第 3 章 · 三大特殊数据类型

三个交互演示：① Bitmap 像素画板 · ② HyperLogLog 误差实验 · ③ Geo 地图

Bitmap 像素画板：点击格子设位（共 1024 位 = 128 字节）

每个格子代表一个 bit。点击切换 0/1，右侧实时显示 BITCOUNT/BITPOS 等命令的结果：

点击格子翻转 bit

对比一下：这 1024 个状态如果用 Set 至少需要 80KB（每元素 ~80 字节），用 Bitmap 只需 128 字节，节省 640 倍。

这是简化版 HLL（256 桶 vs 真实 16384 桶），但能完整复现「桶 + 调和平均」的核心思路：

真实基数	HLL 估算	误差	桶数据

原理回顾：每插入一个元素 → hash → 用低 8 位选桶（共 256 桶）→ 数余下 hash 的前导 0 个数 → 取桶的最大值 → 最后通过 256 个桶的调和平均反推总数。

地图代表一个城市俯瞰图。点击添加新店铺，右键设置搜索中心，滚轮调整搜索半径：

半径: 100 像素

底层揭秘：每个点的「score」就是 GeoHash —— 把 (x, y) 二维坐标交叉编码成一维整数。地图上接近的点，整数也接近，所以可以用 ZRANGEBYSCORE 快速找邻居。