使用zlib计算压缩后的数据大小

是指通过zlib压缩算法对数据进行压缩后得到的压缩数据的大小。zlib是一种常用的数据压缩库，广泛应用于各种领域的数据压缩和解压缩操作。

优势：

高效性：zlib压缩算法具有较高的压缩比，可以有效地减小数据的存储空间和传输带宽。
快速性：zlib压缩算法具有较快的压缩和解压缩速度，适用于实时性要求较高的场景。
灵活性：zlib支持多种压缩级别和参数配置，可以根据实际需求进行调整。
跨平台性：zlib是一个跨平台的压缩库，可以在各种操作系统和开发环境中使用。

应用场景：

网络传输：在网络传输中，使用zlib可以将数据进行压缩，减小传输的数据量，提高传输效率。
数据存储：在数据存储中，使用zlib可以将数据进行压缩，减小存储空间的占用。
文件压缩：zlib可以对文件进行压缩，减小文件的大小，方便存储和传输。
数据库备份：在数据库备份中，使用zlib可以对备份数据进行压缩，减小备份文件的大小，提高备份效率。

推荐的腾讯云相关产品：

腾讯云提供了多个与数据压缩相关的产品和服务，以下是其中一些产品的介绍链接地址：

云存储 COS（对象存储）：https://cloud.tencent.com/product/cos
云数据库 CDB（关系型数据库）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云服务器 CVM（虚拟机）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云函数 SCF（无服务器函数计算）：https://cloud.tencent.com/product/scf

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求进行评估和决策。

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gsoap:启用http compression(gzip)进行数据压缩传输

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使用Python对数据进行压缩

鉴于 Redis 的内存还是比较宝贵的，而用户的商品数据（转化为 json 格式后）又是一些比较有规律的文本数据，比较适合进行数据压缩，于是我调研了一下 Python 中的数据压缩的方案。...当然这个例子比较极端，重复了一百遍’abc’，能达到 5%的压缩率。在真实场景下，zlib大概能将原始数据压缩到 40%到 50%的大小。...在数据大小敏感的场景下下，1%的压缩率的提高也是很可观的。我遇到的这个场景数据是要存在 Redis 里的，并且每个店铺的数据规模有限，倾向于使用更高的压缩率的方案。...lzma标准库 Python 标准库中的lzma（顾名思义，使用 lzma 算法）同样可以用于数据压缩，并且有着更高的压缩率，提供的接口与zlib也很相似。...在实验中，使用lzma压缩和解压《西游记》的原文的时间是使用级别 9zlib的四倍多。

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HashMap在进行扩容时，使用的rehash方式非常巧妙，因为每次扩容都是翻倍，与原来计算的 (n-1)&hash的结果相比，只是多了一个bit位，所以节点要么就在原来的位置，要么就被分配到"原位置+...例如我们从16扩展为32时，具体的变化如下所示：因此元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的标记范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：...说明：5是假设计算出来的原来的索引。...因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就可以了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap(原位置+旧容量)”。...可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：正是因为这样巧妙的rehash方式，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，在resize

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