位图法是大数据处理中经常用到的技巧，觉得挺有趣，就来讲几句，希望能把位图的思想解释清楚。
个人理解，如有错误，欢迎各路大神指正！
位图法：计算机中表示数据的最小单位为Bit,存储0或者1。而c#中int的大小为4个字节，即32个bit。
如果用int类型表示一个数值，那么一个数值就需要用到32位的存储空间，如果使用0或者1来表示当前索引对应值是否存在，那么原本一个int所占用的空间，可以表示32个整数。
[0] [1] [1] [0] [0] [0] [0] [1] ，如果当一个元素的值为1时，我们就可以判断出其对应的索引值存在，这个例子中表示1，2，7存在。
可以简单的说，数据内存占用率降低到了1/32.
当我们要处理的数据量不仅巨大，并且数据值也极大的时候，用一般的整数值类型（int，int64,long）会造成大量的内存消耗。
这时候使用位图法，就能体现出其优势。
实现（c#）：
这里是用位图法实现的排序方法。
public static Array BitSort(int[] arr, int largestNumber) //传入数组，以及数组的最大值{BitArray bitAry = new BitArray(largestNumber+1);//根据数据的最大值，创建相应的点阵列foreach (var item in arr) {bitAry[item] = true;//把数组元素值作为索引，将该索引对应的值置为1，表示该值存在}
//一次遍历之后，要排序的数组包含的所有值，在点阵列中被置为1int[] result = new int[arr.Length];var j = 0;for (var i = 0; i < bitAry.Length; i++) {if (bitAry[i] == true) //遍历点阵列，如果对应的值为1，则将其索引值放置到新集合内，一次遍历，就可以完成排序{result[j] = i;j++;}}return result;}
用位图法，也可以来快速判断，一个大数据集合中，是否包含了某个特定的值。
思路：创建位图来反应数据集，用特定值作为索引，判断值是否为1，若为1，则表示该值存在于数据集合中。
也可以用来去重，有兴趣的，可以自己实现以下。
劣势：
1. 需要知道数据集的范围，方可快速确定知道需要创建多大的位图。
2. 如果数据离散程度大，那么空间使用率低。如[1,2,3,4,5,900000,900001]
3. 可能较难理解。