Go语言中的高效位图（Bitmap）实现

为什么在Go语言中使用位图？

Go语言以其简洁、高效和并发支持著称。在处理海量数据去重、布隆过滤器、权限控制、用户在线状态等场景时，Go实现位图能显著减少内存占用并提升性能。这也是为什么Bitmap数据结构成为Go开发者工具箱中的重要一员。

动手实现一个位图

我们将用 uint64 类型的切片作为底层存储，因为每个 uint64 可以表示 64 个独立的位。

package mainimport (	"fmt")type Bitmap struct {	data []uint64}// NewBitmap 创建一个能容纳 maxNum 个数字的位图func NewBitmap(maxNum int) *Bitmap {	if maxNum <= 0 {		panic("maxNum must be positive")	}	// 计算需要多少个 uint64	numWords := (maxNum + 63) / 64	return &Bitmap{		data: make([]uint64, numWords),	}}// Set 将指定位置设为 1func (b *Bitmap) Set(index int) {	wordIndex := index / 64	bitIndex := uint(index % 64)	b.data[wordIndex] |= (1 << bitIndex)}// Clear 将指定位置设为 0func (b *Bitmap) Clear(index int) {	wordIndex := index / 64	bitIndex := uint(index % 64)	b.data[wordIndex] &= ^(1 << bitIndex)}// Get 获取指定位的值（true 表示 1，false 表示 0）func (b *Bitmap) Get(index int) bool {	if index < 0 || index >= len(b.data)*64 {		return false	}	wordIndex := index / 64	bitIndex := uint(index % 64)	return (b.data[wordIndex] & (1 << bitIndex)) != 0}

使用示例

下面是一个简单的使用案例，演示如何用我们实现的位图记录数字的存在状态：

func main() {	// 创建一个可容纳 0~99 的位图	bm := NewBitmap(100)	// 设置几个数字	bm.Set(5)	bm.Set(23)	bm.Set(99)	// 查询状态	fmt.Println("5 exists?", bm.Get(5))     // true	fmt.Println("10 exists?", bm.Get(10))   // false	fmt.Println("99 exists?", bm.Get(99))   // true	// 清除一个数字	bm.Clear(23)	fmt.Println("23 exists after clear?", bm.Get(23)) // false}

位图的应用场景

• 用户在线状态：用位图记录百万级用户的在线/离线状态，内存占用极小。
• 数据去重：在日志处理或爬虫中快速判断 URL 或 ID 是否已处理过。
• 布隆过滤器底层：布隆过滤器常使用多个位图实现高效存在性判断。
• 权限系统：每位代表一种权限，组合使用灵活高效。

总结

通过本教程，你已经掌握了在Go语言位图的基本原理与实现方法。位图虽小，却能在大数据场景下发挥巨大作用。无论是为了优化内存还是提升查询速度，Bitmap数据结构都是值得你掌握的利器。希望这篇位图应用教程能帮助你轻松入门，并在实际项目中灵活运用！

关键词回顾：Go语言位图、Bitmap数据结构、Go实现位图、位图应用教程。