它通过将工作分成更小的块，然后可以被多个系统处理。由于MapReduce将一个问题分片并行工作，与传统系统相比，解决方案会更快。
前两篇文章介绍了 Redis 的基本数据结构动态字符串，链表，字典，跳跃表，压缩链表，整数集合，但是使用过 Redis 的同学会发现，平时根本没有使用过这些数据结构。 平时使用的数据结构，包括字符串，列表，哈希，集合，还有有序集合。 其实 Redis 的实现是将底层的一种或者几种数据结构进行结合成我们使用的数据结构。
该文介绍了如何使用Hadoop MapReduce来处理大数据集，通过一个示例来展示了如何使用Mapper和Reducer来处理数据。该示例包括对输入数据集的预处理、Mapper和Reducer的编写以及Hadoop集群的配置。
大数据是使用工具和技术处理大量和复杂数据集合的术语。能够处理大量数据的技术称为MapReduce。
Redis 是由意大利开发者 Salvatore Sanfilippo（antirez）通过 C 语言开发的、基于内存的、可持久化的开源键值对存储数据库（英文全称是 REmote DIctionary Server，中文译作远程字典服务器），由于其简单易用、高性能、支持丰富的数据结构和原子操作，已逐渐成为目前互联网最流行的存储中间件解决方案，被广泛应用于缓存、NoSQL、消息队列等技术领域。
数组就是一组数据的集合，把一系列数据组织起来。如果变量是存储单个值的容器，那么数组就是存储多个值的容器。数组每个实体包含一个键和一个值。
计数排序只适合使用在键的变化不大于元素总数的情况下。它通常用作另一种排序算法（基数排序）的子程序，这样可以有效地处理更大的键。
Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
静态变量属于静态存储方式，其存储空间为内存中的静态数据区（在静态存储区内分配存储单元）。
桶排序是将待排序集合中处于同一个值域的元素存入同一个桶中，也就是根据元素值特性将集合拆分为多个区域，则拆分后形成的多个桶，从值域上看是处于有序状态的。对每个桶中元素进行排序，则所有桶中元素构成的集合是已排序的。
计数排序是一种非比较性质的排序算法，元素从未排序状态变为已排序状态的过程，是由额外空间的辅助和元素本身的值决定的。计数排序过程中不存在元素之间的比较和交换操作，根据元素本身的值，将每个元素出现的次数记录到辅助空间后，通过对辅助空间内数据的计算，即可确定每一个元素最终的位置。
如果你从来没使用过 Redis 数据库，那你肯定会问，为什么我们要学 Redis数据库，我只使用 MySQL 或 Oracle 就够了。其实 Redis 虽叫数据库，可又不是传统意义上的关系型数据库，Redis 是一个高性能的 Key-value 数据库。
参考https://github.com/colinmollenhour/Cm_Cache_Backend_Redis https://celery.readthedocs.io/en/latest/getting-started/brokers/redis.html Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached
本篇文章我们将演示LINQ扩展包的基础语法，以Select查询、Count计数、Average平均值、OrderBy排序函数为例，目前LINQ支持两种语法，我会在每个案例前先用大家熟知的SQL语句表达，再在后面用C#的两种LINQ语法分别实现。LINQ语法第一次接触难免感到陌生，最好的学习方式就是在项目中多去使用，相信会有很多感悟。
在连通网中查找最小生成树的常用方法有两个，分别称为普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。本节，我们给您讲解克鲁斯卡尔算法。
PHP 中的数组实际上是一个有序映射。映射是一种把 values 关联到 keys 的类型。此类型在很多方面做了优化，因此可以把它当成真正的数组，或列表（向量），散列表（是映射的一种实现），字典，集合
在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。
如果你从来没使用过 Redis 数据库，那你肯定会问，为什么我们要用 Redis 数据库，我只使用 MySQL 或 Oracle 就够了。其实 Redis 虽叫数据库，可又不是传统意义上的关系型数据库，Redis 是一个高性能的 Key-value 数据库。
如果有一个数字集合，并把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储在一个一维数组中，且在逻辑结构（即二叉树）中，如果每个父亲节点都大于它的孩子节点那么此堆可以称为大堆；那么如果每个父亲节点都小于它的孩子节点那么此堆可以称为小堆。 堆的性质：
MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是最接近于关系型数据库的 NoSQL 数据库。它在轻量级JSON 交换基础之上进行了扩展，即称为 BSON 的方式来描述其无结构化的数据类型。尽管如此它同样可以存储较为复杂的数据类型。它和上一篇文章讲到的Redis有异曲同工之妙。虽然两者均为 NoSQL ，但是 MongoDB 相对于 Redis 而言，MongoDB 更像是传统的数据库。早些年我们是先有了 Relation Database (关系型数据库)，然后出现了很多很复杂的query ，里面用到了很多嵌套，很多 join 操作。所以在设计数据库的时候，我们也考虑到了如何应用他们的关系，使得写 query 可以使 database 效率达到最高。后来人们发现，不是每个系统，都需要如此复杂的关系型数据库。有些简单的网站，比如博客，比如社交网站，完全可以斩断数据库之间的一切关系。这样做带来的好处是，设计数据库变得更加简单，写 query 也变得更加简单。然后，query 消耗的时间可能也会变少。因为 query 简单了，少了许多消耗资源的 join 操作，速度自然会上去。正如所说的， query 简单了，很有以前 MySQL 可以找到的东西，现在关系没了，通过 Mongo 找不到了。我们只能将几组数据都抓到本地，然后在本地做 join ，所以在这点上可能会消耗很多资源。这里我们可以发现。如何选择数据库，完全取决于你所需要处理的数据的模型，即 Data Model 。如果它们之间，关系错综复杂，千丝万缕，这个时候 MySQL 一定是首选。如果他们的关系并不是那么密切，那么， NoSQL 将会是利器。
sorted sets 是 Redis 类似于 SortedSet 和 HashMap 的结合体，一方面它是一个 set，保证了内部 value 的唯一性，另一方面它可以给每个 value 赋予一个 score，代表这个 value 的排序权重。内部使用 HashMap 和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap 里放的是成员到 score 的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是 HashMap 里存的 score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。sorted sets 中最后一个value被移除后，数据结构自动删除，内存被回收。
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这个教程我将通过一些实用的实例和最佳实践的方式列举出 PHP 中常用的数组函数。每个 PHP 工程师都应该掌握它们的使用方法，以及如何通过组合使用来编写更精简且易读的代码。
计数排序，基数排序，桶排序是所有排序算法里面时间复杂度能达到O（N）级别的算法，这主要原因是因为他们不采用基于比较的算法，前面的文章已经介绍了计数排序的原理，本片文章我们来学习一下桶排序（Bucket sort)算法。
本文首发于imooc：https://www.imooc.com/article/75436
计算机课上，老师给一串数字6 1 6 9 9 1 4 2 1 5 8 8,问道：这一串数字，你们写个程序给我看，要求效率较高。学不出来的别下课了。
集合通过 Illuminate\Support\Collection 进行实例，Laravel的内核大部分的参数传递都用到了集合，但这并不代表集合就是好的。Laravel作为快捷并优雅的开发框架，是有他一定的道理所在的，并非因他的路由、DB、监听器等等。当你需要处理一组数组时，你可能就需要它帮助你快捷的解决实际问题。
官网的解答如下 每个php变量存在一个叫”zval”的变量容器中一个zval变量容器，除了包含变量的类型和值 ，还包括两个字节的额外信息 is_ref 和 refcount is_ref 是个bool值，用来标识这个变量是否是属于引用集合(reference set)。通过这个字节，php引擎才能把普通变量和引用变量区分开来 refcount 用以表示指向这个zval变量容器的变量个数 PHP5 中的引用计数在PHP5中，zval 的内存是单独从堆（heap）中分配的（有少数例外情况），PHP 需要知道哪些 zval 是正在使用的，哪些是需要释放的。所以这就需要用到引用计数：zval 中 refcount__gc 的值用于保存 zval 本身被引用的次数，比如 b = 12语句中，12 被两个变量引用，所以它的引用计数就是 2。如果引用计数变成 0，就意味着这个变量已经没有用了，内存也就可以释放了。
打开app\Providers\AppServiceProvider.php, 注释SystemController:load() 防止后续步骤报错
Redis作为一种内存型的非关系型的数据库，不管在互联网大厂，小厂，大项目和小项目中，几乎都会被使用。为什么Redis会受到如此青睐呢？关于这个问题，可能很多的程序员只是看着别人用而用，缺乏对Redis一个全面的了解。
在本教程中，我们将展示11个技巧来编写更好的Python代码!我们展示了许多最佳实践，它们通过使代码更加简洁和更具python风格来改进代码。以下是所有技巧的概述:
给你一个整数数组 arr。你可以从中选出一个整数集合，并删除这些整数在数组中的每次出现。
此前我们了解过 java 和 python 如何管理内存以及运行过程中的垃圾收集。 python 的内存管理与垃圾收集 java 的存活判定与垃圾收集
Redis作为一个开源的(BSD)基于内存的高性能存储系统，已经被各大互联网公司广泛使用，并且有着诸多的应用场景。本篇文章将基于PHP来详细讲解Redis在Web项目中的主要应用与实践。
为什么提这个问题： + 如果你应聘的是一个Python开发岗位，你就应该知道这是门什么样的语言，以及它为什么这么酷。以及它哪里不好。
受以上因素影响，个人感受比较深的是对有招聘需求的团队来说面试质量低下，招人成本比较高，对面试者来说，面试过程也比较痛苦。
Python的最基本的循环技术是for语句，它可以遍历任何序列(列表或字符串)中的项目，按照它们在序列中出现的顺序。本文将全面介绍for循环的技术以及实战用法。
本文实例讲述了php操作redis数据库常见方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
计数排序需要根据原始数列的取值范围，创建一个统计数组，用来统计原始数列中每一个可能的整数值所出现的次数。
创建 redis_demo 数据库，运行 php artisan migrate 在这个数据库中创建 posts 数据表。
本文对比了四种语言在垃圾回收方面的实现，其目标都是相同的，即希望做到准确又高效的识别和清理内存中的垃圾对象，不同语言之间在实现思路上有相似之处，又各自有不同的侧重点。
本篇为mongodb篇，包含实例演示，mongodb高级查询，mongodb聚合管道，python交互等内容。
查看Castle的代码，在Castle.Core中内部的数据结构采用图，排序使用的拓扑排序算法： 对于一条有向边(u,v)，定义u < v；满足所有这样条件的结点序列称为拓扑序列。拓扑排序就是求一个有向图的拓扑序列的算法。 一个有向图顶点的拓扑序列不是惟一的。并不是任何有向图的顶点都可以排成拓扑序列，有环图是不能排的。 例子：比如排课问题，比如士兵排队问题等。 拓扑排序在实际生活中和算法中都有很大的应用。比如要排一下几门课程的先后次序，我们可以把课程抽象成结点，把什么课是什么课的
面试题：如何统计数组中出现次数最多的数据，按出现次数由大到小排序 这个排序看似简单，涉及到的基础知识点还是很多的，真正写起来并不容易
下面列出11种Web应用场景，在这些场景下可以充分的利用Redis的特性，大大提高效率。
这种遍历模式和我们在 PHP 中通过 foreach 对关联数组进行遍历很像，上述代码输出结果是：
上图中用红色圈中的部分，就是关于 有序集合 相关的命令。如果想要在 Redis 中查看相关的命令可以使用 help 命令来进行查看，命令如下。
大家好，我是黄啊码，相信java的垃圾回收机制，任何java入门的码农们多多少少已经接触过了，那么php的垃圾回收机制又有多少知道，知道的评论区打个1呗。
PHP目前的开发框架，除了主流常用的FPM框架，想必就是基于swoole拓展的常驻内存开发了。
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