哈希表(Hash table，也叫散列表)，是根据关键字值(key)直接进行访问的数据结构，它通过把关键字值映射到表中一个位置(数组下标)来直接访问，以加快查找关 键字值的速度。这个映射函数叫做哈希(散列)函数，存放记录的数组叫做哈希 (散列)表。
Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示（以空字符结尾的字符数组，以下简称C字符串），而是自己构建了一种名为简单动态字符串（simple dynamic string，SDS）的抽象类型，并将SDS用作Redis的默认字符串表示。
上一篇文章，我们介绍了哈希表的基本概念： 哈希表（Hash Table）是一种数据结构，它通过哈希函数将键映射到表中的一个位置来访问记录，支持快速的插入和查找操作。
在顺序结构以及平衡树中，由于元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较；比如顺序表中需要从表头开始依次往后比对寻找，查找时间复杂度为 O(N)，平衡树中需要从第一层开始逐层往下比对寻找，查找时间复杂度为 O(logN)；即搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
| 导语 本文是一篇redis读书笔记，主要内容整理自 Redis设计与实现。如果你想快速了解redis底层数据结构，相信这篇文章会有所帮助。 文章主要分为两大部分，第一部分介绍了Redis对象的各种底层数据结构，第二部分总结了redis对象与各种底层数据结构的关系。 1 Redis对象底层数据结构 1.1 SDS(简单动态字符串) Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示（以空字符结尾的字符数组，以下简称C字符串），而是自己构建了一种名为简单动态字符串（simple dynamic strin
C++11中引进了unordered系列的四个容器，而之所以这几个容器效率如此之高，是因为运用到了哈希的思想。
顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(
前面的几篇文章已经将磁盘管理和内存 buffer pool 管理的内容都介绍完了，接下来继续向上一层，来介绍关于 access method 的内容。
面试官： 聊聊HashMap的底层 理解HashMap底层，首先应该理解Hash函数，今天我们聊聊Hash函数出现冲突的解决办法（此故事为连载形式，若没看上篇，可点击此处神速Hash阅读） 链地址法 次日清晨，大臣们按时上朝，接着讨论昨日的话题 “昨日Hash函数的选择我们已经有了具体的方案了，那就只剩下冲突的解决问题了”，王大臣率先发话 “要解决冲突其实也不难，既然会有多个元素被Hash到同一个位置，而这个位置只能存储一个元素，那么我让这个位置可以存储多个元素不就可以了吗？”，何大臣说道 “哦，怎么
字典（dictionary）， 又名映射（map）或关联数组（associative array）是一种抽象数据结构， 由一集键值对（key-value pairs）组成。
redis中没有直接使用C语言的字符串，而是自定义了一种名为简单动态字符串的抽象类型——SDS。我们下载redis源码，可以在src目录下找到一个sds.h的文件，打开这个文件查看它的部分代码：
HashMap有一个问题，就是迭代HashMap的顺序并不是HashMap元素插入的顺序，也就是无序，而LinkedHashMap是有序的。
索引是数据库中一个非常重要的概念，能够帮助数据库系统更迅速高效地完成查询。本章将分上下两节来介绍MySQL的索引机制。上篇主要介绍索引的定义和InnoDB的索引实现。下篇主要介绍MyISAM的索引实现和常用类型的索引介绍。
跳跃表（skiplist）是一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的。
跳跃表中，数据被存储在节点中，每个节点包含一个数据元素和一组指向其他节点的指针。这些指针分布在不同的层级，用于提升跳跃表的访问性能。
哈希表也叫散列表，是一种可以通过关键码值（Key-Value）直接访问的数据结构，可以实现快速查询、插入、删除。
Redis 在互联网技术存储方面的使用可以说是非常广泛了，只要是接触过 Java 开发的朋友就算你没用过，都会听过它。在面试也是非常高频的一个知识点。
线性表，全名为线性存储结构。使用线性表存储数据的方式可以这样理解，即“把所有数据用一根线串起来，再存储到物理空间中”。最简单的线性表就是数组了。虽然PHP的数组本身不是由基础的数据结构构成，但是其内部实现方式应用到了大部分的线性表数据结构。今天，借着学习线性表数据结构的机会，重新回顾PHP数组的内部实现原理。
字典， 又称符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或者映射（map）， 是一种用于保存键值对（key-value pair）的抽象数据结构。在字典中， 一个键（key）可以和一个值（value）进行关联（或者说将键映射为值）， 这些关联的键和值就被称为键值对。
现在安卓面试，对于数据结构的问题也越来越多了，要求也越来越多，所以我对于数据结构只能慢慢补起来了。(灬ꈍ ꈍ灬)
本文转自http://zhangtielei.com/posts/blog-redis-dict.html
前几天发了一篇「为了拿捏 Redis 数据结构，我画了 20 张图」，收获了很多好评，但是当时急于发文，有些地方没有写完，也有些地方写的不是很完善。
理想的搜索方法：可以不经过任何比较，一次直接从表中得到要搜索的元素。 如果构造一种存储结构，通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立 一一映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。 当向该结构中： 插入元素 根据待插入元素的关键码，以此函数计算出该元素的存储位置并按此位置进行存放 搜索元素 对元素的关键码进行同样的计算，把求得的函数值当做元素的存储位置，在结构中按此位置 取元素比较，若关键码相等，则搜索成功 该方式即为哈希(散列)方法，哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称 为哈希表(Hash Table)(或者称散列表)
1. 本项目基于google公司的开源项目tcmalloc作为背景，简化实现一个高并发内存池，用该项目可以替代传统的malloc free函数来申请和释放内存，malloc和free作为我们最开始接触内存管理的元老级函数是在熟悉不过的了，有人说已经有malloc和free这样的内存管理函数了，我们搞一个tcmalloc真的有意义吗？其实不然，像malloc和free这种的函数是通用级别的，而通用的东西往往都带有一个特性，那就是适用性强，可移植性强，但是随之而带来的缺点就是针对性不够明显，比如对于某些高并发项目场景，项目内的线程数量众多，不断的调用malloc，可能会涉及到频繁的加锁和解锁，这对于项目性能的影响是不可小觑的，所以在某些高并发场景，同时对性能要求又高的情况下，malloc和free就显的没那么能打了，此时google公司召集了一批顶尖的cpp高手写出来了tcmalloc这样高效的内存管理项目，而我们的这个项目只是从tcmalloc里面摘取了精华部分，目的就是学习和理解高效的内存管理应该是什么样子的，而不是造一个更好的轮子出来。
散列表(哈希表)，其思想主要是基于数组支持按照下标随机访问数据时间复杂度为O(1)的特性。可以说是数组的一种扩展。假设，我们为了方便记录某高校数学专业的所有学生的信息。要求可以按照学号(学号格式为:入学时间+年级+专业+专业内自增序号，如2011
数据结构是一种特殊的组织和存储数据的方式，可以使我们可以更高效地对存储的数据执行操作。数据结构在计算机科学和软件工程领域具有广泛而多样的用途。
redis的设计与实现: 1.假如有一个用户关系模块,要实现一个共同关注功能,计算出两个用户关注了哪些相同的用户,本质上是计算两个用户关注集合的交集,如果使用关系数据库,需要 对两个数据表执行join
在 C 语言中，字符串可以用一个 \0 结尾的 char 数组来表示。 比如说，hello world 在 C 语言中就可以表示为 “hello world\0” 。
在前面的学习中我们知道了闭散列的运算规则，当两个数据计算得到的位置发生冲突时，它会自动的往后寻找没有发生冲突的位置，比如说当前数据的内容如下：
在平时工作和源码学习的过程中经常遇到哈希相关的问题，每次都会上网找资料回忆哈希相关的知识点。趁这机会记录下来，防止以后又忘记了！！
来源：http://www.cnblogs.com/kismetv/p/8654978.html
数组是最常用的数据结构，创建数组必须要内存中一块连续的空间，并且数组中必须存放相同的数据类型。比如创建一个长度为 10，数据类型为整型的数组，在内存中的地址是从 1000 开始，那么它在内存中的存储格式如下。
Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、分布式、可选持久性的键值对（key-value） 数据库，与 Memcached 类似，却优于 Memcached。
有序的、可以重复,根据不同的实现,底层可以是数组(ArrayList、Vector)或者链表(LinkedList)。
Redis的哈希表是一个数组，数组的每个元素都是一个指向哈希表节点的指针。每个哈希表节点包含一个键和值的对，同时还有指向下一个节点的指针，从而形成一个链表。
该文介绍了计算机科学中的哈希表（Hash Table）及其在编程中的应用。哈希表是一种数据结构，可以高效地完成查找、插入、删除等操作。文章还介绍了哈希函数、哈希冲突、拉链法等概念。
Redis是一个由ANSI C语言编写，性能优秀、支持网络、可持久化的K-K内存数据库，并提供多种语言的API。它常用的类型主要是 String、List、Hash、Set、ZSet 这5种
Redis是一个由ANSI C语言编写，性能优秀、支持网络、可持久化的K-K内存数据库，并提供多种语言的API。它常用的类型主要是 String、List、Hash、Set、ZSet 这5种。
数据结构是计算机中用于组织和存储数据的一种方式，其目的是为了提高相关数据操作的效率。在几乎所有的程序或软件系统中都会用到数据结构。而且数据结构也是计算机科学和软件工程的基础。同时在面试时也是一个必考的知识点。因此，作为开发人员，必须要掌握数据结构相关的知识。
周末被社会的皮鞭狠狠的抽打了几下。人微言轻，为生计奔波，劳碌一生。个人牢骚。今天接着来学习Redis的第三篇，字典的数据结构。字典的数据结构其实完全可以类比Java中的HashMap数据结构，两者都是哈希表。
所谓数组，就是相同数据类型的元素按一定顺序排列的集合；数组的存储区间是连续的，占用内存比较大，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，都是O(1)；数组的特点是：查询简单，增加和删除困难；
很多高级开发语言有对应集合支持字典这种数据结构，比如Java中的Map集合。C语言并未内置字典这种数据结构，Redis构建了自己的字典实现。
Python 内置了强大的数据结构，比如列表、元组、字典，让 Python 开发者处理数据时可以信手拈来，但是正是因为 Python 做了太多，让我们忽视了很多细节，本文通过解析 CPython 源码，介绍 Python 的内置数据结构的设计与实现。
再比如电商在大促销时，会用一些特殊的设计来保证系统稳定，扣减库存可以考虑如下设计：
来源：https://my.oschina.net/liughDevelop/blog/2236771
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通 过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组 叫做散列表。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
