在所有具有效能優化的資料結構中，我想大家使用最多的就是hash表，是的，在具有定位查詢上具有o(1)的常量時間，多麼的簡潔優美，
但是在特定的場合下：
①：對10億個不重複的整數進行排序。
②：找出10億個數字中重複的數字。
當然我只有普通的伺服器，就算2g的記憶體吧，在這種場景下，我們該如何更好的挑選資料結構和演算法呢？
一：問題分析
這年頭，大牛們寫的排序演算法也就那麼幾個，首先我們算下放在記憶體中要多少g: (10億 * 32)/(1024*1024*1024*8)=3.6g，可憐
的2g記憶體直接爆掉，所以各種神馬的資料結構都玩不起來了，當然使用外排序還是可以解決問題的，由於要走io所以暫時剔除，因為我們
要玩高效能，無望後我們想想可不可以在二進位制位上做些手腳？
比如我要對這四個byte型別的數字做排序，該怎麼做呢？我們知道byte是佔8個bit位，其實我們可以將陣列中的值作為bit位的
key，value用」0，1「來標識該key是否出現過？下面看圖：
從圖中我們精彩的看到，我們的陣列值都已經作為byte中的key了，最後我只要遍歷對應的bit位是否為1就可以了，那麼自然就成有序陣列了。
可能有人說，我增加乙個13怎麼辦？很簡單，乙個位元組可以存放8個數，那我只要兩個byte就可以解決問題了。
可以看出我將乙個線性的陣列變成了乙個bit位的二維矩陣，最終我們需要的空間僅僅是:3.6g/32=0.1g即可，要注意的是bitmap排序不
是n的，而是取決於待排序陣列中的最大值，在實際應用上關係也不大，比如我開10個執行緒去讀byte陣列，那麼複雜度為:o(max/10)。
二：**
我想bitmap的思想大家都清楚了，這一次又讓我們見證了二進位制的魅力，當然這些移位都是位運算的工作了，熟悉了你就玩轉了。
1:clear方法（將陣列的所有bit位置0）
比如要將當前4對應的bit位置0的話，只需要1左移4位取反與b[0] & 即可。
#region 初始化所用的bit位為0
/// /// 初始化所用的bit位為0
///
///
static void clear(byte i)
#endregion
同樣也很簡單，要將當前4對應的bit位置1的話，只需要1左移4位與b[0] | 即可。
#region 設定相應bit位上為1
/// /// 設定相應bit位上為1
///
///
static void add(byte i)
#endregion
如果看懂了clear和add，我相信最後乙個方法已經不成問題了。
#region 判斷當前的x在陣列的位中是否存在
/// ///判斷當前的x在陣列的位中是否存在
///
///
///
static bool contain(byte i)
#endregion
using system;
using system.collections.generic;
using system.linq;
using system.text;
using system.diagnostics;
using system.threading;
using system.io;
", s);
s = contain(5);
console.writeline("當前是否包含5:", s);
console.read();
}#region 初始化所用的bit位為0
/// /// 初始化所用的bit位為0
///
///
static void clear(byte i)
#endregion
#region 設定相應bit位上為1
/// /// 設定相應bit位上為1
///
///
static void add(byte i)
#endregion
#region 判斷當前的x在陣列的位中是否存在
/// ///判斷當前的x在陣列的位中是否存在
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