}
*p = *p|(0x01<<(posi%BYTESIZE));//将该Bit位赋值1
return;
}
void BitMapSortDemo()
{
//为了简单起见，我们不考虑负数
int num[] = {3,5,2,10,6,12,8,14,9};
//BufferLen这个值是根据待排序的数据中最大值确定的
//待排序中的最大值是14，因此只需要2个Bytes(16个Bit)
//就可以了。
const int BufferLen = 2;
char *pBuffer = new char[BufferLen];
//要将所有的Bit位置为0，否则结果不可预知。
memset(pBuffer,0,BufferLen);
for(int i=0;i<9;i++)
{
//首先将相应Bit位上置为1
SetBit(pBuffer,num[i]);
}
//输出排序结果
for(int i=0;i
{
for(int j=0;j
{
//判断该位上是否是1，进行输出，这里的判断比较笨。
//首先得到该第j位的掩码(0x01<< p="">
//位和此掩码作与操作。最后判断掩码是否和处理后的
//结果相同
if((*pBuffer&(0x01<
{
printf("%d ",i*BYTESIZE + j);
}
}
pBuffer++;
}
}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
BitMapSortDemo();
return 0;
}
可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下
基本原理及要点
使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码
扩展
Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展(关于Bloom filter，请参见：海量数据处理之Bloom filter详解)。
问题实例
1)已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。
8位最多99 999 999，大概需要99m个bit，大概10几m字节的内存即可。 (可以理解为从0-99 999 999的数字，每个数字对应一个Bit位，所以只需要99M个Bit==1.2MBytes，这样，就用了小小的1.2M左右的内存表示了所有的8位数的电话)
2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，0表示未出现，1表示出现一次，2表示出现2次及以上，在遍历这些数的时候，如果对应位置的值是0，则将其置为1;如果是1，将其置为2;如果是2，则保持不变。或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map，都是一样的道理。