bitmap是很常用的数据结构，比如用于Bloom Filter中,下面是使用python实现bitmap数据结构的代码讲解,需要的朋友可以参考下
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
以上就是python实现bitmap数据结构详解的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！
