bitmap 是索引最長常見的一種實現方式。就是bit位的每一位，來作爲表示要索引的對象。通常位圖索引通常表達取值維度取值較少的數據.，最好是布爾值 比如
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男 |
1 |
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婚否 |
0 |
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是否有房 |
0 |
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是否有車 |
0 |
比如上表中，對一個人描述，就可以用1000 表示
在取值較多（高基數）情況，也可以應用位圖，一是方便查詢，便於應用 OR AND 等操作，而是可以將bit位編成整數，這樣大大減少了存貯和傳輸的空間。
比如這樣講吧，對於一個廣告位來講吧，可以對應很多個廣告合同。如果後端有個rpc服務，可以爲廣告位選擇最合適的合同。如果廣告位和廣告合同都很多，那麼這個數據傳輸量是很大的。爲了解決這個問題就是可以將廣告的合同編號，通過位圖索引來壓縮傳輸數據。
對於一個廣告位而言。可以我講他對應所有的廣告位放入一個list中。通過遍歷list中的每一位，來構建該廣告位，對應投放合同的位圖索引（bitmap），下面的算法就是如何來夠構建這個位圖索引
bitmap 是可以想象爲一串大二級制。從低位到高位的每一個位置表示是表示從1到n的連續十進制數。如果list中最大數爲max。那麼我們可以用max位的二進制串表示list中所有數。
java中32 （2的5次方）位表示一個整型。我們可以將這個大二進制串拆散，用多個整型表示。如果list中最大數爲max，那麼需要整型的數目，就可以用
int size = (max >> 5)+1 ;
這個公式很好理解，左移5位，是除以2的5次方（32）。
通過size我們就能確定位圖的大小， 同理對list 中的一個數我們也可以通過這種方式找到它編碼後所在的整型（編碼後整型數字都是，按從低位到高排列）
int buket = bitIndexList.get(i) >>5;
不難想出 這個數字在整型中的位置，就是對32求餘，
int index = bitIndexList.get(i) & 0x1F;
對32求餘，可以用公式 n & (32-1) 表達 ，其實就是對低於32位數，其實低五位中1 保留，高於5位置全部設置爲0。另外一個方法是 2 n - (n>>5)<<5，這裏就不做詳細解釋了
最後將這個廣告位設置爲1 就可以 int intBitSet = bitList.get(buket) | 1 << index;
遍歷list 中所有值，就構建出廣告位對應的bitmap，這個方法應用很廣， 可以用它替代hashmap ， 如果數據太大，hashmap 因爲頻繁衝突，就會向鏈表退化。使用位圖，就不存在，最好最壞的情況。當然你也可以使用布隆過濾器，但是要付出精確率的代價。這個方法也可以用在排序中，也就是《編程珠璣》中前言的內容。