海量数据去重排序bitmap(位图法)在java中实现的两种方法

海量数据去重排序bitmap(位图法)是一种高效的数据处理方法，可以有效提升数据处理的效率。在Java中实现海量数据去重排序bitmap(位图法)可以采用以下两种方法：

1. 使用Java BitSet类实现位图法

1.1 初始数据的准备

在使用位图法进行去重排序之前，需要先将原始数据以字符串的形式进行处理，并按照一定规则转化为二进制码。在这个例子中，我们将对原始数据进行排序，然后使用逗号分隔符将它们拼接成一个字符串，方便后续处理。

import java.util.Arrays;

public class BitMapDemo {
    private static final int N = 10000000;

    public static void main(String[] args) {
        int[] data = initData(N);     
        Arrays.sort(data);
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for(int i = 0; i < N; i++) {
            sb.append(data[i]+",");    
        }
        String strData = sb.toString();
        System.out.println("排序后的数据："+strData.substring(0, 200)+"...");
    }

    private static int[] initData(int n) {
        int[] data = new int[n];    
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            data[i] = (int)(Math.random()*(n/10));    
        }
        System.out.println("初始数据："+Arrays.toString(data).substring(0, 200)+"...");
        return data;
    }
}

1.2 使用BitSet进行去重排序

有了准备工作后，我们就可以使用Java BitSet类来完成海量数据的去重排序处理了。BitSet是Java中最原始的位集合类，它以比特位（bitset）的形式保存数据，通常用于大规模数据的处理，采用布隆过滤器和对数分类器等算法。在这个例子中，我们将首先使用具有确定位数的BitSet类来表示数据，然后在处理原始数据时，将每个数据转化为一个整数作为索引，并将其对应的位标记为1。这样，我们就可以将原始数据去重并排序。

以下是代码实现：

import java.util.BitSet;
import java.util.Arrays;

public class BitMapDemo {
    private static final int N = 10000000;

    public static void main(String[] args) {
        int[] data = initData(N);     
        Arrays.sort(data);
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for(int i = 0; i < N; i++) {
            sb.append(data[i]+",");    
        }
        String strData = sb.toString();
        System.out.println("排序后的数据："+strData.substring(0, 200)+"...");

        BitSet bs = new BitSet(N);
        int[] result = new int[N];
        int index = 0;
        for(String s : strData.split(",") ) {
            int i = Integer.parseInt(s);
            if(!bs.get(i)) {
                bs.set(i);
                result[index++] = i;
            }
        }
        System.out.println("去重后的数据："+Arrays.toString(Arrays.copyOf(result, index)).substring(0, 200)+"...");
    }

    private static int[] initData(int n) {
        int[] data = new int[n];    
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            data[i] = (int)(Math.random()*(n/10));    
        }
        System.out.println("初始数据："+Arrays.toString(data).substring(0, 200)+"...");
        return data;
    }
}

以上代码中，我们使用了BitSet类创建了一个大小为N的位集合，将数据转换为一个整数，并根据该整数设置BitSet中对应的位数。最终，我们将根据BitSet中的0和1位，生成一个去重后的排序数组。

2. 使用Java布隆过滤器实现位图法

在BitSet方法中，我们使用一个数组和BitSet包装类来表示每个数据是否存在的状态，并将每个数转换为一个整数并转为位数，但是对于不同的数据，可能存在相同的位，导致误判。而在布隆过滤器中使用哈希函数对每个数据进行哈希映射，并在布隆过滤器中随机生成一些哈希函数，这样可以提高去重效率。以下是用Java实现布隆过滤器的代码示例：

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import java.util.Arrays;

public class BloomFilterDemo {
    private static final int N = 10000000;
    private static final double FPP = 0.1;

    public static void main(String[] args) {
        int[] data = initData(N);     
        Arrays.sort(data);
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for(int i = 0; i < N; i++) {
            sb.append(data[i]+",");    
        }
        String strData = sb.toString();
        System.out.println("排序后的数据："+strData.substring(0, 200)+"...");

        BloomFilter<Integer> bf = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), N, FPP);
        int[] result = new int[N];
        int index = 0;
        for(String s : strData.split(",") ) {
            int i = Integer.parseInt(s);
            if(!bf.mightContain(i)) {
                bf.put(i);
                result[index++] = i;
            }
        }
        System.out.println("去重后的数据："+Arrays.toString(Arrays.copyOf(result, index)).substring(0, 200)+"...");
    }

    private static int[] initData(int n) {
        int[] data = new int[n];    
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            data[i] = (int)(Math.random()*(n/10));    
        }
        System.out.println("初始数据："+Arrays.toString(data).substring(0, 200)+"...");
        return data;
    }
}

在以上代码中，我们使用了Google Guava工具包中的BloomFilter类创建了一个大小为N的布隆过滤器，并使用一个100万分之一的假阳性率（false positive probability）来创建该过滤器。最后，通过BloomFilter类提供的put(boolean)和mightContain(K)方法，我们可以将原始数据进行去重并排序。

以上是实现海量数据去重排序bitmap(位图法)在Java中实现的两种方法，希望可以帮助到您。