Из-за своей компактности, битовые массивы находят множество применений в областях, где пространство или эффективность имеют первостепенное значение. Чаще всего они используются для представления простой группы логических флагов или упорядоченной последовательности логических значений.
Мы упоминали выше, что битовые массивы используются для приоритетных очередей, где бит в индексе k устанавливается тогда и только тогда, когда k находится в очереди; эта структура данных используется, например, ядром Linux, и сильно выигрывает от аппаратной операции поиска первого нуля.
Битовые массивы могут использоваться для выделения страниц памяти, инодов, секторов диска и т. Д. В таких случаях может использоваться термин битовая карта. Однако этот термин часто используется для обозначения растровых изображений, которые могут использовать несколько бит на пиксель.
Другим применением битовых массивов является фильтр Блума, структура данных вероятностных наборов, которая может хранить большие наборы в небольшом пространстве в обмен на небольшую вероятность ошибки. Также возможно построить вероятностные хеш-таблицы на основе битовых массивов, которые принимают либо ложные срабатывания, либо ложные отрицания.
Битовые массивы и операции с ними также важны для построения кратких структур данных, которые используют пространство, близкое к минимально возможному. В этом контексте важны такие операции, как поиск n-го 1-го бита или подсчет числа 1-бит до определенной позиции.
Битовые массивы также являются полезной абстракцией для изучения потоков сжатых данных, которые часто содержат элементы, которые занимают части байтов или не выровнены по байту. Например, сжатое представление кодирования Хаффмана одного 8-битного символа может иметь длину от 1 до 255 бит.
В поиске информации битовые массивы являются хорошим представлением для списков публикации очень часто встречающихся терминов. Если мы вычислим промежутки между соседними значениями в списке строго увеличивающихся целых чисел и закодируем их с помощью унарного кодирования, результатом будет битовый массив с 1 битом в n-й позиции, если и только если n находится в списке. Предполагаемая вероятность разрыва n составляет 1 / 2n. Это также частный случай кодирования Голомба, где параметр М равен 1; этот параметр обычно выбирается только в том случае, если -log (2-p) / log (1-p) ≤ 1 или, примерно, этот термин встречается как минимум в 38% документов.