Bit-map的基本思想就是：用一个bit位来标记某个元素对应的Value，而Key即是该元素。
由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。（PS：划重点 节省存储空间）
1、需求
假设有这样一个需求：在20亿个随机整数中找出某个数m是否存在其中，并假设32位操作系统，4G内存
在Java中，int占4字节，1字节=8位（1 byte = 8 bit）
- 如果每个数字用int存储，那就是20亿个int，因而占用的空间约为 (2000000000*4/1024/1024/1024)≈7.45G
- 如果按位存储就不一样了，20亿个数就是20亿位，占用空间约为 (2000000000/8/1024/1024/1024)≈0.233G
如何表示一个数呢？
刚才说了，每一位表示一个数，0表示不存在，1表示存在，这正符合二进制
这样我们可以很容易表示{1,2,4,6}这几个数：
如果要表示{12,13,15}怎么办呢？
计算机内存分配的最小单位是字节，也就是8位，那如果要表示{12,13,15}怎么办呢？
当然是在另一个8位上表示了：
这样的话，好像变成一个二维数组了
1个int占32位，那么我们只需要申请一个int数组长度为 int tmp[1+N/32] 即可存储，其中N表示要存储的这些数中的最大值，于是乎：
tmp[0]：可以表示0~31
tmp[1]：可以表示32~63
tmp[2]：可以表示64~95
。。。
如此一来，给定任意整数M，那么M/32就得到下标，M%32就知道它在此下标的哪个位置
添加
这里有个问题，我们怎么把一个数放进去呢？例如，想把5这个数字放进去，怎么做呢？
首先，5/32=0，5%32=5，也是说它应该在tmp[0]的第5个位置，那我们把1向左移动5位，然后按位或
换成二进制就是
这就相当于 86 | 32 = 118
86 | (1<<5) = 118
b[0] = b[0] | (1<<5)
也就是说，要想插入一个数，将1左移带代表该数字的那一位，然后与原数进行按位或操作
化简一下，就是 86 + (5/8) | (1<<(5%8))
因此，公式可以概括为：p + (i/8)|(1<<(i%8)) 其中，p表示现在的值，i表示待插入的数
清除
以上是添加，那如果要清除该怎么做呢？
还是上面的例子，假设我们要6移除，该怎么做呢？
从图上看，只需将该数所在的位置为0即可
1左移6位，就到达6这个数字所代表的位，然后按位取反，最后与原数按位与，这样就把该位置为0了
b[0] = b[0] & (~(1<<6))
b[0] = b[0] & (~(1<<(i%8)))
查找
前面我们也说了，每一位代表一个数字，1表示有（或者说存在），0表示无（或者说不存在）。通过把该为置为1或者0来达到添加和清除的小伙，那么判断一个数存不存在就是判断该数所在的位是0还是1
假设，我们想知道3在不在，那么只需判断 b[0] & (1<<3) 如果这个值是0，则不存在，如果是1，就表示存在
2、Bitmap有什么用
快速去重
20亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存不足以容纳这20亿个整数。
首先，根据“内存空间不足以容纳这05亿个整数”我们可以快速的联想到Bit-map。
下边关键的问题就是怎么设计我们的Bit-map来表示这20亿个数字的状态了。
其实这个问题很简单，一个数字的状态只有三种，分别为不存在，只有一个，有重复。
因此，我们只需要2bits就可以对一个数字的状态进行存储了，假设我们设定一个数字不存在为00，存在一次01，存在两次及其以上为11。
那我们大概需要存储空间2G左右。
接下来的任务就是把这20亿个数字放进去（存储），如果对应的状态位为00，则将其变为01，表示存在一次；如果对应的状态位为01，则将其变为11，表示已经有一个了，即出现多次；如果为11，则对应的状态位保持不变，仍表示出现多次。
最后，统计状态位为01的个数，就得到了不重复的数字个数，时间复杂度为O(n)。
快速查找
这就是我们前面所说的了，int数组中的一个元素是4字节占32位，那么除以32就知道元素的下标，对32求余数（%32）就知道它在哪一位，如果该位是1，则表示存在。
补充1
在数字没有溢出的前提下，对于正数和负数，左移一位都相当于乘以2的1次方，左移n位就相当于乘以2的n次方，右移一位相当于除2，右移n位相当于除以2的n次方。
<< 左移，相当于乘以2的n次方，例如：1<<6 相当于1×64=64，3<<4 相当于3×16=48
>> 右移，相当于除以2的n次方，例如：64>>3 相当于64÷8=8
^ 异或，相当于求余数，例如：48^32 相当于 48%32=16
补充2
不使用第三方变量，交换两个变量的值
1 // 方式一
2 a = a + b;
3 b = a - b;
4 a = a - b;
5
6 // 方式二
7 a = a ^ b;
8 b = a ^ b;
9 a = a ^ b;
3. BitSet
BitSet实现了一个位向量，它可以根据需要增长。每一位都有一个布尔值。
一个BitSet的位可以被非负整数索引（PS：意思就是每一位都可以表示一个非负整数）。
可以查找、设置、清除某一位。通过逻辑运算符可以修改另一个BitSet的内容。默认情况下，所有的位都有一个默认值false。
可以看到，跟我们前面想的差不多
用一个long数组来存储，初始长度64，set值的时候首先右移6位（相当于除以64）计算在数组的什么位置，然后更改状态位
别的看不懂不要紧，看懂这两句就够了：
int wordIndex = wordIndex(bitIndex); words[wordIndex] |= (1L << bitIndex);