bitmap,什么是bitmap文件
bitmap,什么是bitmap文件详细介绍
本文目录一览： 什么是Bitmap
a) Bitmap如何做到多维交叉计算的？
Bit即比特，是目前计算机系统里边数据的最小单位，8个bit即为一个Byte。一个bit的值，或者是0，或者是1；也就是说一个bit能存储的最多信息是2。
Bitmap可以理解为通过一个bit数组来存储特定数据的一种数据结构；由于bit是数据的最小单位，所以这种数据结构往往是非常节省存储空间。比如一个公司有8个员工，现在需要记录公司的考勤记录，传统的方案是记录下每天正常考勤的员工的ID列表，比如2012-01-01:[1,2,3,4,5,6,7,8]。假如员工ID采用byte数据类型，则保存每天的考勤记录需要N个byte，其中N是当天考勤的总人数。另一种方案则是构造一个8bit（01110011）的数组，将这8个员工跟员工号分别映射到这8个位置，如果当天正常考勤了，则将对应的这个位置置为1，否则置为0；这样可以每天采用恒定的1个byte即可保存当天的考勤记录。
综上所述，Bitmap节省大量的存储空间，因此可以被一次性加载到内存中。再看其结构的另一个更重要的特点，它也显现出巨大威力：就是很方便通过位的运算（AND/OR/XOR/NOT），高效的对多个Bitmap数据进行处理，这点很重要，它直接的支持了多维交叉计算能力。比如上边的考勤的例子里，如果想知道哪个员工最近两天都没来，只要将昨天的Bitmap和今天的Bitmap做一个按位的“OR”计算，然后检查那些位置是0，就可以得到最近两天都没来的员工的数据了，比如：
数据结构与算法 - Bit-Map , RoaringBitmap
BitMap(位图)就是用一个bit位来标记某个元素所对应的value，而key即是该元素，由于BitMap使用了bit位来存储数据，因此可以大大节省存储空间。BitMap解决 海量数据寻找重复、判断个别元素是否在海量数据当中 等问题
假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)进行排序(这里假设元素没有重复)。我们可以使用BitMap算法达到排序目的。要表示8个数，我们需要8个byte。
1. 首先我们开辟一个字节(8bit)的空间，将这些空间的所有的bit位都设置为0
2. 然后遍历这5个元素，第一个元素是4，因为下边从0开始，因此我们把第五个字节的值设置为1
3. 然后再处理剩下的四个元素，最终一个字节的状态如下图
4. 现在我们遍历一次byte区域，把值为1的bit的位置输出(2,3,4,5,7)，这样便达到了排序的目的
从上面的例子我们可以看出，BitMap算法的思想还是比较简单的，关键的问题是如何确定10进制的数到2进制的映射图
假设需要排序或则查找的数的总数N=100000000，BitMap中1bit代表一个数字，1个int = 4Bytes = 4*8bit = 32 bit,那么N个数需要N/32 int空间。所以我们需要申请内存空间的大小为int a[1 + N/32]，其中：a[0]在内存中占32为可以对应十进制数0-31，依次类推：
a[0]-----------------------------> 0-31
a[1]------------------------------> 32-63
a[2]-------------------------------> 64-95
a[3]--------------------------------> 96-127
a[n]--------------------------------> n 32 - n 32+31
那么十进制数如何转换为对应的bit位，下面介绍用位移将十进制数转换为对应的bit位:
1. 求十进制数在对应数组a中的下标
十进制数0-31，对应在数组a[0]中，32-63对应在数组a[1]中，64-95对应在数组a[2]中………，使用数学归纳分析得出结论：对于一个十进制数n，其在数组a中的下标为：a[n/32]
2. 求出十进制数在对应数a[i]中的下标
例如十进制数1在a[0]的下标为1，十进制数31在a[0]中下标为31，十进制数32在a[1]中下标为0。 在十进制0-31就对应0-31，而32-63则对应也是0-31，即给定一个数n可以通过模32求得在对应数组a[i]中的下标。
3. 位移
对于一个十进制数n,对应在数组a[n/32][n%32]中，但数组a毕竟不是一个二维数组，我们通过移位操作实现置1 a[n/32] |= 1 << n % 32 移位操作：a[n>>5] |= 1 << (n & 0x1F)
n & 0x1F 保留n的后五位 相当于 n % 32 求十进制数在数组a[i]中的下标
bitmap 适用于数据较为密集的时候，但是对于稀疏数据的话， bitmap 存在存储空间的浪费， 举个例子：若只存放0～40亿中的第40亿的数据，此时前面的存储空间白白浪费了 为了解决位图在稀疏数据下的问题，目前有多种压缩方案以减少内存提高效率：WAH、EWAH、CONCISE、RoaringBitmap等。前三种采用行程长度编码（Run-length-encoding）进行压缩，RoaringBitmap则是在压缩上更进一步，并且兼顾了性能
roaringbitmap 简称RBM，属于是bitmap的一个进化，即压缩位图，不过在roaringbitmap中不只包含bitmap这一种数据结构，而是包涵了多种存储的方式，以此来达到压缩位图的目的
在roaringbitmap中共有4种Container： arraycontainer(数组容器)，bitmapcontainer(位图容器)，runcontainer(行程步长容器)，sharedcontainer(共享容器)
参考：
bmp是什么意思
BMP是英文Bitmap（位图）的简写，它是Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。随着Windows操作系统的流行与丰富的Windows应用程序的开发，BMP位图格式理所当然地被广泛应用。这种格式的特点是包含的图像信息较丰富，几乎不进行压缩，但由此导致了它与生俱来的缺点－ 占用磁盘空间过大。所以，BMP在单机上比较流行。
BMP的文件结构
位图文件可看成由4个部分组成：位图文件头（bitmap-file header）、位图信息头（bitmap-information header）、彩色表（color table）和定义位图的字节（位图数据，即图像数据，Data Bits或Data Body)阵列，BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp（有时它也会以．DIB或．RLE作扩展名）。
bmp是什么意思BMP是英文Bitmap（位图）的简写，它是Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。随着Windows操作系统的流行与丰富的Windows应用程序的开发，BMP位图格式理所当然地被广泛应用。这种格式的特点是包含的图像信息较丰富，几乎不进行压缩，但由此导致了它与生俱来的缺点--占用磁盘空间过大。所以，BMP在单机上比较流行。
$bitmap是什么文件
位图文件（Bitmap），扩展名是.bmp或者.dib。位图是Windows标准格式图形文件，它将图像定义为由点（像素）组成，每个点可以由多种色彩表示，非压缩格式的，占存储空间，不在网络上传送。jpg格式弥补位图文件这个缺点
位图文件($Bitmap)。NTFS卷的分配状态都存放在位图文件中，其中每一位(bit)代表卷中的一簇，标识该簇是空闲的还是已被分配了的，由于该文件可以很容易的被扩大，所以NTFS的卷可以很方便的动态的扩大，而FAT格式的文件系统由于涉及到FAT表的变化，所以不能随意的对分区大小进行调整。
引用 网页链接
什么是bitmap文件
位图文件（bitmap），扩展名是.bmp或者.dib。位图是windows标准格式图形文件，它将图像定义为由点（像素）组成，每个点可以由多种色彩表示，非压缩格式的，占存储空间，不在网络上传送。jpg格式弥补位图文件这个缺点
bitmap的简易使用
一、创建bitmap对象
Bitmap是一个final类，因此不能被继承。Bitmap只有一个构造方法，且该构造方法是没有任何访问权限修饰符修饰，官方解释为private的
所以Bitmap不能直接new。但是我们可以利用Bitmap的静态方法createBitmap()和BitmapFactory的decode系列静态方法创建Bitmap对象。
ps:Bitmap.createBitmap()与其说是创建Bitmap对象，个人感觉不如说是对bitmap对象进行操作然后得到的新的Bitmap对象
1)createBitmap(Bitmap source, int x, int y, int width, int height)：从原位图中指定坐标点（x,y）开始，从中挖取宽width、高height的一块出来，创建新的Bitmap对象。
2)createScaledBitmap(Bitmap source, int dstWidth, int dstHeight, boolean filter)：对源位图进行缩放，缩放成指定width、height大小的新位图对象。
3)createBitmap(int width, int height, Bitmap.Config config)：创建一个宽width、高height的新位图。
4)createBitmap(Bitmap source, int x, int y, int width, int height, Matrix matrix, boolean filter):从原位图中指定坐标点（x,y）开始，
从中挖取宽width、高height的一块出来，创建新的Bitmap对象。并按Matrix指定的规则进行变换。
BitmapFactory是一个工具类，它提供了大量的方法来用于从不同的数据源来解析、创建Bitmap对象
1)decodeFile(String pathName)：从pathName指定的文件中解析、创建Bitmap对象。
2)decodeFileDescriptor(FileDescriptor fd)：从FileDescriptor对应的文件中解析、创建Bitmap对象。
3)decodeResource(Resources res, int id)：根据给定的资源ID从指定资源中解析、创建Bitmap对象。
4)decodeStream(InputStream is)：从指定的输入流中解析、创建Bitmap对象
5)decodeByteArray(byte[] data, int offset, int length)：从指定的字节数组的offset位置开始，将长度为length的字节数据解析成Bitmap对象。
二、简易优化
谷歌推荐压缩方式
Android Bitmap理解
参考： Android Bitmap 详解：关于 Bitamp 你所要知道的一切
Android Bitmap（位图）详解
图片是由大量且有限个数的像素点组成。把一张图片通过bitmap的方式创建到内存中，实际上就是在内存中创建了一个叫做Bitmap的对象，然后把 图片所有像素 解码后的数据存放在Bitmap对象里面，Bitmap就拥有了图片的宽高，透明度，颜色值等数据。所以Bitmap的创建是通过BitmapFactory.decodeXxx()。
Config是Bitmap类中的枚举类。像素由ARGB四个颜色通道组成。Config描述位图中像素的存储方式。 这里的存储方式，无非就是对颜色通道和用多大的容器（bit）来存储的排列组合。所以config会影响图片透明度，占用内存大小，保存成文件的大小，图片质量。 Config的字母表示该配置存储的像素的颜色通道，数字表示对应通道的数据用多少位来存储。
ALPHA_8：表示只存储alpha通道，使用8bit（1字节）的内存（容器）来存储一个像素。 RGB_565：表示存储RGB三个通道，分别使用5bit，6bit，5bit的内存（容器）来存储一个像素。 ARGB_4444：表示存储ARGB四个通道，每个通道都是以4bit的内存（容器）来存储一个像素。 ARGB_8888：表示存储ARGB四个通道，每个通道都是以8bit的内存（容器）来存储一个像素。
所以，ARGB_8888配置占用内存最大，图片质量最高。 图片压缩的一个思路就是降低图片的配置。
总内存 = 宽的像素数 × 高的像素数 × 每个像素点占用的大小 注： 1 byte = 8 bit 1 KB = 1024 byte
BitMap和BitSet
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，可以很大力度的节省空间，常用于对大量整数做去重和查询操作。
1byte=8bit 1kb=1024byte 1mb=1024kb 1gb=1024mb java中 int类型占用4个字节=4*8=32bit
从上述结果来看，按位存储比按字节存储数字节约了（7.45/0.233-1约等于31倍空间），而且按字节存储根据内存4G的要求无法一次性在内存中进行处理。
众所周知，每一位的取值无非就是0和1，给每一位编号，那么用0表示数字存在，1表示数字不存在。 假如现在有一个字节也就是8位的空间，那么按照BitMap，可以表示8个数字，
按照上图所示，该字节的8位表示了整数数组[6,5,2,0]。那么java中int类型占用了4个字节，也就是32位，那么就可以最多表示32个数字。超过32位数字呢？那就使用两个以上int去表示。
假设我们要存储的数字最大值位N，则申请int temp[1+N/32]的数组空间，其中： temp[0]可表示 0~31 temp[1]可表示 32-63 .....以此类推 给定任一整数M，M数字所在数组中的下标位置就应该是M/32，M数字所在的位就是M%32
总共两步 1.找到整数所在数组temp的下标 int index = M/32 2.将temp[index] 的第M%32位置1
temp[index]=temp[index] | (1<<(M%32))
根据bitMap的原理可知，想要清除掉一个数字，那就是将对应的位置0 总共两步 1.找到整数所在数组temp的下标 int index = M/32 2.将temp[index] 的第M%32位置0 temp[index]=temp[index] &（~ (1<<(M%32))）
根据每一位代表一个数字，1表示存在，0表示不存在，那么只需要判断整数对应位是否位1即可 总共两步 1.找到整数所在数组temp的下标 int index = M/32 2.将temp[index] 的第M%32位置0 temp[index] &(1<<(M%32) ！= 0？"存在":"不存在"
运行结果
BitSet就是实现了Bit-Map算法。BitSet位于java.util包下，从JDK1.0开始就已经有了。该类实现了一个按需增长的位向量。位集的每一个组件都有一个boolean类型的值。BitSet的每一位代表着一个非负整数。可以检查、设置、清除单个位。一个BitSet可以通过逻辑与、逻辑或、逻辑异或去修改另一个BitSet。默认情况下，所有位的标识都是false。
设值
清除
检查
BitSet有三种构造方法，我们直接来看无参构造器
可以看到BitSet是使用long数组存储。那么long类型占用8个字节，即64位，一个long类型可表示64个数字。默认设置BitSet可表示最大的位数为64位。与上述自己实现的基本类似。
再来看set方法
get方法
clear方法
可以看到JDK中的BitSet实现原理与第三节中一样，采用Bit-Map思想，BitSet封装较多的API，可供开发者们随意使用。
Redis中BitMap技术简介及应用
BitMap是一串连续的二进制数字（0和1），类似于位数组，每一位所在的位置为偏移量（offset），类似于数组索引，BitMap就是通过最小的单位bit来进行0|1的设置，时间复杂度位O(1)，表示某个元素的值或者状态。由于bit是计算机中最小的单位，使用它进行储存将非常节省空间。特别适合一些数据量大的场景。例如，统计每日活跃用户、统计每月打卡数等统计场景。1天记录1000W用户的活跃统计数据，只需要10000000/8/1024/1024 ≈1.2M。
Redis从2.2.0版本开始新增了setbit，getbit，bitcount，bitop等几个BitMap相关命令，虽然是新命令，但是并没有增加新的数据类型，它还是属于String类型。Redis中的BitMap最大占用内存大小限制在512M之内，即2^32。
设置某个key的指定偏移量的value值为0或者1，key不存在时自动生成一个新的字符串值，字符串会进行伸展，该偏移量前面的位值默认为0，偏移量offset参数必须大于等于0，小于2^32。
时间复杂度：O(1)
返回值：指定偏移量存储的值
示例：
获取key指定偏移量上的值，当key不存在时，返回0。
时间复杂度：O(1)
返回值：指定偏移量上存储的值
示例：
统计给定key中，被设置为1的比特位的数量，可以通过start和end参数设置范围。
时间复杂度：O(n)
返回值：key中被设置为1的数量
示例：
对一个或多个key进行位操作，并将结果保存到destkey上。操作方式可以是AND、OR、NOT、XOR这四种，除了NOT操作之外，其他操作可接收多个key。
时间复杂度：O(n)
返回值：保存到destkey的字符串的长度
示例：
签到需求：
之前的应用都是统计总数，但如果业务需要，有时也可能需要获取用户ID，来做下一步操作。
Bitmap使用详解
用到的图片不仅仅包括.png、.gif、.9.png、.jpg和各种Drawable系对象，还包括位图Bitmap
图片的处理也经常是影响着一个程序的高效性和健壮性。
为什么不直接用Bitmap传输？
位图文件虽好，但是非压缩格式，占用较大存储空间。
Bitmap主要方法有：获取图像宽高、释放，判断是否已释放和是否可修改，压缩、创建制定位图等功能
用于从不同的数据源(如文件、输入流、资源文件、字节数组、文件描述符等)解析、创建Bitmap对象
允许我们定义图片以何种方式如何读到内存。
推荐阅读： Android - Bitmap-内存分析
注意事项：
decodeFileDescriptor比decodeFile高效
查看源码可以知道
替换成
建议采用decodeStream代替decodeResource。
因为BitmapFactory.decodeResource 加载的图片可能会经过缩放，该缩放目前是放在 java 层做的，效率比较低，而且需要消耗 java 层的内存。因此，如果大量使用该接口加载图片，容易导致OOM错误，BitmapFactory.decodeStream 不会对所加载的图片进行缩放，相比之下占用内存少，效率更高。
这两个接口各有用处，如果对性能要求较高，则应该使用 decodeStream；如果对性能要求不高，且需要 Android 自带的图片自适应缩放功能，则可以使用 decodeResource。
推荐阅读：[ BitmapFactory.decodeResource加载图片缩小的原因及解决方法
canvas和Matrix可对Bitmap进行旋转、放缩、平移、切错等操作
可以用Bitmap.onCreateBitmap、Canvas的clipRect和clipPath等等方式
推荐阅读： android自定义View学习4--图像剪切与变换
对初始化Bitmap对象过程中可能发生的OutOfMemory异常进行了捕获。如果发生了OutOfMemory异常，应用不会崩溃，而是得到了一个默认的Bitmap图。
如果不进行缓存，尽管看到的是同一张图片文件，但是使用BitmapFactory类的方法来实例化出来的Bitmap，是不同的Bitmap对象。缓存可以避免新建多个Bitmap对象，避免内存的浪费。
如果图片像素过大，使用BitmapFactory类的方法实例化Bitmap的过程中，需要大于8M的内存空间，就必定会发生OutOfMemory异常。
可以将图片缩小，以减少载入图片过程中的内存的使用，避免异常发生。
推荐阅读：
Bitmap详解与Bitmap的内存优化