在 Java 中去重位图（Bitmap）通常指的是从一个包含重复元素的数据集合中提取唯一的元素，使用位图数据结构来实现这一目标。位图通常使用一个二进制数组来表示数据集合中的元素是否存在。以下是几种实现去重的方式，包括基本的位图方法和使用第三方库的方法：
使用 BitSet 使用 Java 的内置数据结构 BitSet 来实现基本的位图去重。BitSet 用于表示一组位（二进制位）的集合，通常用于处理布尔值。
Maven 依赖坐标：
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.32</version>
</dependency>
import java.util.BitSet;
public class BitmapDeduplication {
public static void main(String[] args) {
BitSet bitSet = new BitSet();
int[] inputData = {1, 2, 3, 2, 4, 5, 1, 6, 7};
for (int num : inputData) {
if (!bitSet.get(num)) {
bitSet.set(num);
System.out.println("Unique Element: " + num);
}
}
}
}
使用 boolean 数组 可以使用一个 boolean 数组来表示元素是否已经存在，然后遍历数据集合并检查对应位置的 boolean 值。
public class BitmapDeduplication {
public static void main(String[] args) {
boolean[] exists = new boolean[1000]; // 假设数据范围在0到999之间
int[] inputData = {1, 2, 3, 2, 4, 5, 1, 6, 7};
for (int num : inputData) {
if (!exists[num]) {
exists[num] = true;
System.out.println("Unique Element: " + num);
}
}
}
}
使用 Google Guava 库的 Bloom Filter Bloom Filter 是一种概率型数据结构，它可以高效地判断元素是否存在，但有一定的误判概率。
Maven 依赖坐标：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>30.1-jre</version>
</dependency>
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
public class BloomFilterDeduplication {
public static void main(String[] args) {
int expectedInsertions = 1000;
double falsePositiveRate = 0.01; // 误判率
BloomFilter<Integer> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.integerFunnel(), expectedInsertions, falsePositiveRate);
int[] inputData = {1, 2, 3, 2, 4, 5, 1, 6, 7};
for (int num : inputData) {
if (!bloomFilter.mightContain(num)) {
bloomFilter.put(num);
System.out.println("Unique Element: " + num);
}
}
}
}
请注意，Bloom Filter 可以提供高效的去重，但是存在一定的误判概率，因此适用于一些场景，但不适用于需要绝对准确性的场景。根据您的具体需求，选择合适的去重方法。
