JavaEWAH 项目技术文档
2024-12-20 09:47:26作者:温玫谨Lighthearted
1. 安装指南
JavaEWAH 是一个基于 Java BitSet 类的压缩版本,它提供了 64 位和 32 位 RLE-like 压缩方案,并可用于实现位图索引。
1.1 环境要求
- Java 6 或更高版本
1.2 安装方式
-
通过 Maven 安装
在项目的
pom.xml文件中添加以下依赖:<dependency> <groupId>com.googlecode.javaewah</groupId> <artifactId>JavaEWAH</artifactId> <version>1.1.6</version> </dependency> -
手动下载
从 GitHub 仓库下载 JavaEWAH 库,解压后将
lib目录下的JavaEWAH.jar文件添加到项目的类路径中。
2. 项目使用说明
JavaEWAH 提供了多种操作位图的方法,包括:
- 创建位图
- 求并集
- 求交集
- 求异或
- 序列化和反序列化
- 内存映射文件支持
3. 项目 API 使用文档
3.1 创建位图
// 创建一个包含指定元素的位置的位图
EWAHCompressedBitmap ewahBitmap1 = EWAHCompressedBitmap.bitmapOf(0, 2, 55, 64, 1 << 30);
3.2 求并集
// 求 bitmap1 和 bitmap2 的并集
EWAHCompressedBitmap orbitmap = ewahBitmap1.or(ewahBitmap2);
3.3 求交集
// 求 bitmap1 和 bitmap2 的交集
EWAHCompressedBitmap andbitmap = ewahBitmap1.and(ewahBitmap2);
3.4 求异或
// 求 bitmap1 和 bitmap2 的异或
EWAHCompressedBitmap xorbitmap = ewahBitmap1.xor(ewahBitmap2);
3.5 序列化和反序列化
ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
ewahBitmap1.serialize(new DataOutputStream(bos));
EWAHCompressedBitmap ewahBitmap1new = new EWAHCompressedBitmap();
ewahBitmap1new.deserialize(new DataInputStream(new ByteArrayInputStream(bos.toByteArray())));
3.6 内存映射文件支持
JavaEWAH 支持将位图序列化到磁盘,并使用 java.nio 类将其映射到内存。
File file = new File("bitmap.bin");
FileChannel fileChannel = new FileOutputStream(file).getChannel();
ewahBitmap1.serialize(new DataOutputStream(fileChannel));
fileChannel.close();
EWAHCompressedBitmap ewahBitmap1new = new EWAHCompressedBitmap();
ewahBitmap1new.deserialize(new DataInputStream(new FileInputStream(file)));
4. 项目安装方式
请参考第 1 章的安装指南。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
329
391
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
877
578
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
162
暂无简介
Dart
764
189
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
746
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
350