使用Random产生100个无重复随机数，使用Set存储和使用位图存储的效率对比

       今天读《编程珠玑》开篇就被里面的内容深深的吸引住了，很后悔以前只是单单据说它的大名，却从没有拜读，胜感遗憾。

    粗略的看了第一章关于位图数据结构的：该数据结构描述了一个有限定义域内的稠密集合，每一个元素而且出现一次没有与其余数有关联。

   因而想到了想用随机数来测试一下，看看效果如何。

背景：使用随机书产生1000个不相同的数字，而且按从小到大排列。

（1）采用java的Set数据结构存储，并进行排序，代码以下：

Set<Integer> datas= new HashSet<Integer>();
		Random random = new Random();
		int i = 0;
		long start = System.currentTimeMillis();
		while (i < 1000) {
			int a = Math.abs(random.nextInt() % 1000);
			if (datas.add(a)) {
				i++;
			}

		}
		Arrays.sort(datas.toArray());
		long end = System.currentTimeMillis();
		System.out.println("set 花费时间：" + (end - start));

（2）采用位图数据结构,具体代码以下：

byte[] b = new byte[1001];
		int i = 0;
		Random random = new Random();
		long start = System.currentTimeMillis();
		while (i < 1000) {
			int a = Math.abs(random.nextInt() % 1000);
			if (b[a] == 0) {
				b[a] = 1;
				i++;
			}
		}
		long end = System.currentTimeMillis();
		System.out.println("位图 花费的时间：" + (end - start));

 测试结果：

         （1）采用Set数据结构花费的时间：6ms。

          （2）采用位图数据结构花费的时间:1ms.

      从上面的测试结果，让我想到了百度之前的一道笔试题，在最大的数小于500万的数中存在两个相同的数，将其找出来，要求花费最少的时间，和空间（大体好像就是这个意思），我的感受采用位图数据结构应该是很不错的方法。