也就是我们之前实现的链表结构。单向链表只能从头遍历到尾或者从尾遍历到头(当然一般都是从头到尾)。换言之，链表链接的过程是单向的。
链表通过指针将一组零散的内存块串联在一起。其中内存块称为结点，并且还有一个记录下个结点地址的指针，叫做后继指针next。
今天带各位回顾一下线性数据结构：数组、链表、栈、队列，相信通过下面的文字，你会加深对这几种数据结构的认识。一 数组
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Redis对外提供了string,list,hash,set,zet等类型，但是Redis内部针对不同类型存在编码(底层数据结构)的概念，所谓编码就是具体使用哪种底层数据结构来实现。编码不同将直接影响数据的内存占用和读写效率。 使用 object encoding {key} 命令获取编码类型。如下:
在本文中，将分享一些常见的编程面试问题，这些问题来自于不同经验水平的程序员，囊括从刚大学毕业的人到具有一到两年经验的程序员。
今天带各位回顾一下线性数据结构：数组、链表、栈、队列，相信通过下面的文字，你会加深对这几种数据结构的认识。
Redis是C语言开发的，但在C语言中并没有字符串类型，只能使用指针和字符数组的形式来保存一个字符串。所以Redis设计了一个简单的动态字符串(SDS [Simple Dynamic String])来作为底层实现。
运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作：获取数据 get 和 写入数据 put 。
OBJ_ENCODING_INT：表示成数字。最多标识long的最大值，超过转为OBJ_ENCODING_RAW。 OBJ_ENCODING_RAW： string原生表示方式。 OBJ_ENCODING_EMBSTR： 功能同RAW，只是数据是存储在一块连续的内存中，embstr创建和释放字符串操作内存的次数比RAW的2次降低为1次，修改将重新分配内存。 OBJ_ENCODING_HT： 类似hashtable，表示成dict。 OBJ_ENCODING_ZIPMAP： 是个旧的表示方式，已不再用。 OBJ_ENCODING_LINKEDLIST：双向列表，3.2以下版本使用 OBJ_ENCODING_ZIPLIST： 表示成ziplist。 OBJ_ENCODING_INTSET：表示成整数数组。用于set数据类型。 OBJ_ENCODING_SKIPLIST：表示成skiplist跳跃表。用于zset数据结构。 OBJ_ENCODING_QUICKLIST：表示成quicklist。用于list数据类型。
Redis支持五种主要数据结构：字符串（Strings）、列表（Lists）、哈希表（Hashes）、集合（Sets）和有序集合（Sorted Sets）。这些数据结构为开发者提供了灵活的数据操作方式，满足了不同场景下的数据存储需求。
Redis 有一个比较突出的特点就是数据结构更丰富, 「string、hash、list、set、zset、Redis5.0 新数据结构-stream」
Redis 中列表（List）类型是用来存储多个有序的字符串，列表中的每个字符串成为元素 Eelement），一个列表最多可以存储 2^32-1 个元素。
链表的特点是高效的删除和新增节点来灵活的调整链表中的元素顺序。 由于C语言没有内置链表，所以Redis自己构建了链表的实现。 Redis基本数据结构中的REDIS_LIST，底层的实现之一就采用的链表。即：当包含了很多元素，或者元素中有比较长的字符串时，就会采用链表作为REDIS_LIST的底层实现。 源码个注释如下所示： adlist.h /* * 双向链表节点 */ typedef struct listNode { // 前节点 struct listNode *prev;
type 对象的类型 类型常量对象的名称 REDIS_STRING 字符串对象 REDIS_LIST 列表对象 REDIS_HASH 哈希对象 REDIS_SET 集合对象 REDIS_ZSET 有序集合对象 ptr 指针 指向实际存储的对象的指针 encoding encoding 表示 ptr 指向的具体数据结构，即这个对象使用了什么数据结构作为底层实现。 编码常量编码所对应的底层数据结构 REDIS_ENCODING_INT long类型的整数 REDIS_ENCODING_EMBSTR enbstr编码的简单动态字符串 REDIS_ENCODING_RAW 简单动态字符串 REDIS_ENCODING_HT 字典 REDIS_ENCODING_LINKEDLIST 双向链表 REDIS_ENCODING_ZIPLIST 压缩列表 REDIS_ENCODING_INTLIST 整数集合 REDIS_ENCODING_SKIPLIST 跳表 每种类型的对象都至少使用了两种不同的编码，对象和编码的对应关系如下
「Redis所有的数据结构都是在内存占用和执行效率之间找一个比较好的均衡点，不一味的节省内存，也不一味的提高执行效率」
最近想回过头来看看以前写的一些代码，可叹为何刚进大学的时候不知道要养成写博客的好习惯。现在好多东西都没有做记录，后面也没再遇到相同的问题，忘的都差不多了。只能勉强整理了下面写的一些代码，这些代码有的有参考别人的代码，但都是自己曾经一点点敲的，挂出来，虽然很基础，但希望能对别人有帮助。
作者：肖涛 背景 Redis是一个应用广泛的开源NoSql数据库，在腾讯云Redis开发过程中，我们比较深入地对其进行了研究和应用，并和自研的Grocery等数据库系统做了一些对比，总结出了Redis
redis的性能高的原因之一是它每种数据结构都是经过专门设计的，并都有一种或多种数据结构来支持，依赖这些灵活的数据结构，来提升读取和写入的性能。如果要了解redis的数据结构，可以从两个不同的层面来讨论它：
What “Graph First” Means for Native Graph Technology
输入一个复杂链表（每个节点中有节点值，以及两个指针，一个指向下一个节点，另一个特殊指针指向任意一个节点），返回结果为复制后复杂链表的head。（注意，输出结果中请不要返回参数中的节点引用）
栈在我们日常编码中遇到的非常多，很多人对栈的接触可能仅仅局限在 递归使用的是栈 和 StackOverflowException，栈是一种后进先出的数据结构(可以想象生化金字塔的牢房和生化角斗场的狗洞)。栈，简单而又不简单，是因为直接学习栈比较容易，但使用栈解决问题很多时候需要巧妙的方法。
近期准备重新学习一下常用数据结构和基本算法，并计划将这些内容的只是做一个整理和归类，准备慢慢写一个常用数据结构与基本算法的系列博文，博文列表参见：常用数据结构与基本算法博文系列，目前内容还比较少，后续慢慢补充。本文主要内容是介绍 数据结构--线性表和链表的基础知识。
当开发程序时，我们（通常）需要在内存中存储数据。根据操作数据方式的不同，可能会选择不同的数据结构。有很多常用的数据结构，如：Array、Map、Set、List、Tree、Graph 等等。（然而）为程序选取合适的数据结构可能并不容易。因此，希望这篇文章能帮助你了解（不同数据结构的）表现，以求在工作中合理地使用它们。
Redis全局哈希表（Global Hash Table）是指在Redis数据库内部用于存储所有键值对的主要数据结构。它的实现原理涉及到哈希表、字典、渐进式rehash等技术，以下是Redis全局哈希表的实现原理和查询流程：
本部分主要是 CavsZhouyou 在练习《剑指 Offer》时所做的笔记，主要涉及算法相关知识和一些相关面试题时所做的笔记，分享这份总结给大家，帮助大家对算法的可以来一次全方位的检漏和排查，感谢原作者 CavsZhouyou 的付出，原文链接放在文章最下方，如果出现错误，希望大家共同指出！
栈是一种特殊的线性表。相比于链表和顺序表，栈只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。栈中的数据元素遵守后进先出LIFO（Last In First Out）的原则。
提到Redis，大家的第一反应是去做Redis缓存，为什么呢？因为“快”是Redis的最大特点，用于做缓存，减少I/O操作，Redis非常适合，但为什么Redis会这么快呢？
上一篇文章我们学习了Redis的数据结构之简单动态字符串，这一篇我们接着来学习Redis中另外一个数据结构-链表。链表有很多种，首先，本文会首先回顾一下一些常见的链表，接着就是介绍Redis中的链表的结构。
SDS ziplist skiplist hashtable SDS(简单动态字符串) 一个SDS结构如下: struct sdshdr{ int len; //记录保存字符串的长度，也就是buf的长度 int free; //记录数组中未使用字节的数量 char buf[]; }sdshdr 📷 获取SDS字符长度的时间复杂度为O（1） 当修改SDS时，会先对len进行判断，如果不够长会先进行分配，空间预分配遵循以下规则，如果SDS的len小于1MB，将会预分配当前len长
底层实现 String底层是动态字符串SDS（simple dynamic string） SDS结构有五种header定义，为了满足不同长度字符串可以使用不同大小的header，节省内存。
Redis中使用压缩列表存储字符串数据能够在一定程度上提高空间和时间效率。然而，在进行字符串修改时，可能会带来内存重新分配和拷贝成本，也可能会导致内存浪费。这要根据具体的使用场景来权衡选择合适的数据结构。
这些策略你不用死记，我打个比方你很容易就明白了。假如说，你买了很多本技术书，但有一天你发现，这些书太多了，太占书房空间了，你要做个大扫除，扔掉一些书籍。那这个时候，你会选择扔掉哪些书呢？对应一下，你的选择标准是不是和上面的三种策略神似呢？
tips：本文介绍的知识只是作为一个引子，供小伙伴们参考学习，在学习过程中如果遇到问题，一定要多去搜索相关博客、文章、书籍等其他资料，作为补充学习。 废话不多说，我们开整！
本文主要讲解 redis 的五种基本数据类型：String、List、Set、Sorted Set、Hash。学习如何使用它们，并且了解它们的底层数据结构实现，这样我们才能在适当的应用场景选择最适合的数据类型来解决我们的需求。
线性表（linear list）是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。 线性表是一种在实际中广泛使 用的数据结构，常见的线性表：顺序表、链表、栈、队列、字符串...
hello，又见面了。不要问为什么，问就是勤劳。马上要开启爆更模式啦。在Redis中链表List的应用非常广泛，但是Redis是采用C语言来写，底层采用双向链表实现（这边提一嘴，如果是科班出身或者大学有学过数据结构的同学，可以划走啦）。我们今天的重点就是双向链表。
可以看到，一个链表的节点包含数据域和指向下一个节点的引用，链表最后一个节点指向null（空区域）。
链表是数据结构之一，其中的数据呈线性排列。在链表中，数据的添加和删除都较为方便，就是访问比较耗费时间。
链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点（链表中每一个元素称为结点）组成，结点可以在运行时动态生成。链表的节点由数据和一个或多个指针域组成。如果不考虑插入、删除操作之前查找元素的过程，只考虑纯粹的插入与删除，那么链表在插入和删除操作上的算法复杂 O(1)。
在上文《JS数据结构第二篇---链表》中描述的是单向链表。单向链表是指每个节点都存有指向下一个节点的地址，双向链表则是在单向链表的基础上，给每个节点增加一个指向上一个节点的地址。然后头结点的上一个节点，和尾结点的下一个节点都指向null。同时LinkedList类中再增加一个last内部属性，一直指向链表中最后一个节点。结构模拟如图：
数组、链表、栈和队列是四种基础数据结构，他们是高级、复杂的数据结构和算法的基础。本篇先来讲述「数组，链表，及算法的优化策略」。
Redis的5种常见数据结构：字符串(String)、列表(List)、散列(Hash)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)。这些都是Redis对外暴露的数据结构，本文将介绍这些数据结构的底层数据结构的实现。
数据结构是在计算机中组织和存储数据的一种特殊方式，使得数据可以高效地被访问和修改。更确切地说，数据结构是数据值的集合，表示数据之间的关系，也包括了作用在数据上的函数或操作。
redis能具有很好的性能表现，一个重要的原因就是redis底层的数据结构的使用非常巧妙，今天，我们来聊一聊这些数据结构。
缓存大致可以分为两类，一种是应用内缓存，比如Map(简单的数据结构)，以及EH Cache(Java第三方库)，另一种就是缓存组件，比如Memached，Redis；Redis（remote dictionary server）是一个基于KEY-VALUE的高性能的存储系统，通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的缓存与存储需求
在 Java 编程中，数据结构起着至关重要的作用。这些数据结构可以帮助我们组织和管理数据，使我们的代码更加高效和可维护。其中之一是 LinkedList，它是一个灵活的数据结构，允许我们高效地进行插入和删除操作。本篇博客将深入探讨 Java 中的 LinkedList，从基础概念到高级用法，为您呈现全面的信息。
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