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为什么检查一个不存在的哈希键只需要O(1)的复杂度？

检查一个不存在的哈希键只需要O(1)的复杂度是因为哈希表的数据结构设计使得在查找元素时具有高效的性能。

哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，它将键映射到存储位置，以实现快速的插入、删除和查找操作。在哈希表中，每个键都经过哈希函数计算得到一个唯一的索引，该索引对应着存储位置。因此，当我们要检查一个哈希键是否存在时，只需要通过哈希函数计算出对应的索引，然后在该索引位置上查找即可。

在哈希表中，无论哈希表的大小如何，查找操作的时间复杂度都是O(1)，即常数时间复杂度。这是因为哈希函数的设计使得元素在哈希表中分布均匀，减少了冲突的可能性。而且，哈希表的底层数据结构通常是数组，通过索引直接访问元素，不需要遍历整个数据结构，从而实现了快速的查找操作。

总结起来，检查一个不存在的哈希键只需要O(1)的复杂度是因为哈希表通过哈希函数和数组的结合，实现了高效的查找操作。在实际应用中，哈希表广泛应用于缓存、索引、字典等场景，提供了快速的数据访问能力。

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89 次荣登活跃榜，最高排名第 9 ，从零学算法第二周周报发布

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【愚公系列】软考中级-软件设计师 021-数据结构（查找算法）

常见的时间复杂度包括：常数时间复杂度 O(1)：无论问题规模多大，算法的执行时间都不会随之增长。线性时间复杂度 O(n)：算法的执行时间与问题规模呈线性关系。...常见的空间复杂度包括：常数空间复杂度 O(1)：算法的额外空间不随问题规模的增大而变化。线性空间复杂度 O(n)：算法的额外空间与问题规模呈线性关系。...通常情况下，我们希望选择时间复杂度低且空间复杂度较小的算法。常见的对算法执行所需时间的度量：O(1)<O(log2n)<O(n)<O(nlog2n)<O(n²)<O(n³)<O(2ⁿ)<O(n!)...= -1: print("目标元素在数组中的索引为", result)else: print("目标元素不存在数组中")我们首先定义了一个二分查找函数binary_search，它接受一个有序数组...一致性哈希通过引入虚拟节点的概念，解决了传统哈希方法的这个问题。具体来说，一致性哈希将哈希空间（通常是一个固定的范围，如0-2^32）划分成一个圆环，并将节点和数据键使用哈希函数映射到圆环上的位置。

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事务 Redis常用命令 Redis全局命令 keys * : 查看所有的key，这个会遍历所有的键,复杂度为O(n)，因此当存在了大量的key，应该禁止使用这个命令 dbsize ：查看键key的个数...，这个是直接获取内置的键总数变量，因此复杂度为O(1) exists key : 检查键值是否存在，存在返回1，否则返回0 del key ：删除指定的键值 del a : 删除一个键 del a...：没有设置过期时间 -2 ：该键不存在 type key ：查看key的类型，如果不存在返回none 内部编码 String 类型字符串类型的内部编码有3种: int: 8个字节的长整型。...hashtable(哈希表):当哈希类型无法满足ziplist的条件时,Redis会使用hashtable作为哈希的内部实现,因为此时ziplist的读写效率会下降,而hashtable的读写时间复杂度为...O(1)。

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查看键总数（返回当前数据库中的键的个数） dbsize ? 备注：dbsize命令在计算键总数时不会遍历所有的键，而是直接获Redis内置的键总数变量，所以dbsize命令的时间复杂度是O(1)。...而keys命令则会遍历所有键，所以它的时间复杂度是O(n),所以如果Redis中保存了大量的键时，keys命令要慎用。检查键是否存在 exists key ?...只不过不同的是del命令返回的时成功删除键的个数。如果返回的是0，说明该键没有被成功删除，也就说明该键不存在。如果返回的是大于0的数，是表示多个键被删除了。下面我们看一下删除多个键的操作。...除此之外，ttl命令有3种类型的返回值。下面我们看一下这3种返回值的区别。 >=0：表示剩余的过期时间 -1：键没设置过期时间 -2：键不存在 键的数据结构类型 type key ?...下面我们分析一下，为什么Redis要这样设计数据结构及底层编码呢。首先第一个好处就是可以改进内部编码。当这样做时，而不需要改变内部的数据结构，也就无需修改外部结构及命令了。

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leetcode刷题（37）——141. 环形链表

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键是保存在哈希表中，哈希表的时间复杂度是O(1)，也就是无论多少个键，总能通过一次计算就找到对应的键。...但是问题来了，当你往Redis中写入大量的数据就有可能发现操作变慢了，这就是一个典型的问题：哈希冲突。 为什么哈希表操作变慢了？既然底层用了哈希表，则哈希冲突是不可避免的，那什么是哈希冲突呢？...这样则导致了不同的key查找到的值是相同的，但是这种问题在Redis中显然是不存在的，那么Redis用了什么方法解决了哈希冲突呢？...五种数据结构按照查找时间的复杂度分类如下：数据结构时间复杂度 哈希表 O(1) 跳表 O(logN) 双向链表 O(N) 压缩链表 O(N) 整数数组 O(N) 不同操作的复杂度？...例如，HGET、HSET 和HDEL 是对哈希表做操作，所以它们的复杂度都是O(1)；Set类型用哈希表作为底层数据结构时，它的SADD、SREM、SRANDMEMBER 复杂度也是 O(1)。

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深入 Python 字典的内部实现

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