，是无序唯一的，是特殊的字典，字典的value是Null； ZSet 类似于 Java 的 SortedSet 和 HashMap 的结合，一方面具有Set的唯一性，另一方面每个key对应value存储的是...score（权重），用于排序； 跳跃列表采取一个随机策略来决定新元素可以兼职到第几层： 首先 L0 层肯定是 100% 了 L1 层只有 50% 的概率 L2 层只有 25% 的概率 L3 层只有 12.5%...整数集合：是Redis用于保存整数值的集合抽象数据结构 intset是一个数组，元素具有唯一性、有序性 typedef struct intset { // 编码方式 uint32_t...encoding; // 集合包含的元素数量 uint32_t length; // 保存元素的数组 int8_t contents[]; } intset; 压缩列表...问题1：超时问题——增加超时时间，避免持有锁的线程长时间不释放，导致其他线程一直拿不到锁；setnx px 问题2：锁持有问题——对于锁的排斥的判断，需要增加锁的值的唯一性，一般采用随机值或者线程ID
Python实现 说实话，最初的目标是只使用原生函数和原生数据结构，但当使用Python的原生列表时，in操作符比R慢了约10倍。...然而，当转向循环方法时，原生领先了一个数量级……通过使用Numba包添加JIT编译，我给了NumPy第二次机会。...例如使用Numba在本地列表上执行循环是令人失望的……我再次停止执行，因为要花5分钟才能完成。...每当您无法避免在Python或R中循环时，基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文，并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。...在内部，Julia在内存中存储了一个指针数组，以配合Any提供的灵活性。结果，Julia在处理数组时无法再处理连续的连续内存块。对性能有什么影响？慢大约50到100倍！
，当删除高位整型时不会发生降级intset的升级有效的节约内存，当set对象都为整型且数据量较小时使用intset实现以此来节约内存ziplist压缩列表ziplist用连续空间的节点构成，节点由记录前驱节点偏移量...，节省开销列表对象常用来维护队列元素有序性当数据量小时使用压缩列表ziplist实现，数据量大时使用快速列表quicklist实现压缩列表使用连续空间，节点中存储可以时字符串也可以是整型快速列表则可以当作链表...，节点为压缩列表哈希对象常用来维护部分存取的缓存当数据量小时使用压缩列表zpilist实现，数据量大时使用哈希表hashtable实现哈希表为了防止阻塞，在扩容时使用新旧两个哈希表存储元素，在处理命令的同时完成迁移集合对象有无序...、无重的特点，常用来做唯一、交集（共同好友）、并集（可能认识）当数据量小且元素都为整型时使用整型集合intset实现，当数据量大使用哈希表实现整型集合有不同的编码形式，充分节省了空间；使用哈希表时Value...为空有序集合对象有有序、无重的特点，常用来做排行榜 当数据量小时使用压缩列表实现；当数据量大时使用跳表skiplist+哈希表实现，哈希表保存K对象V比较值跳表是多层级有序的链表，平均时间复杂度在log
）时，这个属性的值就是压缩列表包含节点的数量，当这个值等于 UINT16_MAX时，节点的真实数量需要遍历整个列表才能计算出来entryX列表节点不定列表包含的各个节点，节点的长度由节点保存的内存决定zlenduint8...负载因子是指哈希表中键值对数量与哈希表长度之间的比率，即负责因子=哈希表中已保存节点数量/哈希表的大小。当键值对数量增加时，负载因子也会随之增加。...而对于Redis来说，如果哈希表里保存的键值对数量很大时，如：四百万、四千万甚至更多，一次性地将所有键值对rehash，会导致Redis服务在几秒钟甚至几十秒钟内停止响应，这对于单线程的Redis是很难承受的...记录了整个集合的元素数量，即 contents 数组的长度，当需要获取元素个数的时候，直接返回这个值就行了，时间复杂度 O(1)； int8_t contents[]; // 是一个柔性数组，它里面存储的就是...与压缩链表相比，紧凑列表在获取指定位置上的值时，不需要从头或尾开始遍历，而是通过二分查找来定位到目标位置，提高效率。对于紧凑列表来说，虽然它具有一定的优势，但也有其明显的缺点。
，无重复的数组在实现上使用数组、长度（记录元素数量）和编码（编码能够标识元素类型，如16、32、64位的整型）image.png当加入的元素为当前数组内不存在的高位整型时（比如数组中都是32位整型，此时加入一个...ziplist的内容不是固定的，比如记录前驱节点偏移量是可变长的，这会影响节点的长度，又因为ziplist是空间连续的，这会导致后续的节点空间都要变动，被称为连锁更新（发生的概率小）为了节省空间，用于数量量小场景下列表...、embstr、row三种编码来处理不同类型的字符串，embstr处理短字符串优化内存分配sds是动态字符串，利用空间预分配策略在修改不超过数组长度情况下可以不需要进行扩容，节省开销列表对象常用来维护队列元素有序性当数据量小时使用压缩列表...ziplist实现，数据量大时使用快速列表quicklist实现压缩列表使用连续空间，节点中存储可以时字符串也可以是整型快速列表则可以当作链表，节点为压缩列表哈希对象常用来维护部分存取的缓存当数据量小时使用压缩列表...zpilist实现，数据量大时使用哈希表hashtable实现哈希表为了防止阻塞，在扩容时使用新旧两个哈希表存储元素，在处理命令的同时完成迁移集合对象有无序、无重的特点，常用来做唯一、交集（共同好友）、
线性表在逻辑上是线性结构，也就说是连续的一条直线。但是在物理结构上并不一定是连续的， 线性表在物理上存储时，通常以数组和链式结构的形式存储。...当这个头文件首次被包含时，这个宏会被定义，从而标记这个头文件已经被包含过了。 #endif：这结束了之前的#ifndef条件编译块。...SeqListCheckCapacity(ps); // 初始化：设定一个变量来追踪当前需要移动的元素的位置 // 结束条件：当所有元素都已移动到它们的新位置时停止...(end >= 0) // 当还有元素需要移动时继续循环 { // 将当前位置的元素向后移动一个位置 ps->a[end + 1] = ps->a[end...// 更新顺序列表的大小（元素数量） ps->size++; } 4.7顺序表头删 SeqListPopFront 函数用于删除顺序列表的第一个元素。
长度需要用 1 字节保存长度值 前一个节点长度大于 254 字节，previous_entry_length 长度需要用 5 字节保存长度值 有这一种场景，如果压缩列表中有多个连续的节点长度在 250...如下图所示： ziplist 在列表数量大的时候性能会下降，很难分配一大块连续的内存空间，并且在删除和插入操作性能下降的更为厉害。...Set 是一个无序的集合，集合元素是唯一的，会自动对添加的数据进行去重。...的值 这么做的好处是，当所有的数据都是小整型时，可以节省内存的开销。...ziplist 或者 skiplist，当满足以下条件时，使用的 ziplist，其他情况是 skiplist 元素数量小于 128 搜索元素长度小于 64 当数据编码为 skiplist 时，redis
Redis 的散列表使用链表法解决哈希冲突，即当多个键映射到同一个桶时，将它们存储在同一个链表中。...底层结构：Redis Set 的底层实现为整数集合和哈希表两种，当集合中的元素都是整数且元素数量较少时，Redis 会选择整数集合作为底层实现，这样可以更加节省内存；当数据量变大或者集合中的元素不全是整数时...Dict中的key用来存储元素，Value统一为null。当存储的所有数据都是整数，并且元素数量不超过set-max-intset-entries时，Set会采用lntSet编码，以节省内存。...Redis Hash 的底层实现为压缩列表和哈希表两种，当 Hash 中的元素个数较少且每个元素的大小较小的时候，Redis 会选择压缩列表作为底层实现，这样可以更加节省内存；当数据量变大时，Redis...从压缩列表转换到散列表：当 Hash 类型存储的字段和值的数量超过 hash-max-ziplist-entries 的值，或者任何字段或值的大小超过 hash-max-ziplist-value 的值时
特点 动态扩展：std::vector 的大小会根据需求动态调整，当元素数目超过当前容量时，它会自动分配更多的内存来容纳新元素。...中间插入或删除效率低：由于 vector 是连续存储，插入或删除中间元素时，需移动大量元素，因此效率为 (O(n))。...return 0; } 适用场景 std::vector 适合需要频繁随机访问或尾部增删元素的场景，比如处理一组动态变化的数值或管理待办事项列表等。...4 return 0; } 适用场景 std::list 适合频繁的中间插入和删除，尤其是当数据集合较大并且需要灵活调整时，比如管理网络节点或实现复杂的缓存算法。..."; } // 输出 2 3 4 return 0; } 适用场景 std::set 适合需要保证数据唯一性并且需要有序存储的场景，比如保存用户 ID、追踪唯一的值等。
XML 文档的合法构建块可以出现在文档中的元素和属性子元素的数量（和顺序）元素和属性的数据类型元素和属性的默认和固定值为什么要学习 XML Schema在 XML 世界中，每天都在使用数百种标准化的...当未指定其他值时，默认值会自动分配给元素在以下示例中，默认值为 "red"：固定值也会自动分配给元素...当未指定其他值时，默认值会自动分配给属性。...要指定属性为必需的，请使用 "use" 属性：对内容的限制当 XML 元素或属性具有定义的数据类型时...唯一可接受的值是一个连续的五位数字，每个数字必须在 0 到 9 的范围内： <xs:restriction base
. /* or condition */) 停止条件： 在循环模式（oneOrMore()和oneOrMore().optional()）的情况下，还可以指定停止条件，例如： 接受值大于5的事件，直到值的总和小于...它以Map >的形式接收匹配，其中key是模式序列中每个模式的名称，值是该模式的所有已接受事件的列表（IN是输入元素的类型）。 给定模式的事件按时间戳排序。...返回每个模式的接受事件列表的原因是当使用循环模式（例如oneToMany（）和times（））时，对于给定模式可以接受多个事件。 选择函数只返回一个结果。...在CEP中，元素处理的顺序很重要。...为了保证在采用事件事件时以正确的顺序处理事件，最初将传入的事件放入缓冲区，其中事件基于它们的时间戳以升序排序， 并且当watermark到达时，处理该缓冲区中时间戳小于watermark时间的所有元素。
列表Lists 列表 列表其实就是按插入顺序排序的字符串列表，新的元素过来的时候，会将元素推到列表的左侧或右侧。...LPUSH命令：将元素推到列表的左侧 RPUSH命令：将元素推到列表的右侧 集合Sets 集合 集合类似于列表，但集合不能包含重复值并且未排序，集合可以使用并集、交集和减法。...哈希内部实现结构也与Java的HashMap一致，同样是数组+链表的二维结构，当数组的散列元素串联时，会使用数组第一维的碰撞位置。...用于计算唯一值，这些值可以是任何值：例如，网站访问者的 IP 地址、搜索词或电子邮件地址。...以精确的精度计算唯一值需要与唯一值的数量成比例的内存量，HyperLogLog 通过允许用内存消耗换取精度来解决这个问题。
而言，这种空间任务压在使用它的用户身上，用户必须把握好数据的数量，尽量在第一次分配时就给数据分配合理的空间（这有时很难做到），以防止“三部曲”带来的代价，而数据溢出也是静态数组使用者需要注意的问题。 ...它使用两个迭代器：begin与finish该连续线性空间中的第一个元素的位置与超出末端的第一位位置，这两个迭代器标志了连续线性空间的已使用范围，并以end_of_storage迭代器标准整个连续线性空间的尾端...这里begin与finish符合STL“前开后闭”的标准。 基于这三个迭代器，可以完成许多操作。包括提供首尾标示、大小、容量、空容器判断、[]运算符、最前端元素值、最后端元素值等等。 ...：以最小的代价连续存储元素。...当继续向容器中加入元素导致备用空间被用光（超过了容量 capacity），此时再加入元素时vector的内存管理机制便会扩充容量至两倍，如果两倍容量仍不足，就扩张至足够大的容量。
在C#中，列表（List）是一种动态大小的集合类型，可以存储不同类型的元素。列表的底层实现是基于数组。当创建一个列表时，会初始化一个数组来存储元素。列表会自动管理数组的大小，并在需要时进行扩展或收缩。...当列表的元素数量达到数组的容量时，列表会创建一个更大的数组，并将元素从旧数组复制到新数组中。...列表的底层实现会处理这些细节，并提供方便的方法和属性来管理元素的增删改查操作。...数组的底层原理如下：内存分配：当创建数组时，会为数组中的元素分配一段连续的内存空间。数组元素按照其类型的大小依次排列，可以通过索引访问和修改元素。...内存效率：数组以连续的内存块存储元素，可以减少内存碎片，并且在内存访问上具有高效性。编译时类型安全：数组在编译时会对元素类型进行检查，确保只能存储指定类型的元素。
底层实现有两种方式：当元素较少或总体元素占用空间较少时，使用压缩列表ZipList来实现；当不符合使用压缩列表的条件时，使用跳表SkipList+ 字典hashtable来实现。...当元素数量不多时，HT和SkipList的优势不明显，而且更耗内存。...（ziplist）或者跳跃表（skiplist）：当元素较少或总体元素占用空间较少时，使用压缩列表ZipList来实现；当不符合使用压缩列表的条件时，使用跳表SkipList+ 字典hashtable来实现...Redis ZSet 的底层实现为跳跃列表和哈希表两种，跳跃列表保证了元素的排序和快速的插入性能，哈希表则提供了快速查找的能力。当元素数量不多时，HT和SkipList的优势不明显，而且更耗内存。...字节，默认值64具体细节可参考本文1.3小节2.2 压缩列表ZipListZipList是一种特殊的“双端链表”（并非链表），由一系列特殊编码的连续内存块组成，像内存连续的数组。
底层实现有两种方式：当元素较少或总体元素占用空间较少时，使用压缩列表ZipList来实现；当不符合使用压缩列表的条件时，使用跳表SkipList+ 字典hashtable来实现。...当元素数量不多时，HT和SkipList的优势不明显，而且更耗内存。...（ziplist）或者跳跃表（skiplist）：当元素较少或总体元素占用空间较少时，使用压缩列表ZipList来实现；当不符合使用压缩列表的条件时，使用跳表SkipList+ 字典hashtable来实现...Redis ZSet 的底层实现为跳跃列表和哈希表两种，跳跃列表保证了元素的排序和快速的插入性能，哈希表则提供了快速查找的能力。当元素数量不多时，HT和SkipList的优势不明显，而且更耗内存。...字节，默认值64 具体细节可参考本文1.3小节2.2 压缩列表ZipListZipList是一种特殊的“双端链表”（并非链表），由一系列特殊编码的连续内存块组成，像内存连续的数组。
# OutPut (1, 'a') (2, 'b') (3, 'c') 但是, 使用 zip() 时当第一个输入迭代器耗尽时，zip() 就会停止。...如果要处理所有的输入，即使迭代器产生不同数量的值，那么可以使用 zip_longest() 。...该迭代器根据输入迭代器中的值调用函数，并返回结果。当任意一个输入迭代器耗尽时它就立刻停止。...时，该迭代器开始才产生输入迭代器的元素。...只要输入的成员是唯一的，输出就不会包含任何重复的值。
# 而且在查询时，是根据索引和元素存储大小去计算地址偏移量的，如果元素类型不一致，所占内存空间不相同，就不能实现随机存储，所以数组不能同时存储不同类型的数据； # # 列表如何存储？...# 列表本质是动态的数组，列表存储的是每个元素在内存中的地址（即引用），当列表中空白占位低于1/3时，会在内存中开辟一块更大的空间， # 并将旧列表中存储的地址复制到新列表中，旧列表则被销毁，这样就实现了扩容...# 字典本质也是一个数组，但其索引是键经过散列函数处理后得到的散列值，散列函数的目的是使键均匀地分布在散列表中， # 并且可以在内存中以O(1)的时间复杂度进行寻址，从而实现快速查找和修改。...# 键值的哈希碰撞，hash(key1) == hash(key2)时，向字典里连续添加的这个两个键的顺序是不可以控制的，也是无法做到连续的，后来的键会按算法调整到其它位置。...# 序是不可以控制的，也是无法做到连续的，后来的键会按算法调整到其它位置。 字典空间扩容，当键的数量超过字典默认开的空间时， # 字典会做空间扩容，扩容后的键顺和创建顺序就会发生变化，不受人为控制。
这可能意味着我们可以有一个返回无限个元素的迭代器，因为我们只需要知道当前项。 当没有下一个要返回的项时，迭代器会引发StopIteration异常。 什么是可迭代的?...一旦某个元素的条件值为False，该函数将返回可迭代的其余元素。 例如，假设我们有一个作业列表，并且我们希望遍历元素，并且只有在不满足条件时才返回元素。...本质上，它返回一个iterable的所有元素，直到第一个条件返回False，然后它不返回任何其他元素。 例如，假设我们有一个作业列表，并且希望在不满足条件时立即停止返回作业。...该函数返回一个键、值对的迭代器，其中键是组键，值是按键分组的连续元素的集合。...输出也是一个迭代器，它返回给定数量的项的可迭代值。
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