通过以上的内存优化策略，Redis能够根据需求选择最佳的编码方式，以最小的内存消耗来存储整数集合。
通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的哈希值。这时候就产生了哈希冲突。
针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。 1、hash法 hash法也成为散列法，它是一种映射关系，即给定一个元素，关键字是key，按照一个确定的散列函数计算出hash（key），把hash（key）作为关键字key对应的元素的存储地址，再进行数据元素的插入和检索操作。 散列表是具有固定大小的数组，表长应该是质数，散列函数是用于关键字和存储
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。
假设hash表的大小为9（即有9个槽），现在要把一串数据存到表里：5,28,19,15,20,33,12,17,10
结构体(或对象)可以是基本数据类型或者其他结构体(或对象)的组合。结构体或对象一般用来描述一个复杂数据实体。
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。
给你一个整数数组nums，统计并返回在nums中同时至少具有一个严格较小元素和一个严格较大元素的元素数目。
前端爱好者的聚集地 javascript的对象就是一个哈希表，为了学习真正的数据结构，我们还是有必要自己重新实现一下。 基本概念 哈希表（hash table ）是一种根据关键字直接访问内存存储位置的数据结构，通过哈希表，数据元素的存放位置和数据元素的关键字之间建立起某种对应关系，建立这种对应关系的函数称为哈希函数。 哈希表的构造方法 假设要存储的数据元素个数是n，设置一个长度为m(m > n)的连续存储单元，分别以每个数据元素的关键字Ki(0<=i<=n-1)为自变量，通过哈希函数hash(Ki)，把
Redis的存储是以key-value的键值对的形式存储的，其中key都是String类型，value常见的就是以下的5种。
思想：两堆已排好的牌，牌面朝下，首先掀开最上面的两张，比较大小取出较小的牌，然后再掀开取出较小牌的那一堆最上面的牌和另一堆已面朝上的牌比较大小，取出较小值，依次类推......
Redis是一种键值(Key-Value)数据库。相较于MySQL之类的关系型数据库，Redis是一种非关系型数据库。Redis存储的数据只包含键和值两部分，只能通过键来查询值。这样简单的存储结构，能让Redis的读写效率非常高(HashMap读写效率都是O(1))。
综上所述，Redis的压缩列表在存储和查询大量小数据时更加高效，因为它可以节省内存，具有更好的数据局部性，减少内存分配和释放的开销，并且对范围查询具有良好的支持。
快速排序 快速排序是处理大数据集最快的排序算法之一。它是一种分而治之的算法，通过递归的方式将数据依次分解为包含较小元素和较大元素的不同子序列。该算法通过不断重复这个步骤知道所有数据都是有序的。 算法实现 这个算法首先要在列表中选择一个元素作为基准值（pivot）。数据排序围绕基准值进行，将列表中小于基准值的元素移到数组的底部（左边），将大于基准值的元素移到数组的顶部（右边）。 ①选择一个基准元素，将列表分成两个子序列； ②对列表重新排序，将所有小于基准值的元素放在基准值前面，所有大于基准值的元素
redis 为每种数据类型都提供了多种内部编码方式，以散列类型为例，通过散列表实现散列类型，此时查找和赋值操作时间复杂度为 O(1)，但是当键中元素很少时，O(1)的性能并不会比 O(n)有明显的性能提高。所以此时 redis 会使用一种比较紧凑但是性能稍差的内部编码方式，内部编码方式对于开发者来说是透明的，当键中元素变多时，redis 就会自动调整内部编码方式，转换为散列表。
Redis中的压缩列表（ziplist）是一种特殊类型的数据结构，用于在列表和哈希表中存储小型元素。
散列表是一种动态的集合，它支持插入，检索，删除等字典操作。散列表是数组的扩展，一般的数组可以在 O(1) 的时间复杂度内进行随机读取，而散列表则使用一个特殊的函数来为各个元素分组在查找元素，只需要用特殊函数计算一次，就可以知道元素存放的位置
Redis专题（二）——Redis数据类型（2） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 四、列表类型（List） 列表类型可以存储一个有序的字符串列表，其存储方式是双向链表的数据结构，即可以从两头增加、删除内容。因此，redis列表的操作方式和数据结构的链表非常像，大部分情况下是用push、pop进行操作。 列表的优势很明显，两头的数据增加、删除很快，但是缺点也比较明显，就是当需要获取中间的第i个元素的时候，则需要从头（或尾）逐个进行遍历。但是，遍历的过程中如果还有并发的增加元素，则可以直接从另一头增加
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。
缺点： 指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度。
与数组一样，Linked List链表是一种线性数据结构。与数组不同，链表元素不存储在连续的位置; 元素使用指针链接。
在Hash表(二)——散列冲突中学到常用的解决 Hash冲突的方法有开放寻址法和链表法。在 Java中 ThreadLocalMap采用线性探测的开放寻址法来解决冲突， LinkedHashMap采用了链表法解决 Hash冲突，现将开放寻址法和链表法总结如下。
HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合，每一个键值对也叫做Entry。这些个键值对（Entry）分散存储在一个数组当中，这个数组就是HashMap的主干
Redis是一款高性能的NoQSQL系列的非关系型数据库，那么关系型和非关系型数据库有什么区别呢？
Redis是一款开源的高性能key-value数据库，广泛应用于各种场景。在Redis中， 数据类型（Type）和编码（Encoding） 是非常重要的概念。本篇博客将详细介绍Redis支持的数据类型以及相应的编码方式和底层实现原理。
备注： 本节中涉及到的跳跃表实现，已经在上节《闲扯Redis十》Redis 跳跃表的结构实现一文中详情分析过，本文中将直接引用，不再赘述。
同样基于数组实现，会在内存中开辟一块连续的空间来存储。ArrayList是非线程安全的，效率高；Vector是基于线程安全的，但效率低，并且是方法级别的同步，不是绝对的线程安全。 初始容量10，每次数组扩展到原来容量的2倍（每次扩充的容量大小是可以设置的，而ArrayList类不支持设定）。
TcMalloc 的核心是分层缓存，前端没有锁竞争，可以快速分配和释放较小的内存对象（一般是 256 KB）前端有两种实现，分别是 pre-CPU 和 pre-Thread 模式，前者申请一块大的连续内存，每一个逻辑 CPU 将获得其中的一段。这种模式下 TcMalloc 通过保存额外的元数据来动态地调整每种大小类的实际缓存大小。Per-Thread 模式为每个线程分配一个本地缓存，线程缓存中每种大小类的可用对象通过链表连接。
一、官方解释： v-if 是“真正”的条件渲染，因为它会确保在切换过程中条件块内的事件监听器和子组件适当地被销毁和重建。 v-if 也是惰性的：如果在初始渲染时条件为假，则什么也不做——直到条件第一次变为真时，才会开始渲染条件块。 相比之下，v-show 就简单得多——不管初始条件是什么，元素总是会被渲染，并且只是简单地基于 CSS 进行切换。 一般来说，v-if 有更高的切换开销，而 v-show 有更高的初始渲染开销。因此，如果需要非常频繁地切换，则使用 v-show 较好；如果在运行时条件很少改变，则
众所周知，pprof是Go的一大性能分析杀器，可以采集并分析CPU执行时间、内存分配、阻塞分析以及锁分析。采集完数据之后以文字和图形的形式展示给使用者。那么，读懂pprof生成的图形或文字报告就是首当其冲的。这篇文章就来带你读懂pprof报告。
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哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。
Set对象就像一个数组，但是仅包含唯一项。Set对象是值的集合，可以按照插入的顺序迭代它的元素。Set中的元素只会出现一次，即 Set 中的元素是唯一的。
这个方案是首先想到的，毕竟这个场景是非常契合String的。我们把图片ID和图片存储对象ID分别作为键值对的key和value来存储，其中，图片存储对象ID用String类型。
解决方案：第90 个百分位是90%的数据点较小的值。 第 90 个百分位是统计分布的度量，与中位数不同。中位数是中间值。中位数是 50% 的值较大和 50% 较小的值。第 90 个百分位告诉您 90% 的数据点较小而 10% 较大的值。 统计上，要计算第 90 个百分位值： 1. 按事务实例的值对事务实例进行排序。 2. 删除前 10% 的实例。 3. 剩下的最高值是第 90 个百分位数。 示例： 有十个事务“t1”实例，其值为 1、3、2、4、5、20、7、8、9、6（以秒为单位）。 1. 按值排序——1,2,3,4,5,6,7,8,9,20。 2. 删除前 10%——删除值“20”。 3. 剩下的最高值是第 90 个百分位数——9 是第 90 个百分位数。 PS ：这里有点类似某些比赛的评分规则中，去掉了最高分； 第 90 个百分位值回答了以下问题：“我的交易中有多少百分比的响应时间小于或等于第 90 个百分位值？” 鉴于上述信息，以下是 LoadRunner 如何计算第 90 个百分位数。 在分析 6.5 中： 事务的值在列表中排序。 90% 取自值的有序列表。取值的地方是 将数字舍入到小值：0.9 *（值的数量 - 1）+ 1 在 Analysis 7 及更高 版本中：每个值都计入一个值范围内。例如，5 可以在 4.95 到 5.05 的范围内计数，7.2 可以在 7.15 到 7.25 的范围内计数。90% 取自其中和之前的交易数量 >= ( 0.9 * 值数量) 的值范围。 方法的这种差异可能导致不同的 90% 值。同样，这两种方法都会导致第 90 个百分位定义的正确值。但是，计算这些数字的算法在 LoadRunner 7 及更高版本中发生了变化。因此 ，系统有性能平均响应时间是绝对的。表示因为平均事务响应时间必须满足性能需求，可见的性能需求已经满足了用户的要求。
数组是由相同类型的元素（element）的集合所组成的数据结构，分配一块连续内存来存储。
上面那个小游戏教程写不下去了，以后再写吧，今天学点新东西，了解的越多，发现python越强大啊！ 数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关，而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数以吉字节的数据。 最流行的工具之一是matplotlib，它是一个数学绘图库，我们将使用它来制作简单的图表，如折线图和散点图。然后，我们将基于随机漫步概念生成一个更有趣的数据集——根据一系列随机决策生成的图表。我们还将使用Pygal包，它专注
数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成 。 常用的数据结构有：数组，栈，链表，队列，树，图，堆，散列表等，如图所示：
Hello小伙伴们，好久不见，大家五一过得怎么样呢~反正兔妞出去以日均2w步的运动量玩耍一圈回来已经要散架了，所以稍休息了几天，今天就继续我们的Vue的专题吧。如标题，我们今天的主题是渲染！
在Vue项目上，有时需要对页面元素进行展示和隐藏，Vue框架就提供了条件渲染的指令v-show和v-if。
默认形参：1、如果不给它传值，它就会使用默认值，如果调用的时候给它传值它就会使用默认值。2、默认形参必须放在位置形参后面。
1. 要找到的是一个元素之后下个较大值,这里的关键词是[下个较大值]是其后第一个大于当前元素的值.如例子中,第二个元素4(list[1])对应的下个较大值应为5,而不是8.
Java集合框架（例如基本的数据结构）里包含了最常见的Java常见面试问题。很好地理解集合框架，可以帮助你理解和利用Java的一些高级特性。下面是面试Java核心技术的一些很实用的问题。
1.数组和链表的区别，请详细解释。 从逻辑结构来看： a) 数组必须事先定义固定的长度（元素个数），不能适应数据动态地增减的情况。当数据增加时，可能超出原先定义的元素个数；当数据减少时，造成内存浪费；数组可以根据下标直接存取。 b) 链表动态地进行存储分配，可以适应数据动态地增减的情况，且可以方便地插入、删除数据项。（数组中插入、删除数据项时，需要移动其它数据项，非常繁琐）链表必须根据next指针找到下一个元素 从内存存储来看： a) (静态)数组从栈中分配空间, 对于程序员方便快速,但是自由度小 b) 链表从堆中分配空间, 自由度大但是申请管理比较麻烦 从上面的比较可以看出，如果需要快速访问数据，很少或不插入和删除元素，就应该用数组；相反， 如果需要经常插入和删除元素就需要用链表数据结构了。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在”捣鼓“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。
使用双指针，一个指针指向值较小的元素，一个指针指向值较大的元素。指向较小元素的指针从头向尾遍历，指向较大元素的指针从尾向头遍历。
确保图片在所有屏幕尺寸上都能良好显示是一项困难的任务，因为你需要考虑图片的大小、图片的放置位置、显示图片的比例、用户连接的速度等等众多因素。结果是，大多数开发者只会为所有屏幕尺寸使用同一张图片，并让浏览器调整图片的大小以适应屏幕。这是一种不好的做法，因为浏览器仍会下载完整尺寸的图片（通常非常大），即使它只以其一部分尺寸显示。这会浪费用户的带宽，并且会显著减慢页面加载速度（尤其是在较慢的连接下）。
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