一千万个整数里面快速查找某个整数的方法是什么

一个有趣的面试题：

假设当我们需要在一千万个整数（整数的范围在1-1亿之间）里面快速查找某个整数是否存在于其中的话，如何快速查找进行判断会比较方便呢？

ps: int 类型的数据存储的时候是会占用四个字节空间，假设存储的数据范围在1-1亿之间，那么数据存储的时候大概占用空间为：100 * 100 * 1000 * 4 byte 大概存储空间大小消耗为 ：40000 kb 40mb左右。

1.散列表结构方案

通过散列表来实现该功能当然是可以的，但是散列表里面除了需要存储对应的数字以外，还需要存储对应的链表指针，每个数字都采用int类型来进行存储的话，光是数字占用的内存大小大概是40mb左右，如果是加上了指针的存储空间的话，那么存储的内存大小大概是80mb左右了。 

2.布尔数组结构方案

通过使用布尔类型的数组来进行存储。首先创建一个一千万长度的布尔类型数组，然后根据整数，定位到相应的下标赋值true，那么以后在遍历的时候，根据相应的下标查找到指定的变量，如果该变量的值是true的话，那么就证明该数字存在。

布尔类型变量在存储的时候只有true和false存在，但是在数组中存储的时候实际上是占用了1个字节，该类型的变量在被编译之后实际上是以int类型的数据0000 0000和0000 0001存储的，因此还是占用了较多的内存空间。 

3.使用bitmap来进行存储

例如说一个长度是10的bitmap，每一个bit位都存储着对应的0到9的十个整形数字，此时每个bitmap所对应的位都是0。当我们存入的数字是3的时候，位于3的位置会变为1。

 

当我们存储了多个数字的时候，例如说存储了4,3,2,1的时候，那么位图结构就会如下所示：

 

那么这个时候你可能就会疑惑了，到底在代码上边该如何通过计算来获取一个数字的索引定位呢？

首先我们将核心思路的代码先贴上来：

 public void set(int number) {
        //相当于对一个数字进行右移动3位，相当于除以8
        int index = number >> 3;
 
        //相当于 number % 8 获取到byte[index]的位置
        int position = number & 0x07;
 
        //进行|或运算  参加运算的两个对象只要有一个为1，其值为1。
        bytes[index] |= 1 << position;
    } 

为了方便理解核心思想，所以还是通过图例来理解会比较好：

例如说往bitmap里面存储一个数字11，那么首先需要通过向右移位（因为一个byte相当于8个bit），计算出所存储的byte[]数组的索引定位，这里计算出index是1。由于一个byte里面存储了八个bit位，所以通过求余的运算来计算postion，算出来为3。

这里假设原有的bitmap里面存储了4和12这2个数字，那么它的结构如下所示：

 

这个时候，我们需要存储11进来，那么就需要进行或运算了：

 

同理，当我们判断数字是否存在的时候，也需要进行相应的判断，代码如下：

  public boolean contain(int number) {
        int index = number >> 3;
        int position = number & 0x07; 
        return (bytes[index] & (1<<position)) !=0;
    }

 

整合一下，简单版的一个bitmap代码如下：

public class MyBitMap {
 
    private byte[] bytes;
    private int initSize;
 
    public MyBitMap(int size) {
        if (size <= 0) {
            return;
        }
        initSize = size / (8) + 1;
        bytes = new byte[initSize];
    }
 
    public void set(int number) {
        //相当于对一个数字进行右移动3位，相当于除以8
        int index = number >> 3;
        //相当于 number % 8 获取到byte[index]的位置
        int position = number & 0x07;
        //进行|或运算  参加运算的两个对象只要有一个为1，其值为1。
        bytes[index] |= 1 << position;
    }
 
 
    public boolean contain(int number) {
        int index = number >> 3;
        int position = number & 0x07;
        return (bytes[index] & (1 << position)) != 0;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        MyBitMap myBitMap = new MyBitMap(32);
        myBitMap.set(30);
        myBitMap.set(13);
        myBitMap.set(24);
        System.out.println(myBitMap.contain(2));
    }
 
}

从刚刚位图结构的讲解中，你应该可以发现，位图通过数组下标来定位数据，所以，访问效率非常高。而且，每个数字用一个二进制位来表示，在数字范围不大的情况下，所需要的内存空间非常节省。

比如刚刚那个例子，如果用散列表存储这 1 千万的数据，数据是 32 位的整型数，也就是需要 4 个字节的存储空间，那总共至少需要 40MB 的存储空间。如果我们通过位图的话，数字范围在 1 到 1 亿之间，只需要 1 亿个二进制位，也就是 12MB 左右的存储空间就够了。

但是实际应用中，却并非如我们所想象的那么简单，假设我们的实际场景进行改变一下：

还是刚刚的那个情况：

还是一千万个数字，但是数字范围不是 1 到 1 亿，而是 1 到 10 亿，那位图的大小就是 10 亿个二进制位，也就是 120MB 的大小，消耗的内存空间反而更加大了，而且在bitmap里面还会有部分空间浪费的情况存在。

假设我们对每一个数字都进行一次hash计算，然后通过hash将计算后的结果范围限制在1千万里面，那么就不需要再定义10亿个二进制位了。

但是这样子还是会有相应的弊端，例如说hash冲突。那么这个时候如果我们采用多个hash函数来进行处理的话，理论上是可以大大降低冲突的概率的。于是就有了下边所说的布隆过滤器一说。

布隆过滤器

 

布隆过滤器通过使用多次的hash计算来进行数值是否存在的判断，虽然大大降低了hash冲突的情况，但是还是存在一定的缺陷，那就是容易会有误判的情况。例如说如下如所示：

 

布隆过滤器的误判有一个特点，那就是，它只会对存在的情况有误判。如果某个数字经过布隆过滤器判断不存在，那说明这个数字真的不存在，不会发生误判；如果某个数字经过布隆过滤器判断存在，这个时候才会有可能误判，有可能并不存在。

不过，只要我们调整哈希函数的个数、位图大小跟要存储数字的个数之间的比例，那就可以将这种误判的概率降到非常低。

那么该怎么调整这个位图大小和存储数字之间的比例呢？

这里可能就需要用到一些数学公式来进行计算了。

在位数组长度m的BF中插入一个元素，相应的位可能会被标志为1。所以说，在插入元素后，该比特仍然为0的概率是：

 

现有k个哈希函数，并插入n个元素，自然就可以得到该比特仍然为0的概率是：

 

反过来讲，它已经被置为1的概率就是：

 

也就是说，如果在插入n个元素后，我们用一个不在集合中的元素来检测，那么被误报为存在于集合中的概率（也就是所有哈希函数对应的比特都为1的概率）为：

 

当n比较大时，在查询了相关资料之后，可以近似得出误判率的公式大致如下：（本人数学不是太好，这段公式是请教其他大佬得出的）

 

所以，在哈希函数的个数k一定的情况下：

• 位数组长度m越大，误判率越低；
• 已插入元素的个数n越大，误判率越高。

尽管说布隆过滤器在使用的时候会有误判的情况发生，但是在对于数据的准确性有一定容忍度的情况下，使用布隆过滤器还是会比较推荐的。

在实际的项目应用中，布隆过滤器经常会被用在一些大规模去重，但又允许有小概率误差的场景中，例如说我们对一组爬虫网页地址的去重操作，或者统计某些大型网站每天的用户访问数量（需要对相同用户的多次访问进行去重）。

实际上，关于bitmap和布隆过滤器这类工具在大型互联网企业上已经受到了广泛使用，例如说java里面提供了BitSet类，Redis也提供了相应的位图类，Google里面的guava工具包中的BloomFilter也已经实现类布隆过滤器，所以在实际应用的时候只需要直接使用这些现有的组件即可，避免重复造轮子的情况发生。 

4.Redis提供的BitMap

在redis里有一个叫做bitmap的数据结构，使用技巧如下： 

setbit指令

语法：setbit key offset value
127.0.0.1:6379> setbit bitmap-01 999 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit bitmap-01 999 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit bitmap-01 1003 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit bitmap-01 1003 0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> setbit bitmap-01 1004 0
(integer) 0 

注意：

1.offset 参数必须大于或等于 0 ，小于 2^32 (bit 映射被限制在 512 MB 之内)。

2.因为 Redis 字符串的大小被限制在 512 兆(megabytes)以内， 所以用户能够使用的最大偏移量为 2^29-1(536870911) ， 如果你需要使用比这更大的空间， 请使用多个 key。

3.当生成一个很长的字符串时， Redis 需要分配内存空间， 该操作有时候可能会造成服务器阻塞(block)。在2010年出产的Macbook Pro上， 设置偏移量为 536870911(512MB 内存分配)将耗费约 300 毫秒， 设置偏移量为 134217728(128MB 内存分配)将耗费约 80 毫秒， 设置偏移量 33554432(32MB 内存分配)将耗费约 30 毫秒， 设置偏移量为 8388608(8MB 内存分配)将耗费约 8 毫秒。 

getbit指令

语法：getbit key offset

返回值：

127.0.0.1:6379> setbit bm 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> getbit bm 0
(integer) 1  
  

bitcount指令

语法：bitcount key [start] [end]  ，这里的start和end值为可选项

返回值：被设置为 1 的位的数量

127.0.0.1:6379> bitcount user18 
(integer) 4  
  

bitop指令

语法：bitop operation destkey key [key ...]

operation 可以是 AND 、 OR 、 NOT 、 XOR 这四种操作中的任意一种：

BITOP AND destkey key [key ...] ，对一个或多个 key 求逻辑并，并将结果保存到 destkey 。
BITOP OR destkey key [key ...] ，对一个或多个 key 求逻辑或，并将结果保存到 destkey 。
BITOP XOR destkey key [key ...] ，对一个或多个 key 求逻辑异或，并将结果保存到 destkey 。
BITOP NOT destkey key ，对给定 key 求逻辑非，并将结果保存到 destkey 。  
  

实战案例

统计某个用户在xx论坛的签到次数，这里假设用户的id为u18

127.0.0.1:6379> setbit user18 1 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit user18 2 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit user18 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit user18 15 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bitcount user18 
(integer) 4 

通过使用bitcount指令可以快速从redis中计算出user18的签到天数。

( ps:但是如果要计算出连续签到的天数，或者记录更多的签到信息，并且考虑上数据存储的可靠稳定性，那么此时bitmap就不太适用了，这里我只是模拟了一个案例供大家学习这条指令的使用。) 

按天统计网站活跃用户

设计思路，用天来作为统计的key，然后以用户ID作为Offset，一旦用户登录访问网站，则根据其用户id计算出对应的offset并且将其设置为1。

//2020年10月21日 用户11034访问网站
127.0.0.1:6379> setbit 20201021 11034 1
(integer) 0
//2020年10月21日 用户11089访问网站
127.0.0.1:6379> setbit 20201021 11089 1
(integer) 0
//2020年10月21日 用户11034访问网站
127.0.0.1:6379> setbit 20201022 11034 1
(integer) 0
//2020年10月21日 用户11032访问网站
127.0.0.1:6379> setbit 20201023 11032 1
(integer) 0
//通过使用bitop or 做多个集合的交集运算，计算出2020年10月21日 至2020年10月22日
//内连续登录的用户id，并且将其放入到名为active_user的bitmap中
127.0.0.1:6379> bitop or active_user 20201021 20201022
(integer) 1387
//提取活跃用户信息
127.0.0.1:6379> bitcount active_user
(integer) 2
127.0.0.1:6379>  
  

用户在线状态、在线人数统计

//模拟用户98321访问系统
127.0.0.1:6379> setbit online_member 98321 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit online_member 13284 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit online_member 834521 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bitcount online_member
(integer) 3
//模拟用户13284离开系统，在线人数减1
127.0.0.1:6379> setbit online_member 13284 0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bitcount online_member
(integer) 2
127.0.0.1:6379> 

这段指令案例将会员id作为来offset位置，存入到来bitmap中，通过设置相应到bitmap，当有对应会员登录访问的时候，对应offset位置则置为1，最后通过bitcount来统计该bitmap中有多少个项为1，从而计算出用户在线的人数。 

Guava提供的布隆过滤器

对应的依赖：

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>22.0</version>
</dependency>

引入相关的依赖之后，可以通过编写一个简单的案例来理解guava里面提供的布隆过滤器组件：

packageorg.idea.guava.filter;
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
/**
* @author idea
* @date created in 11:05 上午 2020/10/25
*/
public class GuavaBloomFilter {
public static void main(String[] args) {
//创建布隆过滤器时要传入期望处理的元素数量，及最期望的误报的概率。
    BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(
Funnels.integerFunnel(),
100,  //希望存储的元素个数
0.01  //希望误报的概率
);
bloomFilter.put(1);
bloomFilter.put(2);
bloomFilter.put(3);
bloomFilter.put(4);
bloomFilter.put(5);
        //判断过滤器内部是否存在对应的元素
System.out.println(bloomFilter.mightContain(1));
System.out.println(bloomFilter.mightContain(2));
System.out.println(bloomFilter.mightContain(1000));
}
} 

这段代码中你可能会疑惑，为什么是mightContain而不是contain呢？

这一点其实和布隆过滤器本身的误判机制有关。

布隆过滤器常用的场景为：

对于一些缓存穿透的场景可以用于做为预防手段。

本身的优点：

存储空间消耗较少。

时间效率高，查询和插入的时间复杂度均为O(h)。（h为hash函数的个数）

缺点：

查询元素是否存在的概率不能保证100%准确，会有部分误判的情况存在。

只能插入和查询元素，不允许进行删除操作。