bitmap是很常用的数据结构，比如用于Bloom Filter中；用于无重复整数的排序等等。bitmap通常基于数组来实现，数组中每个元素可以看成是一系列二进制数，所有元素组成更大的二进制集合。对于Python来说，整数类型默认是有符号类型，所以一个整数的可用位数为31位。
bitmap实现思路
bitmap是用于对每一位进行操作。举例来说，一个Python数组包含4个32位有符号整型，则总共可用位为4 * 31 = 124位。如果要在第90个二进制位上操作，则要先获取到操作数组的第几个元素，再获取相应的位索引，然后执行操作。
上图所示为一个32位整型，在Python中默认是有符号类型，最高位为符号位，bitmap不能使用它。左边是高位，右边是低位，最低位为第0位。
bitmap是用于对每一位进行操作。举例来说，一个Python数组包含4个32位有符号整型，则总共可用位为4 * 31 = 124位。如果要在第90个二进制位上操作，则要先获取到操作数组的第几个元素，再获取相应的位索引，然后执行操作。
初始化bitmap
首先需要初始化bitmap。拿90这个整数来说，因为单个整型只能使用31位，所以90除以31并向上取整则可得知需要几个数组元素。代码如下：
#!/usr/bin/env python
#coding: utf8
class Bitmap(object):
def __init__(self, max):
self.size = int((max + 31 - 1) / 31) #向上取整
if __name__ == '__main__':
bitmap = Bitmap(90)
print '需要 %d 个元素。' % bitmap.size
$ python bitmap.py
需要 3 个元素。
计算在数组中的索引
计算在数组中的索引其实是跟之前计算数组大小是一样的。只不过之前是对最大数计算，现在换成任一需要存储的整数。但是有一点不同，计算在数组中的索引是向下取整，所以需要修改calcElemIndex方法的实现。代码改为如下：
#!/usr/bin/env python
#coding: utf8
class Bitmap(object):
def __init__(self, max):
self.size = self.calcElemIndex(max, True)
self.array = [0 for i in range(self.size)]
def calcElemIndex(self, num, up=False):
'''up为True则为向上取整, 否则为向下取整'''
if up:
return int((num + 31 - 1) / 31) #向上取整
return num / 31
if __name__ == '__main__':
bitmap = Bitmap(90)
print '数组需要 %d 个元素。' % bitmap.size
print '47 应存储在第 %d 个数组元素上。' % bitmap.calcElemIndex(47)
$ python bitmap.py
数组需要 3 个元素。
47 应存储在第 1 个数组元素上。
所以获取最大整数很重要，否则有可能创建的数组容纳不下某些数据。
计算在数组元素中的位索引
数组元素中的位索引可以通过取模运算来得到。令需存储的整数跟31取模即可得到位索引。代码改为如下：
#!/usr/bin/env python
#coding: utf8
class Bitmap(object):
def __init__(self, max):
self.size = self.calcElemIndex(max, True)
self.array = [0 for i in range(self.size)]
def calcElemIndex(self, num, up=False):
'''up为True则为向上取整, 否则为向下取整'''
if up:
return int((num + 31 - 1) / 31) #向上取整
return num / 31
def calcBitIndex(self, num):
return num % 31
if __name__ == '__main__':
bitmap = Bitmap(90)
print '数组需要 %d 个元素。' % bitmap.size
print '47 应存储在第 %d 个数组元素上。' % bitmap.calcElemIndex(47)
print '47 应存储在第 %d 个数组元素的第 %d 位上。' % (bitmap.calcElemIndex(47), bitmap.calcBitIndex(47),)
别忘了是从第0位算起哦。
置1操作
二进制位默认是0，将某位置1则表示在此位存储了数据。代码改为如下：
#!/usr/bin/env python
#coding: utf8
class Bitmap(object):
def __init__(self, max):
self.size = self.calcElemIndex(max, True)
self.array = [0 for i in range(self.size)]
def calcElemIndex(self, num, up=False):
'''up为True则为向上取整, 否则为向下取整'''
if up:
return int((num + 31 - 1) / 31) #向上取整
return num / 31
def calcBitIndex(self, num):
return num % 31
def set(self, num):
elemIndex = self.calcElemIndex(num)
byteIndex = self.calcBitIndex(num)
elem = self.array[elemIndex]
self.array[elemIndex] = elem | (1
if __name__ == '__main__':
bitmap = Bitmap(90)
bitmap.set(0)
print bitmap.array
因为从第0位算起，所以如需要存储0，则需要把第0位置1。
清0操作
将某位置0，也即丢弃已存储的数据。代码如下：
#!/usr/bin/env python
#coding: utf8
class Bitmap(object):
def __init__(self, max):
self.size = self.calcElemIndex(max, True)
self.array = [0 for i in range(self.size)]
def calcElemIndex(self, num, up=False):
'''up为True则为向上取整, 否则为向下取整'''
if up:
return int((num + 31 - 1) / 31) #向上取整
return num / 31
def calcBitIndex(self, num):
return num % 31
def set(self, num):
elemIndex = self.calcElemIndex(num)
byteIndex = self.calcBitIndex(num)
elem = self.array[elemIndex]
self.array[elemIndex] = elem | (1
def clean(self, i):
elemIndex = self.calcElemIndex(i)
byteIndex = self.calcBitIndex(i)
elem = self.array[elemIndex]
self.array[elemIndex] = elem & (~(1
if __name__ == '__main__':
bitmap = Bitmap(87)
bitmap.set(0)
bitmap.set(34)
print bitmap.array
bitmap.clean(0)
print bitmap.array
bitmap.clean(34)
print bitmap.array
清0和置1是互反操作。
测试某位是否为1
判断某位是否为1是为了取出之前所存储的数据。代码如下：
#!/usr/bin/env python
#coding: utf8
class Bitmap(object):
def __init__(self, max):
self.size = self.calcElemIndex(max, True)
self.array = [0 for i in range(self.size)]
def calcElemIndex(self, num, up=False):
'''up为True则为向上取整, 否则为向下取整'''
if up:
return int((num + 31 - 1) / 31) #向上取整
return num / 31
def calcBitIndex(self, num):
return num % 31
def set(self, num):
elemIndex = self.calcElemIndex(num)
byteIndex = self.calcBitIndex(num)
elem = self.array[elemIndex]
self.array[elemIndex] = elem | (1
def clean(self, i):
elemIndex = self.calcElemIndex(i)
byteIndex = self.calcBitIndex(i)
elem = self.array[elemIndex]
self.array[elemIndex] = elem & (~(1
def test(self, i):
elemIndex = self.calcElemIndex(i)
byteIndex = self.calcBitIndex(i)
if self.array[elemIndex] & (1 return True
return False
if __name__ == '__main__':
bitmap = Bitmap(90)
bitmap.set(0)
print bitmap.array
print bitmap.test(0)
bitmap.set(1)
print bitmap.test(1)
print bitmap.test(2)
bitmap.clean(1)
print bitmap.test(1)
$ python bitmap.py
[1, 0, 0]
True
True
False
False
次に、重複しない配列の並べ替えを実装します。順序のない非負の整数配列の最大要素は 879 であることが知られています。自然に並べ替えてください。コードは次のとおりです:
#!/usr/bin/env python
#coding: utf8
class Bitmap(object):
def __init__(self, max):
self.size = self.calcElemIndex(max, True)
self.array = [0 for i in range(self .size)]
def calcElemIndex(self, num, up=False):
'''up が True の場合、切り上げられ、それ以外の場合は切り捨てられます'''
if up:
return int ( (num + 31 - 1) / 31) #切り上げ
return num / 31
def calcBitIndex(self, num):
return num % 31
def set(self, num):
elemIndex = self.calcElemIndex(num)
byteIndex = self.calcBitIndex(num)
elem = self.array[elemIndex]
self.array [elemIndex] = elem | (1
def clean(self, i):
elemIndex = self.calcElemIndex(i)
byteIndex = self.calcBitIndex(i)
elem = self.array[elemIndex]
self.array [elemIndex] = elem & (~(1
def test(self, i):
elemIndex = self.calcElemIndex(i)
byteIndex = self.calcBitIndex(i)
if self.array[elemIndex] & (1 true を返す false を返す
if __name__ == '__main__':
suffle_array = [45, 2, 78, 35, 67, 90, 879, 0, 340, 123, 46]
結果 = []
bitmap = Bitmap(MAX)
for num in suffle_array:
bitmap.set(num)
for i in range(MAX + 1):
ビットマップの場合。 test(i):
result.append(i)
print '元の配列は: %s' % suffle_array
Python vs. C：曲線と使いやすさの学習Apr 19, 2025 am 12:20 AMPythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。
Python vs. C：メモリ管理とコントロールApr 19, 2025 am 12:17 AMPythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。
科学コンピューティングのためのPython：詳細な外観Apr 19, 2025 am 12:15 AM科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
PythonとC：適切なツールを見つけるApr 19, 2025 am 12:04 AMPythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1）Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2）Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。
データサイエンスと機械学習のためのPythonApr 19, 2025 am 12:02 AMPythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1）Pandasはデータ処理と分析に使用され、2）Numpyが効率的な数値計算を提供し、3）SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。
Pythonの学習：2時間の毎日の研究で十分ですか？Apr 18, 2025 am 12:22 AMPythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか？それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1）明確な学習計画を策定し、2）適切な学習リソースと方法を選択します。3）実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。
Web開発用のPython：主要なアプリケーションApr 18, 2025 am 12:20 AMWeb開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework：Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発：フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化：Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI：Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化：非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
Python vs. C：パフォーマンスと効率の探索Apr 18, 2025 am 12:20 AMPythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。
ホットAIツール
Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Undress AI Tool
脱衣画像を無料で
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。
人気の記事
ホットツール
メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）
Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール
WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール
ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境
