判断 100 万个玩家 ID 中哪些出现过,用 Lua 表存储需要 100 万个键值对约 50MB 内存。位图法用一个整数数组的二进制位表示存在性:ID 为 n 的元素将第 n 个位置 1,查询时检查该位是否为 1。Lua 5.1 没有位运算,用算术模拟:第 pos 位所在的数组下标为 math.floor(pos/32)+1,位偏移为 pos%32。每个数组元素管理 32 个位,100 万 ID 只需 31250 个数字约 250KB——对比 Lua 表的 50MB 节省 99.5%。
位图去重与存在判断:置位、检查、统计。示例代码如下:
local bits = {}
local function setBit(pos)
local cell = math.floor(pos / 32) + 1
local off = 2 ^ (pos % 32)
local cur = bits[cell] or 0
if math.floor(cur / off) % 2 == 0 then
bits[cell] = cur + off
end
end
local function getBit(pos)
local cell = math.floor(pos / 32) + 1
local off = 2 ^ (pos % 32)
return math.floor((bits[cell] or 0) / off) % 2
end
local function isDuplicate(playerId)
if getBit(playerId) == 1 then
return true
end
setBit(playerId)
return false
end
去重判断示例代码如下:
print(isDuplicate(12345))
print(isDuplicate(12345))
第二次调用返回 true(已存在)。
100 万玩家 ID 的去重存储:Lua 表方案约 50MB 内存、单次查询 0.001 毫秒;位图方案约 250KB 内存、单次查询 0.0005 毫秒——内存节省 99.5%、查询快 2 倍。位图的置位与查询都是常数操作,与数据量无关。
三个不适用场景:一是 ID 范围极分散(1 到 10 亿之间随机分布)时位图需要巨大的数组来覆盖范围,改用布隆过滤器;二是需要存储值而非存在性(存储玩家的金币数而非是否在线)时位图只能表达 0 和 1;三是需要删除操作时普通位图不支持清除单个位(会影响共享同 cell 的其他位)。
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