 亿个非负 32 位整数的文件。使用最多 1GB 的内存,找出所有恰好出现了两次的数。

注意关键词:恰好两次。这意味着出现一次、三次或更多次的数,我们都不关心。

一、回顾与升级:为何简单 BitMap 不够用?

  • 挑战分析:

    • 数据范围:0 到 232 - 1 (约 42.9 亿)。
    • 数据量:40 亿。
    • 内存限制:1 GB。
  • 标准 HashMap? 不可行。我们之前算过,最坏情况下需要远超 1GB 的内存。

  • 基础 BitMap (1 比特/数)? 我们用它成功解决了“查找重复元素”和“查找缺失元素”的问题。它能告诉我们一个数字是否存在 (1) 或 不存在 (0)。实现它大约需要 512MB 内存。

    • 局限性: 它无法区分一个数字是出现了一次,还是两次,还是很多次。一旦某个数字对应的比特位被设为 1,它就永远是 1 了。我们丢失了频率信息。

类比: 简单的 BitMap 就像一个开关,只能表示“开”(出现过)或“关”(没出现过)。但现在我们需要一个能计数到“两次”的计数器。

二、解决方案:2-Bit Map - 用两位编码频率

既然 1 个比特不够表达所需的状态(未出现、出现一次、出现两次、出现多次),我们就需要更多的比特位。

  • 核心思想: 为每个可能的非负整数(0 到 232 - 1)分配两个比特位。这两个比特位组合起来可以表示四种状态,正好满足我们的需求。

  • 状态编码: 我们可以这样定义 2 个比特位的含义:

    • ​00​:表示这个数字还未出现过。
    • ​01​:表示这个数字出现过一次。
    • ​10​:表示这个数字出现过两次。
    • ​11​:表示这个数字出现过三次或更多次。(一旦达到这个状态,就不再改变,因为我们只关心恰好两次的情况)
  • 内存占用计算:

    • 我们需要为 232 个可能的数字,每个数字分配 2 个比特。
    • 总比特数:2^32 * 2 bits​。
    • 总字节数:(2^32 * 2) / 8 Bytes = 2^32 / 4 Bytes = 2^30 Bytes​。
    • 换算:2^30 Bytes = 1 Gigabyte (GB)​。
  • 结论: 理论上,使用 2-Bit Map 需要 1GB 的内存,正好符合题目要求!(在实际工程中,需要精确实现以避免微小的额外开销导致超限)。

类比: 现在我们给每个数字配了一个能显示 0, 1, 2, 3+ 的迷你计数器(用两位二进制 00, 01, 10, 11 表示),而不是简单的开关。

三、算法步骤:两遍扫描定乾坤

  1. 初始化 (构建 2-Bit Map):

    • 申请一块 1GB 大小的内存空间(例如,byte[] bitMap = new byte[1 << 30];​ 或者用 int[]​ 或 long[]​)。
    • 将这 1GB 内存的所有比特位初始化为 0。这样,每个数字的初始状态都是 00​(未出现)。
  2. 第一遍扫描 (计数与状态更新):

    • 逐个读取文件中的 40 亿个非负整数 num​。

    • 对于每个 num​:

      • 定位: 找到 num​ 对应的两个比特位在内存块中的位置。起始位索引大约是 base_index = num * 2​。

      • 读取当前状态: 通过位运算,读取 base_index​ 和 base_index + 1​ 这两个比特位的值,得到当前的状态(00​, 01​, 10​, or 11​)。

      • 更新状态: 根据读取到的当前状态,应用状态转换规则:

        • 如果当前是 00​,则将其更新为 01​。
        • 如果当前是 01​,则将其更新为 10​。
        • 如果当前是 10​,则将其更新为 11​。
        • 如果当前是 11​,则保持 11​ 不变。
      • 写回新状态: 通过位运算,将更新后的两个比特位写回到内存块中的相应位置。

  3. 第二遍扫描 (查找结果):

    • 处理完所有 40 亿个输入数字后,开始遍历所有可能的非负整数 i​,从 0 到 232 - 1。

    • 对于每个 i​:

      • 定位: 找到 i​ 对应的两个比特位的位置 base_index = i * 2​。
      • 读取最终状态: 通过位运算,读取这两个比特位的最终状态。
      • 判断: 如果这两个比特位表示的状态恰好是 10​(二进制的 2),那么就说明数字 i​ 在输入文件中正好出现了两次。
      • 输出: 将 i​ 输出或添加到结果列表中。

四、实现细节提示 (位运算是关键)

要在 byte[]​ 或 int[]​ 数组上精确操作两个比特位,需要一些位运算技巧:

  • 定位字节/整数: byteIndex = (num * 2) / 8​ 或 intIndex = (num * 2) / 32​。
  • 定位位内偏移: bitOffset = (num * 2) % 8​ 或 (num * 2) % 32​。
  • 读取 2 位状态: 可能需要读取包含这两个比特的整个字节/整数,然后用位移 >>​ 和位与 &​ 操作符提取出目标两位。例如,要读取 bitOffset​ 和 bitOffset + 1​ 位,可以 (byteValue >> bitOffset) & 0x03​ (0x03 是二进制的 00000011​)。
  • 写入 2 位状态: 先用位与 &​ 清零目标两位(例如 byteValue & ~(0x03 << bitOffset)​),然后用位或 |​ 将新状态写入(例如 byteValue | (newState << bitOffset)​)。

(具体实现会比这个描述更复杂,需要仔细处理边界和字节/整数内的比特排列)

五、知识要点梳理

  • BitMap 扩展: 标准 BitMap 用 1 位表示存在性,可以通过增加每个元素占用的位数(如 2-Bit Map)来存储更复杂的状态或计数(有限范围内)。
  • 状态机思想: 2-Bit Map 的状态转换(00 -> 01 -> 10 -> 11)实际上是一个简单的状态机。
  • 精确内存控制: 解决内存受限问题的关键在于精确计算所需空间,并选择能满足空间要求的数据结构。
  • 位运算: 在低级别内存操作和优化空间使用时,位运算是不可或缺的工具。

通过将 BitMap 从 1 位扩展到 2 位,我们巧妙地在 1GB 内存限制内,实现了对 40 亿整数出现频率的精确统计(至少统计到“两次”这一关键状态)。这再次证明了理解问题本质、灵活运用基础数据结构和位运算对于解决海量数据问题的重要性。

http://www.dtcms.com/wzjs/67012.html

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