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。
计数排序(Counting Sort)是一种不比较数据大小的排序算法,是一种牺牲空间换取时间的排序算法。
做了这么多道题,我们发现总是需要某种数据结构辅助我们解决一些问题,算法跟数据结构总是不分家。一般我们使用的语言都会给我们内置常用的数据结构,堆啊栈啊列表啊等等,用多了的人对于它们的作用想必还是比较清楚的。
首先,让我们回顾一下散列表的基本工作原理。散列表是一种数据结构,它使用一个哈希函数将键(key)映射到数组中的一个位置,该位置即为槽位。然后,可以将与该键关联的值存储在该槽位中。理想情况下,如果所有的键都是唯一的,那么每个键都将映射到数组的不同位置,这样我们就可以在O(1)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作。然而,在实际应用中,往往会有多个键映射到同一个槽位的情况,这就导致了所谓的散列冲突。
1.list(列表) 2.tuple(元组) 3.str(字符串) 4.set(集合) 5.dict(字典)
Redis 常用的数据类型主要有:String, List, Hash, Set, ZSet 五种,它们分别对应的底层数据结构有:
上期和大家分享了默认序号的Series,如果默认序号,Series和列表很像,但是本身pandas也支持自定义序号的列表,如果自定义就和字典很像了。我们今天和大家分享一下字典与Series的那点事!
上一篇说了Redis有五种数据类型,今天就来聊一下Redis底层的数据结构是什么样的。是这一周看了《redis设计与实现》一书,现来总结一下。(看书总是非常烦躁的!)
Redis 本身是一个键值对数据库,这种键值对的存储方式就是哈希映射(Hashmap)的一种体现,即通过键(Key)来快速查找对应的值(Value)。
Redis 中的 Set 是我们经常使用到的一种数据类型,根据使用方式的不同,可以应用到很多场景中。
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。
本章一举两得:我展示了上一个练习的解法,并展示了一种使用摊销分析来划分算法的方法。
直接插入排序是一种简单直观的排序算法,它的思想是将一个序列分为有序和无序两部分,每次从无序部分中取出一个元素,插入到有序部分的正确位置上,直到整个序列有序为止。
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
对很多开发者来说,编程工作的面试准备很容易让人焦虑。面试要涉及的东西实在太多,其中很多还往往与开发者的日常工作无关,只会额外增添压力。
常见Redis数据结构有: String(字符串)、Hash(哈希)、List(列表)、Set(集合)和 Sorted Set(有序集合)。其实,这些只是 Redis 键值对中 值的数据类型,也就是数据的保存形式。而这里所说的数据结构是指它们的底层实现。
为了解决高并发、高可用、高可扩展,大数据存储等一系列问题而产生的数据库解决方案,就是NoSql。 NoSql,叫非关系型数据库,它的全名Not only sql。它不能替代关系型数据库,只能作为关系型数据库的一个良好补充。
计算机科学领域过度痴迷于排序算法。根据 CS 学生在这个主题上花费的时间,你会认为排序算法的选择是现代软件工程的基石。当然,现实是,软件开发人员可以在很多年中,或者整个职业生涯中,不必考虑排序如何工作。对于几乎所有的应用程序,它们都使用它们使用的语言或库提供的通用算法。通常这样就行了。
列表可以存储 多个 有序 可重复 的字符串。列表中的每个字符串称为元素(element),一个列表最多可以存储2 ^ 32 - 1个元素。在Redis中,可以对列表两端插入(push)和弹出(pop),还可以获取指定范围的元素列表、获取指定索引下标的元素等。列表是一种比较灵活的数据结构,它可以充当栈和队列的角色,在实际开发上有很多应用场景。
Redis不是一个简单的键值对存储,它实际上是一个支持各种类型数据结构的存储。在传统的键值存储中,是将字符串键关联到字符串值,但是在Redis中,这些值不仅限于简单的字符串,还可以支持更复杂的数据结构。下面就是Redis支持的数据结构:
OBJECT ENCODING key
上一篇博客我们介绍了 redis的五大数据类型详细用法,但是在 Redis 中,这几种数据类型底层是由什么数据结构构造的呢?本篇博客我们就来详细介绍Redis中五大数据类型的底层实现。
Redis是一个开源的 key-value 存储系统,它使用六种底层数据结构构建了包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象的对象系统。今天我们就通过12张图来全面了解一下它的数据结构和对象系统的实现原理。
在 Java 中,经常有两个需要关联的独立列表。换句话说,我们有两个列表,一个包含键,另一个包含值。然后,我们希望得到一个 Map,它将键列表中的每个元素与值列表中对应的元素关联起来。
Redis 是一个开源的 key-value 存储系统,它使用六种底层数据结构构建了包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象的对象系统。
在开放寻址法中,一次不成功的查找探查的期望次数可以由装载因子 a 计算。根据定理11.6,这是 1/(1-a)。对于一次成功的查找,其期望探查次数为 1。
哈希表其实是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组称为稀疏数组)。它是一种根据关键码值(Key-value)直接访问在内存存储位置的数据结构。
因为在学习遗传算法路径规划的内容,其中遗传算法中涉及到了种群的初始化,而在路径规划的种群初始化中,种群初始化就是先找到一条条从起点到终点的路径,也因此需要将路径中重复节点之间的路径删除掉(避免走回头路),这样子初始种群会比较优越,也能加快算法收敛速度。然后我在搜资料的时候发现,许多的代码都是滤除列表中相同元素的,并没有滤除相同元素中间段的代码,因此就自己写了。
给定一个问题集合,大小为n,将它划分成a个大小为 n/b 的小问题,然后组合每个子问题的结果,递归的解决每个小问题,直到最后的问题被解决
w 星球的一个种植园,被分成 m×n 个小格子(东西方向 m 行,南北方向 n 列)。每个格子里种了一株合根植物。 这种植物有个特点,它的根可能会沿着南北或东西方向伸展,从而与另一个格子的植物合成为一体。 如果我们告诉你哪些小格子间出现了连根现象,你能说出这个园中一共有多少株合根植物吗?
可以看到,4种方法运行时间差别挺大的,列表连接(concat)最慢,List range最快,速度相差近 100 倍。append要比 concat 快得多。另外,我们注意到列表推导式速度大约是 append 两倍的样子。
在 Python 中,列表是一种基本的数据类型,列表的数据组成了一个序列,序列里的数据是有序的(索引),可以快速地找到指定的数据。
hashmap[num] = i #这句不能放在if语句之前,解决list中有重复值或target-num=num的情况 不过方法四相较于方法三的运行速度没有像方法二相较于方法一的速度提升。运行速度在 70ms 多
对于Redis这种内存数据库来说,除了访问的是内存之外,Redis访问速度飞快还取决于其他的一些因素,而这些都跟Redis的高可用性有很大关系。下面是衡量Redis的三个纬度:
在接下来的几个练习中,我介绍了Map接口的几个实现。其中一个基于哈希表,这可以说是所发明的最神奇的数据结构。另一个是类似的TreeMap,不是很神奇,但它有附加功能,它可以按顺序迭代元素。
说明: 本文是上一篇《Python的可散列对象》的续篇,两者都是对《Python大学实用教程》和《跟老齐学Python:轻松入门》有关字典内容的进阶知识。
输入: head = [0,1,2,3], nums = [0,1,3] 输出: 2 解释: 链表中,0 和 1 是相连接的,且 nums 中不包含 2,所以 [0, 1] 是 nums 的一个组件,同理 [3] 也是一个组件,故返回 2。 / 示例 2:
Redis到底快在哪? 它接收到一个键值对操作后,能以微秒级速度找到数据,并快速完成操作。
前两篇我们分别介绍了什么是散列表,如何动手实现一个散列表,并且用“分离链接法”解决了散列表中散列值冲突的问题。这一篇我们介绍另一个方案:线性探查法。
最常用的两种统计量度是平均值和中位数。两种度量均指示分布的中心值,即预期大多数数据点所处的值。但是,在许多应用程序中,考虑到手头的数据,考虑两种方法中的哪一种更为合适是很有用的。在这篇文章中,我们将研究这两个数量之间的差异,并提供建议。
如果一个集合是频繁的,那么在同一个最小sup值下,它的子集也是频繁的。算法的核心思想是:首先找到所有的1项代表集C1,根据sup过滤得到频繁集合F1,从F1中得到代表集C2,C2的自己如果有不在F1中的,就删掉【这个过程称为剪枝】,然后遍历数据集,当C2中的数据在原始数据集中是频繁的时候,得到频繁集F2,依次往复。
在上面代码中,赋值的右侧形成了一个新元组,而左侧则立刻将该(未被引用的)元组解包到名称和。
O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n^2)<O(n^3)<O(2^n)<O(n!)<O(n^n)
注意它是链表而不是数组。这意味着 list 的插入和删除操作非常快,时间复杂度为 O(1),但是索引定位很慢,时间复杂度为 O(n)
给一个数组以及一个数K, 从这个数组里面选择三个数,使得三个数的和小于等于K, 有多少种选择的方法?(不包括重复的情况) Example: Input: nums = [3,2,5,2,1,4,2,3] k = 7 Output: 6 # [1,2,4], [1,2,3], [1,2,2], [1,3,3], [2,2,2], [2,2,3] 解题思路: 这个题是“三个数的和等于K”的变形,主要难点在于去重。首先,还是先列表从小到大排序,然后外循环遍历 nums[0...n-2],将三个数问题转化为两个
在上一节提到的图中,我们知道,可以通过 redisObject 对象的 type 和 encoding 属性。可以决定Redis 主要的底层数据结构:SDS、QuickList、ZipList、HashTable、IntSet、ZskipList 。
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