对于海量数据这个词，大家不难理解吧。主要是针对给定的数据量特别大，占用内存特别大的情况。那么和位图有什么关系呢。看下面一个腾讯的海量数据的例子吧。

例：给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。

       对于这道题，我们给了40亿个不重复的无符号整数，一个整数是4个字节，那么就是40*4=160亿个字节，大概是16G的内存。显然在内存上时存不下的。那么我们怎么来查找呢。既然是不重复，就说明整数要么就不出现，要么就出现一次。整数的最大值是42亿多，即2^32。此时我们就可以用每一位来表示这个数存在或者不存在。如果将32位为一个编号时，原本16G的数据使用位图可以节省到500M的空间。大概我们刚刚学过哈希表，用访问地址的方法来快速的查找出地址对应的值。这里也一样，用到了哈希表中的新的解决海量数据的方法---位图。

那么问题来了？什么是位图呢？

我们用每一位标志这个数存在的状态，设为0（不存在）和1（存在）；

位图的基本结构：

是一个size_t类型的vector数组；

vector<size_t> _array;

位图的基本函数：

对于判断一个无符号整数，是否存在这40亿个数中。

（1）需要存入这40亿个数，使用Set将对应的40亿个位置为1；

（2）使用Test将判断某个位是否为0或1；

注：位图只是考虑了整数类型

位图的实现代码：（vs2013）

#pragma once
#include<iostream>
using namespace std;
#include<vector>//位图的每一位的0,1标志这个数存在或不存在的状态
class BitMap
{
public:BitMap(size_t Size = 1024){_array.resize(Size/32+1);}~BitMap(){}public://将这个数存在的状态置为1void Set(const size_t& value){size_t index = value>>5;size_t bit = value % 32;_array[index] |= (1<<bit);}//将这个数不存在的状态置为0void Reset(const size_t& value){size_t index = value>>5;size_t bit = value % 32;_array[index] &= (~(1<<bit));}//测试某个数是否出现过bool Test(const size_t& value){size_t index = value>>5;size_t bit = value % 32;return (_array[index] & (1<<bit));}
private:vector<size_t> _array;
};void BitMapTest()
{BitMap bm(size_t(-1));   //64位系统下表示的整数的最大值bm.Set(10);bm.Set(100);bm.Set(20);bm.Set(500);cout<<bm.Test(10)<<endl;cout<<bm.Test(200)<<endl;cout<<bm.Test(500)<<endl;cout<<bm.Test(40)<<endl;
}

运行结果：