写在前面
开发过程中会经常处理集合这种数据结构，简单点的处理方法都是使用内置的map实现。但是如果要应对大量数据，使用map占用内存大的问题就会凸显出来。内存占用高又会带来一些列的问题，这里就不展开说了。还有就是，大量数据存放于map，查找的哈希算法消耗也会很高。这时就该考虑对数据结构进行优化。之前浏览awesome-go时发现了一种叫bitset的数据结构，今天就介绍一下它。
bitset 简介
首先这是一个数据结构。从名字set不难发现，这是一个集合的数据结构。bit的含义也比较好懂，通过set是通过bit实现的。如果你需要一个集合，正好集合内的元素都是正整数，那么用这个就没错了。
Example
import "github.com/willf/bitset"
var b bitset.BitSet // 定义一个BitSet对象
b.Set(10).Set(11) // 给这个set新增两个值10和11
if b.Test(1000) { // 查看set中是否有1000这个值（我觉得Test这个名字起得是真差劲，为啥不叫Exist）
b.Clear(1000) // 情况set
}
for i,e := v.NextSet(0); e; i,e = v.NextSet(i + 1) { // 遍历整个Set
fmt.Println("The following bit is set:",i);
}
if B.Intersection(bitset.New(100).Set(10)).Count() > 1 { // set求交集
fmt.Println("Intersection works.")
}
这个包功能已经非常完善了，完整的文档可以参考它的godoc。我使用这些包，除了看重基础功能（对于集合，就是增删改查这些），还有就是得方便调试。bitset内部保存数字都是按位存的，如果调试的时候是把bitset的内部数据给我看，我也是看不懂的，还好这个包提供了String()方法，可以把我设置的数据已字符串的形式返回，棒棒哒。
实现原理
研究一下实现原理才是我的Style。大概说一下原理。正整数集合可以都放到一个大的整数里面，用位来表示数字。比如1001就可以表示0和2这两个数字。用一个bit代替了一个int，可以大大降低内存的占用。但是一个整数最大也就64位，也就是说最大表示的数字就是64了，所以可以通过多个int拼接的形式来表示大整数。
bitset的内部数据结构，很亲切有木有：
type BitSet struct {
length uint // set的大小
set []uint64 // 这个就会被用来表示一个大整数
}
通过下面的测试代码对于内部实现一探究竟：
var b bitset.BitSet // 定义一个BitSet对象
fmt.Println(b.Bytes())
b.Set(0)
fmt.Println(b.Bytes(),0)
b.Set(10) // 给这个set新增两个值10
fmt.Println(b.Bytes(),0,10)
b.Set(64)
fmt.Println(b.Bytes(),0,10,64)
if b.Test(1000) { // 查看set中是否有1000这个值（我觉得Test这个名字起得是真差劲，为啥不叫Exist）
b.Clear(1000) // 情况set
}
输出： [] [1] 0 [1025] 0 10 [1025 1] 0 10 64
- 新建的bitset，set是空
[] - 放入了一个0，用第一位表示，也就是
0x00000001 - 放入了10，内部结构
0x00000041 - 放入了64，这个时候一个整数已经存不下了，内部结构是
0x00000041和0x00000001。set这个数组里面，从前往后表示的数据依次增加，但是在uint64内部，是从低位开始，低位表示小的数。
与其它数据结构的对比
表示正整数的集合，Golang有很多种方式，自带的map就可以，当然这是最差的一种选择，首先就是内存的浪费，其次是每次查找还涉及到hash计算，虽然理论上hashmap的复杂度是O(1)，实际上跟bitset比完全就是渣渣。此外，bitset都得升级版roaring也是不错的选择。如果你要保存的数据是10000000000这种级别的，那么用bitset就会存在低位浪费内存的情况，roaring可以用来压缩空间。
import (
"testing"
"github.com/RoaringBitmap/roaring"
"github.com/willf/bitset"
)
func BenchmarkMap(b *testing.B) {
var B = make(map[int]int8, 3)
B[10] = 1
B[11] = 1
for i := 0; i < b.N; i++ {
if _, exists := B[1]; exists {
}
if _, exists := B[11]; exists {
}
if _, exists := B[1000000]; exists {
}
}
}
func BenchmarkBitset(b *testing.B) {
var B bitset.BitSet
B.Set(10).Set(11)
for i := 0; i < b.N; i++ {
if B.Test(1) {
}
if B.Test(11) {
}
if B.Test(1000000) {
}
}
}
func BenchmarkRoaring(b *testing.B) {
for i := 0; i < b.N; i++ {
B := roaring.BitmapOf(10, 11)
if B.ContainsInt(1) {
}
if B.ContainsInt(11) {
}
if B.ContainsInt(1000000) {
}
}
}
$ go test -bench=.* -benchmem
BenchmarkMap-2 50000000 28.4 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkBitset-2 2000000000 1.86 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkRoaring-2 3000000 492 ns/op 152 B/op 6 allocs/op
结论
如果是比较连续的非负整数，推荐用bitset解决集合的问题。当然具体问题具体分析。
本文所涉及到的完整源码请参考。
原文链接：Golang 优化之路——bitset，转载请注明来源！
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