位圖是用一個btye位來表示一個數(shù)據(jù)是否存在，再通過哈希函數(shù)確定一個數(shù)據(jù)所在的位置，這樣處理會使當(dāng)僅需要判斷一個數(shù)據(jù)在不在的時候大大的提高效率，縮小內(nèi)存的使用，如一個數(shù)據(jù)為int型，而一個int型的數(shù)據(jù)構(gòu)成的位圖能表示32個數(shù)據(jù)的存在狀態(tài)。代碼實現(xiàn)如下：

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Bitmap.h:

#include<vector>
class BitMap
{
public:
	BitMap(size_t size)
		:_size(0)
	{
		Size(size);
	}
	void Set(size_t key)
	{
		size_t index = key / 32;
		size_t offset = key % 32;
		_map[index]=_map[index] | (1 << offset);
		++_size;
	}
	void Reset(size_t key)
	{
		size_t index = key / 32;
		size_t offset = key % 32;
		if ((_map[index] >> offset) & 1)
		{
			_map[index] = _map[index] & (~(1 << offset));
			++_size;
		}
	}
	void Size(size_t size)
	{
		_map.resize(size);
	}
	bool Touch(size_t key)
	{
		size_t index = key / 32;
		size_t offset = key % 32;
		if ((_map[index] >> offset) & 1)
			return true;
		return false;
	}
protected:
	size_t _size;
	vector<size_t> _map;
};

    布隆過濾器：布隆過濾器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數(shù)。布隆過濾器可以用于檢索一個元素是否在一個集合中。它的優(yōu)點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的算法，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。（百度百科）

    這里所說的映射函數(shù)我們一般定義幾個，這樣就可以加大避免沖突的幾率，這里我寫了個key為string 類的布隆過濾器，僅供參考：

BloomFilter.h:

#include"BitMap.h"
size_t BKDRHash(const char *str)//這里定義了5個映射算法，僅供參考
{
	register size_t hash = 0;
	while (size_t ch = (size_t)*str++)
	{
		hash = hash * 131 + ch;           
	}
	return hash;
}
size_t SDBMHash(const char *str)
{
	register size_t hash = 0;
	while (size_t ch = (size_t)*str++)
	{
		hash = 65599 * hash + ch;
		//hash = (size_t)ch + (hash << 6) + (hash << 16) - hash;  
	}
	return hash;
}

size_t RSHash(const char *str)
{
	register size_t hash = 0;
	size_t magic = 63689;
	while (size_t ch = (size_t)*str++)
	{
		hash = hash * magic + ch;
		magic *= 378551;
	}
	return hash;
}

size_t APHash(const char  *str)
{
	register size_t hash = 0;
	size_t ch;
	for (long i = 0; ch = (size_t)*str++; i++)
	{
		if ((i & 1) == 0)
		{
			hash ^= ((hash << 7) ^ ch ^ (hash >> 3));
		}
		else
		{
			hash ^= (~((hash << 11) ^ ch ^ (hash >> 5)));
		}
	}
	return hash;
}
size_t JSHash(const char *str)
{
	if (!*str)        // 以保證空字符串返回哈希值0  
		return 0;
	register size_t hash = 1315423911;
	while (size_t ch = (size_t)*str++)
	{
		hash ^= ((hash << 5) + ch + (hash >> 2));
	}
	return hash;
}
class BloomFilter
{
public:
	BloomFilter(size_t size)
		:_capacity(size)
		, map(size)
	{}
	void Set(const string &key)
	{
		size_t index1 = BKDRHash(key.c_str())%_capacity;
		size_t index2 = SDBMHash(key.c_str()) % _capacity;
		size_t index3 = RSHash(key.c_str()) % _capacity;
		size_t index4 = APHash(key.c_str()) % _capacity;
		size_t index5 = JSHash(key.c_str()) % _capacity;
		map.Set(index1);
		map.Set(index2);
		map.Set(index3);
		map.Set(index4);
		map.Set(index5);
	}
	bool Touch(const string &key)
	{
		if (!map.Touch(BKDRHash(key.c_str()) % _capacity))
			return false;
		if (!map.Touch(SDBMHash(key.c_str()) % _capacity))
			return false;
		if (!map.Touch(RSHash(key.c_str()) % _capacity))
			return false;
		if (!map.Touch(APHash(key.c_str()) % _capacity))
			return false;
		if (!map.Touch(JSHash(key.c_str()) % _capacity))
			return false;
		return true;
	}
protected:
	size_t _capacity;
	BitMap map;
};

    如有疑問希望提出，有錯誤希望指正

網(wǎng)站標題：【干貨】位圖的實現(xiàn)與布隆過濾器
標題來源：http://chinadenli.net/article6/ppsoig.html

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