基于键容的json内部列表高效查找方法 - 腾讯云开发者社区

Redis对于底层数据结构的极致封装，是Redis高效运行的原因之一。我们结合Redis源码对其进行分析。...OBJ_STREAM OBJ_ENCODING_STREAM 使用紧凑列表和rax树实现的有序集合对象（1）字符串类型（t_string.c）使用SDS类型替换C语言中的char*类型：为了高效实现追加和长度计算...初始化一个空字典 dictAdd 添加元素；先查找该键是否存在，存在则执行修改，否则添加键值对 dictFind 查找元素 dbOverwrite 修改元素；修改节点键值对中的值为新值，释放旧值内存...扩容时空间大小为当前容量*2，即d->ht[0].used*2 删除元素可能会导致缩容：当使用量不到总空间10%时，则进行缩容；缩容时空间大小则为能恰好包含d->ht[0].used个节点的2^N次方幂整数...*/ return DICT_OK; } dictAddRaw添加键与查找键，添加成功返回新节点，查找成功返回NULL并把老节点存入existing字段： dictEntry *dictAddRaw

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华为大佬亲笔全网最全的Redis数据结构及适用场景详解

字符串键值结构，也能是 JSON 串或者 XML 结构 ?...buf 的扩容与缩容当对SDS 进行操作时，如果超出了容量。...把String当做一个随机访问的向量（Vector），这可以使用GETRANGE和 SETRANGE命令来实现使用GETBIT 和SETBIT方法，在一个很小的空间中编码大量的数据，或者创建一个基于Redis...得基于redis进行全局的set去重可以基于set玩儿交集、并集、差集的操作，比如交集吧，可以把两个人的粉丝列表整一个交集，看看俩人的共同好友是谁？...对，保留同一桶中相邻元素的指针，以此维护Hash 桶中的内部链 dictht：维护Hash表的所有桶链 dict：当dictht需要扩容/缩容时，用户管理dictht的迁移 dict是Hash表存储的顶层结构

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Java集合中的Set和Map：理解两类集合的特点与用途

文章目录引言 Set集合：独特性与无序性 HashSet：快速查找 LinkedHashSet：保持插入顺序 TreeSet：自然排序 Map集合：键值对的存储 HashMap：高效查找 LinkedHashMap...HashSet：快速查找 HashSet基于散列值（hash code）的概念，能够快速查找元素。HashSet使用了HashMap来存储元素，其中元素被视为HashMap中的键。...HashSet的特点是无序且独特，内部使用散列表实现。...HashMap：高效查找 HashMap基于散列值的原理，通过散列函数将键映射到数组中的位置。这使得通过键快速查找对应的值成为可能。...无论是快速查找、保持插入顺序还是实现排序，Java的集合框架都提供了多种工具，帮助您高效地管理数据。

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数据结构之哈希表

第一部分：简介在计算机科学领域，数据结构是程序设计的基础，而哈希表则是其中一种被广泛使用的数据结构。哈希表以其高效的查找和插入操作而闻名，它在各种应用场景中都发挥着关键作用。...常见哈希函数算法：散列算法：基于数学运算，如取模运算，将输入映射到哈希表的位置。...Cuckoo Hashing：通过多个哈希函数，迭代地将冲突的数据项移动到其他位置，以保证哈希表的平均查找时间。深入了解哈希函数的设计和冲突解决方法，对于理解哈希表的核心原理至关重要。...缓存键的哈希化：缓存键经过哈希函数处理，将其映射到哈希表中的某个位置。这样设计的好处是能够均匀分布缓存项，提高缓存命中率。...深入了解哈希表在数据库索引和缓存系统中的应用，有助于读者理解其在实际场景中的价值和作用。在下一部分，我们将探讨一些性能优化的方法，以确保哈希表的高效运行。

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Baidu Comate：智能编码助手，助力编程效率飞跃

是基于文心大模型的智能代码助手，结合百度积累多年的编程现场大数据和外部优秀开源数据，可以生成更符合实际研发场景的优质代码。...还可以推荐代码、生成代码注释、查找代码缺陷、给出优化方案，深度解读代码库、关联私域知识生成新的代码。...一旦看到了补全提示，你可以通过按动Tab键或Enter键来选择并补全代码。通常，编辑器会自动为你提供一个默认的函数名，以及一个空的参数列表和冒号。现在，你只需要填写函数名和参数，并添加求和逻辑。...JSON格式化：一键美化JSON数据，使其结构清晰易读，方便调试和分享。 JSON与YAML互转：支持JSON和YAML两种数据格式之间的快速转换，满足您在不同场景下的需求。...JWT解码为JSON：解码JWT（JSON Web Tokens）并展示其内部JSON数据，帮助您验证和调试JWT。如下，将JSON转为TS类型。

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腾讯SNG全链路日志监控平台之构建挑战

我们的全链路日志监控平台提供了4种数据格式支持，分别是分隔符、正则解析、json格式和api上报：分隔符、正则解析和json格式用于非侵入式的数据采集，灵活性好。...但是服务端的日志解析性能较低，分隔符的数据解析只能做到4W/s的处理性能。而api方式则能达到10W/s处理性能。对于内部业务，我们推荐采用统一的日志组件，并嵌入api上报数据。...▼ 系统自动容灾和扩缩容对于海量的日志监控系统设计，为做到系统自动容灾和扩缩容，第一步是将模块做无状态化设计。...▼ 数据通道的容灾我们采用两种机制：双写方式和消息队列。 ● 对于数据质量要求高的监控数据，采用双写方式实现。这种方式要求后端有足够的资源应对峰值请求。提供的能力是低延时和高效的数据处理能力。...查询方式是对待查询key计算hash值，从ES中检索出文件路径后送入查询模块过滤查找；第二类查询能力是非主key的关键字查找。根据业务场景，提供的查询策略是查询到含关键字的日志即可。

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【开源公告】云原生一体化部署工具CloudBaseFramework开源啦

、高可靠性、可弹性扩缩容的的应用体验。...4、云原生应用中心基于上述新的云原生应用模型，可以将海量的应用描述为云开发云原生应用，可以基于云开发推出的应用中心来一键部署。用户可以点击部署按钮，一键云端安装应用。.../框架配置如果未检测到相应的框架，可以手动编写 cloudbaserc.json 配置，重新进行第2步部署如果配置无误，即可实现自动一键部署方式二：Git 云端导入应用 1、在控制台填写 Git.../框架配置如果不存在合适的应用/框架配置，可以在项目中编写 cloudbaserc.json 3、一键部署应用到云开发平台 ?...由创始团队、内部开源协同和社区开发者团队组成。创始团队为腾讯云云开发团队的主要开发者，同时在公司内部通过跨部门开源协同的方式，外部社区以资深用户和开发者为主。

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开发工具：推荐一款实用的浏览器查看json插件

插件特点 ● 针对返回json格式内容的url进行美化JSON页面 ● 轻松搜索JSON键和值 ● 在实时编辑器中修改JSON对象，更新键和值 ● 支持从树形视图中的操作菜单中复制对象路径...● 支持从树形视图中的操作菜单中复制外部JSON ● 从支持树形视图中的操作菜单中复制内部JSON “Tree”视图支持的快捷键列表: ● Alt+箭头在字段之间上/下/左/右移动光标 ● Ctrl...● F3, Ctrl+G 查找下一个 ● Shift+F3, Ctrl+Shift+G 查找上一个 ● Alt+Home 将光标移到第一个字段 ● Ctrl+M 显示操作菜单 ● Ctrl+...Z 撤销上一次操作 ● Ctrl+Shift+Z 重做 “Code”视图支持的快捷键列表: ● Ctrl+\ 格式化JSON数据，设置适当的缩进 ● Ctrl+Shift+\ 压缩JSON数据，删除所有空白符...安装方法 chrome://extensions/ 进入扩展管理界面，然后确保打开开发者模式找到自己已经下载好的浏览器插件文件JSON-Beautifier-&-Editor(v0.3.2).crx

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五大主流数据库模型有哪些_五大主流品牌

表中的每个列都有名称和类型，表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言，提供相应的语法查找符合条件的记录，如表联接（Join）。表联接可以基于表之间的关系在多表之间查询记录。...2.键值存储键值存储提供了基于键对值的访问方式。键值对可以被创建或删除，与键相关联的值可以被更新。键值存储一般不提供事务处理机制。对不同的编程语言而言，键值存储类似于哈希表。...键值存储支持键上自有的隐式索引。键值存储看起来好像不太有用，但却可以在“值”上存储大量信息。“值”可以是一个XML文档，一个JSON对象，或者其它任何序列化形式。...与关系模型不同的是，文档存储模型支持嵌套结构。例如，文档存储模型支持XML和JSON文档，字段的“值”又可以嵌套存储其它文档。文档存储模型也支持数组和列值键。...与键值存储不同的是，文档存储关心文档的内部结构。这使得存储引擎可以直接支持二级索引，从而允许对任意字段进行高效查询。

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Knowledge_SPA——精研查找算法

下文将要介绍到实现高效符号表的三种数据类型：二分查找树、红黑树、散列表。符号表是一种存储键值对的数据结构，我们将所有这些需要被检索的数据放在这个结构中。...先陈列概念，后面会详细解释，基于一个数组实现的无序符号表，将键作为数组的索引而数组中键i处储存的就是它对应的值，在此基础上，散列表能够处理更加复杂的类型的键。...，顺序查找的单链表会越来越短，每一条链表的遍历就会更加高效，合起来整个拉链散列表的效率也变得更高。...基于线性探测法的散列表开放地址散列表使用大小M的数组保存N个键值对时，M>N。我们的空位会比数据多，利用这些空位解决碰撞冲突，基于这种策略的所有方法被统称为开放地址散列表。...散列表总结散列表是高效的，通过我们的测试数据就可以直观的看出，它的执行效率远远超过其他查找算法。

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【腾讯云云上实验室-向量数据库】探索腾讯云向量数据库：全方位管理与高效利用多维向量数据的引领者

该数据库支持多种索引类型和相似度计算方法，单索引支持干亿级向量规模，可支持五百万OPS及毫秒级查询延迟。腾讯云向量数据库，助您实现智能数据的快速、高效管理与应用。...全实例查询能够快速进行实例级的数据库和集合全实例查找和展开操作。在数据操作方面，支持精确查询、模糊查找、更新插入、在线删除，并且支持多集合的并行操作。...5.2 插入数据向量数据库允许用户通过JSON数据将信息插入数据库，这提供了一种灵活且可扩展的方法，使用户能够将各种数据以向量形式存储在数据库中5.3 精确检索在进行数据检索时，向量数据库提供了多种方式...用户可以通过表单形式输入搜索条件，也可以通过JSON数据进行检索这种多样性的检索方式可以让用户根据不同的需求和偏好选择最适合的查询方法，无论是简单的数据查询还是更复杂的搜索需求。...例如，与大语言模型配合使用可构建企业专属的知识库，推荐系统可基于用户特征向量化进行相似度计算，问答系统通过向量存储和检索提高响应速度和准确性，文本/图像检索任务可以高效搜索相似内容。

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NPM 私库从搭建到数据迁移最后容灾备份的一些解决方案

Cnpmjs.org 容器化部署目前，公司的应用部署都是容器化部署，内部搭建了 Ipaas 平台，应用流程化部署以及一键发布。...version: '3' # docker版本 services: # 配置的容器列表 web: # 自定义，服务名称 build: # 基于 Dockerfile 构建镜像(可增加 args...（即 package.json 被处理过的 JSON 数据），就能把模块文件上传到文件系统或者 OSS 服务，同时数据落库。...OSS 容灾备份首先，简单说明下为什么要做 OSS 容灾备份，有以下几点。...如果服务器上磁盘损坏，易丢失文件，有一定的风险若服务器磁盘爆满，可自动降级上传模块文件到 OSS 基于以上几点，我们整理了下容灾备份方案： package publish ?

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解决异构系统集成难题，富融银行这样做

挑战重重，迎难而上随着业务不断扩展，自研系统+外购系统带来了一定的挑战：通讯协议上的多样性，报文格式的差异，云上的安全机制，混合云的容灾机制等，北极星的到来，帮助核心研发团队低成本高效率应对上述各种挑战...核⼼服务供应商B，基于Spring体系，提供基于Http+Json的通讯协议，并基于Netty定制Http组件，便于配置。...通过DTO约束，有效解决json弱类型的问题。...改造结果如下：挑战二：容灾机制依赖内部负载服务，手段单⼀⾹港银⾏同业结算有限公司(HKICL)要求所有接⼊转数快(FPS)的⾦融机构实现MQ队列的⾃动容灾。...促使富融银行逐步摆脱了私有化的⼚商RPC协议，以统⼀的Https/Http+Json+Fegin模式降低系统间的集成难度，北极星灵活可靠的路由规则，低成本的⽀持银⾏容灾演练，上报与探测功能，也保证了服务的可

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Nacos原理详解(注册中心,配置中心）

对于任何一个微服务，原则上都应存在或者支持多个提供者，这是由微服务的分布式属性决定的。更进一步，为了支持弹性扩缩容特性，一个微服务的提供者的数量和分布往往是动态变化的，也是无法预先确定的。...3、注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者。...4、服务消费者，从提供者地址列表中，基于软负载均衡算法，选一台提供者进行调用，如果调用失败，再选另一台调用。...(一般用于配置类内部,描述相关方法,用于告诉spring此方法的返回值要交给spring管理,bean的名字默认为方法名,假如需要指定名字可以@Bean(“bean的名字”),最多的应用场景是整合第三方的资源...(此注解用于描述属性,构造方法,set方法等,用于告诉spring框架,按找一定的规则为属性进行DI操作,默认按属性,方法参数类型查找对应的对象,假如只找到一个,则直接注入,类型多个时还会按照属性名或方法参数名进行值的注入

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深入解析RedisJSON：在Redis中直接处理JSON数据

在内部，RedisJSON将JSON数据解析为树状结构，并为每个节点分配一个唯一的路径。这种存储方式使得RedisJSON能够高效地执行复杂的查询和操作。...性能特点：尽管增加了对JSON数据的支持，RedisJSON仍然保持了Redis的高性能特性。通过优化的内部表示和高效的查询算法，它在处理大量数据时能够保持快速的响应速度。...输入命令MODULE LIST来查看已加载的模块列表。如果RedisJSON模块已成功加载，你应该能在列表中看到它。...获取JSON对象的所有键如果你想获取JSON对象的所有键，你可以使用 JSON.OBJKEYS 命令。...复杂查询你还可以执行更复杂的查询，比如查找数组中特定条件的元素： JSON.QUERY user '$[?

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Python算法解析：掌握哈希表的娴熟应用，高效数据处理！

Python算法解析：掌握哈希表的娴熟应用，高效数据处理！哈希表哈希表是一种常用的数据结构，它通过哈希函数将键映射到存储位置，从而实现高效的数据访问和插入操作。...基本操作：插入（Insert）：根据哈希函数计算键的索引，并将键值对存储在对应的桶中。查找（Lookup）：根据哈希函数计算键的索引，找到对应的桶，并在桶中查找给定键的值。...哈希表使用列表作为哈希桶，并使用哈希函数将键映射到索引。可视化现在让我们展示哈希表的内部结构和操作过程，以加深对哈希表的理解。...'apple' 的值：5 查找键 'banana' 的值：7 查找键 'orange' 的值：2 查找键 'pear' 的值：None 删除键 'banana'： bucket[0]: [] bucket...'banana' 的值：None 通过这个示意图，你可以看到哈希表内部的桶和键值对的存储情况，并理解插入、查找和删除操作对哈希表的影响。

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redis 字典的实现

作者：张鹏最近研究了一下redis里面字典的实现，redis作为高效的内存存储而被广泛使用，内部实现的db结构以及多种高效的数据结构，其底层基本上就是靠字典来实现。...而其字典数据结构是基于哈希表来实现的，其中一些特性的实现十分精妙。...所谓安全就是指在迭代的过程中可以执行添加查找等操作，非安全的迭代器就是只能执行迭代操作。...dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key) 查找数据，和添加数据很类似，唯一的区别是查找数据的时候不会计算是否需要扩容。...总结 redis字典的实现有很多有趣的特性，包括动态扩容缩容，渐进式rehash等，所有这些特性的出发点都是基于充分使用内存的角度去考虑。

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SciPy 稀疏矩阵（3）：DOK

这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用，比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作：插入（Insert）和查找（Lookup）。...插入操作将一个键值对存储到散列表中，而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度，这意味着它们都能在非常短的时间内完成。...这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时，如二分搜索树或数组，显示出显著的优势。然而，为了保持散列表的高效性，我们必须处理冲突，即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。...这是因为在散列表中，不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。...这些优化策略可以显著提高散列表的性能，使其在各种应用中更加高效。基于散列表的三元组上回说到，三元组的存储策略有 2 种，分别是三元组容器法和三个序列法。

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Python基础篇

相比于列表和元组，字典的性能更优，特别是对于查找、添加和删除操作，字典都能在常数时间复杂度内完成。而集合和字典基本相同，唯一的区别，就是集合没有键和值的配对，是一系列无序的、唯一的元素组合。...但如果我们用字典来存储这些数据，那么查找就会非常便捷高效，只需O(1)的时间复杂度就可以完成。原因也很简单，刚刚提到过的，字典的内部组成是一张哈希表，你可以直接通过键的哈希值，找到其对应的值。...字典和集合的工作原理我们通过举例以及与列表的对比，看到了字典和集合操作的高效性。不过，字典和集合为什么能够如此高效，特别是查找、插入和删除操作？这当然和字典、集合内部的数据结构密不可分。...查找操作和前面的插入操作类似，Python会根据哈希值，找到其应该处于的位置；然后，比较哈希表这个位置中元素的哈希值和键，与需要查找的元素是否相等。...字典在Python3.7+是有序的数据结构，而集合是无序的，其内部的哈希表存储结构，保证了其查找、插入、删除操作的高效性。所以，字典和集合通常运用在对元素的高效查找、去重等场景。

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为什么set集合过滤停用词能那么快？

小小明,「快学Pthon」专栏作者上期我演示了高效过滤停用词的方法，这期我将带你重温Python基础中set集合和字典的使用方法，并讲解字典和集合的实现原理。...相比于列表和元组，字典和集合性能较高，查找、添加和删除操作都能在常数时间复杂度内完成。集合不支持索引操作，因为它的本质是一个哈希表，而字典支持对指定键的索引操作。...前面我们看到了集合相对普通列表过滤操作的高效性，但集合为什么能够如此高效呢？...这取决于字典、集合内部的数据结构，它们的内部结构都是一张哈希表：对于字典而言，这张表存储了哈希值（hash）、键和值这 3 个元素。而对集合来说，这张表仅存储了单一的元素。...查找操作和前面的插入操作类似，Python 会根据哈希值，找到其应该处于的位置；然后，比较哈希表这个位置中元素的哈希值和键，与需要查找的元素是否相等。

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Redis源码阅读（二）底层数据结构

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