使用bitmap對整數陣列排序時首先我們要分配這個bitmap的大小，獲取陣列中的最大整數 m,m//31+1 除以31向上取整，比如乙個未排序陣列最大數不超過60，那麼得到結果為2，意思是我們需要兩個int型資料大小的空間來存放這個陣列。
bm=[a[0],a[1]] ，a[0]和a[1]就是我們申請到的資源,a[0]的0-31位分別表示整數的0-31，a[1]的0-31位分別表示整數的32-63，排序時只需將陣列中元素對應bit位的0置為1即表示該整數存在，一趟下來每個陣列中的元素都在對應的bit位被置為1.我們輸出排序結果時只需按順序輸出為1的bit位的索引即可。比如a=[1,5,3,4,7,8,15,6,9] 我們只需用16位的bit即可表示全部整數，他們在bitmap中的位置應該是這樣的「1000001111111010」 從左往右數為1的位置索引就是1,3,4,5,6,7,8,9,15這就是a的排序結果。
import bitmap
print
(dir
(bitmap)
)#result：['bitmap', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', 'bitmap']
[finished in
0.3s]
from bitmap import bitmapa=[
1,5,
3,4,
7,8,
15,6,
9] bm=bitmap(
max(a)
)print
(dir
(bm)
)print
(bm.tostring())
for i in a:
bm.set(i)
print
(bm.tostring())
print
(bm.nonzero())
#['bitmask'
,'bit_cnt'
,'__class__'
,'__del__'
,'__delattr__'
,'__dict__'
,'__dir__'
,'__doc__'
,'__eq__'
,'__format__'
,'__ge__'
,'__getattribute__'
,'__getitem__'
,'__gt__'
,'__hash__'
,'__init__'
,'__init_subclass__'
,'__le__'
,'__lt__'
,'__module__'
,'__ne__'
,'__new__'
,'__reduce__'
,'__reduce_ex__'
,'__repr__'
,'__setattr__'
,'__setitem__'
,'__sizeof__'
,'__str__'
,'__subclasshook__'
,'__weakref__'
,'all'
,'any'
,'bitmap'
,'count'
,'flip'
,'fromhexstring'
,'fromstring'
,'none'
,'nonzero'
,'reset'
,'set'
,'size'
,'test'
,'tohexstring'
,'tostring'
]0000000000000000
1000001111111010[1
,3,4
,5,6
,7,8
,9,15
]
該演算法為解決大量的資料排序而生，如乙個10g的檔案，每行都為數字，想要對它進行排序，我們要考慮記憶體不夠的情況，如果使用bitmap排序則可以大大減少空間資源使用。
bitmap的缺點如果我們需要排序的元素數量過少且間隔過大，就容易造成空間浪費，比如乙個陣列只有[1,100000]兩個元素，使用bitmap就很浪費空間。
bitmap無法保留陣列中的重複元素，因為每個位置只能儲存乙個資料，若兩個相同的資料都在a中，經過bitmap排序後的輸出只會有乙個，這也可以算作它的優勢幫我們自動去重。
以上僅為個人理解，有不對的地方也請賜教。關於bitmap的更多用法後續有用到再做**。
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