首先按照广度优先搜索的方法，我们就应该就是这样来搜索： A->B->C->D->E->F 或者是： A->C->B->F->D->E 我先来从结果分析上面的遍历结果，我发现广度优先搜索有这样的特点对：...先从根节点处查找，然后一层一层的往下查找。...首先查找A也就是第一层，然后再查找BC，也就是第二层，最后查找DEF 也就是第三层。 查找子层的时候，应该按照父层的顺序来查找子层。 怎么理解呢？...首先查找A节点，然后查找A的子层B和C，当然我们在查找A子层的时候先来查找的B节点，那么在查找B的子节点的时候就要优先查找B的子节点。同理如果第二层里面先查找C也是一样。...我们可以从任何一个点做起点来去搜索，例如：从A点出发，搜索结果是： A->B->C->D->E->F 从E点出发： E-> C->D->F->A->B … 这样，我们其实就可以把之前树的那一套类似到图中
$key在中序遍历时的直接后继节点 * @param $x 待查找后继节点的节点引用 * @return 后继节点引用 */ function successor(...，以待最后将待删除结点的值换为其后继的值 $c = $this->successor($dnode); } //无论前面情况如何，到最后c只剩下一边子结点...= $c->parent; } if ($c->parent == NULL) { #如果c的父母为空，说明c=dnode是根节点，删除根节点后直接将根节点置为根节点的子节点...} else if ($c == $c->parent->left) { #如果c是其父节点的左右子节点，则将c父母的左右子节点置为c的左右子节点 $c->parent...= $dnode) { $dnode->key = $c->key; } #返回根节点 // return $root;
step 4：再在后续遍历的时候，将数字字符转换成字符，遇到非数字则结束转换。 step 5：与Int型最大最小值比较，检查越界情况。...举例 解题思路 方法一：TrieNode实现； 首先构建一个TrieNode结构，包括一个TrieNode类型的child数组，用于记录所有子节点，一个整型变量pre_number，用于表示插入单词时，...当前节点被访问次数，一个boolean型变量end，用于标记当前节点是否是某个单词的结尾。...然后初始化一个根节点，根节点是空心的，即不包含任何字符。...添加word：将单词转为字符数组，从根节点出发，遍历输入的单词，如果子节点不包含当前字符，则新建对应子节点，如果包含，则跳到对应子节点，同时访问次数加一。单词遍历完成后，当前节点标识改为true。
只有把基础打扎实了，才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍，事半功倍。本文会从 Client 开始，看看 Master 如何对计算图进行处理。...，接下来就看看如何进一步处理。...添加 Send 节点和 Recv 节点。 针对控制/数据关系做进一步修复。 对于同一设备上的发送/接收节点，它们之间是有数据拷贝操作的，所以添加一个从发送到接收的控制边。...// 为控制流的分布式执行添加 "代码"。只为放在多个设备上的框架(frames)添加代码。.../接收节点，它们之间是有数据拷贝操作的，所以添加一个从发送到接收的控制边。
Set 类型是一个无序并唯一的键值集合，它的存储顺序不会按照插入的先后顺序进行存储。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。...Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。相对于列表，集合也有两个特点：无序、不可重复 一个集合最多可以存储 2^32-1 个元素。...，条件如下： 结合对象保存的所有元素都是整数值； 集合对象保存的元素数量不超过 512 个 以 Set 的 SADD 命令为例子，整个添加过程如下： 检查 Set 是否存在不存在则创建一个 Set 结合...IntSet 内部其实是一个数组（int8_t coentents[] 数组），而且存储数据的时候是有序的，因为在查找数据的时候是通过二分查找来实现的。...具有特点：按值的大小增序排列、不包含任何重复项 “contents” 是整数集合的底层实现，保存了整数集合的每一个元素，每个元素在该数组中从小到大有序排列，并且不重复（如何保证有序性和唯一性我们后面讨论插入的时候在说
reachabilityWatcher: ReachabilityWatcher ) : InstallableWatcher { // 定义一个内部类 OnRootViewAddedListener，用于处理根视图添加事件...OnAttachStateChangeListener { // 定义一个Runnable对象，用于在根视图从窗口分离时检查视图是否被追踪...: HeapGraph, // 表示堆内存结构的HeapGraph对象 leakingObjectFinder: LeakingObjectFinder, // 用于查找泄漏对象的LeakingObjectFinder...leakingObjectIds: Set): LeaksAndUnreachableObjects { // 创建一个PathFinder实例，用于在图中查找从垃圾回收根节点到泄漏对象的路径...) // 使用PathFinder实例查找从垃圾回收根节点到泄漏对象的路径 val pathFindingResults = pathFinder.findPathsFromGcRoots(leakingObjectIds
有且仅有一个根节点 树中只有一个根节点，它是整个树的起始节点，没有父节点。 子节点和父节点 每个节点可以有零个或多个子节点，每个节点除了根节点之外都有一个父节点。...分支结构 节点之间的连接称为边，用于表示节点之间的关系。从根节点到任意节点都有唯一的路径。 无环结构 树是无环的，即不存在节点之间的循环路径。 唯一路径 树中的任意两个节点之间有且仅有唯一的路径。...二叉搜索树适用于快速的查找、插入和删除操作；平衡树解决了二叉搜索树在频繁插入和删除时可能导致的不平衡问题；B树和Trie树适用于大规模数据的存储和检索。...0; } 以上代码演示了如何使用广度优先遍历算法遍历图。...Edge*)a; struct Edge* edgeB = (struct Edge*)b; return edgeA->weight - edgeB->weight; } // 查找节点的根节点
$parent = $c->parent; //无论前面情况如何，到最后c只剩下一边子结点 if ($c->left !...= NULL) { //这里不会出现，除非选择的是删除结点的前驱 $s = $c->left; } else { $s = $c->...= NULL) { #将c的子节点的父母结点置为c的父母结点，此处c只可能有1个子节点，因为如果c有两个子节点，则c不可能是dnode的直接后继 $s->parent = $c-...>parent; } if ($c->parent == NULL) { #如果c的父母为空，说明c=dnode是根节点，删除根节点后直接将根节点置为根节点的子节点，此处...($c == $c->parent->left) { #如果c是其父节点的左右子节点，则将c父母的左右子节点置为c的左右子节点 $c->parent->left = $s;
Redis 的 watch 命令 Redis 的 watch 命令用于监控指定的 key，它的代码在 multi.c 文件中，其代码如下。...然后调用 watchForKey 来把指定的 key 进行添加，watchForKey 的代码如下： /** * 监控指定的键 */void watchForKey(redisClient *c,...，首先会查找指定的 keys 是否加入监视列表，如果没有加入则进行加入。...如何监控变量是否被改变 在 Redis 中使用 watch 命令对 key 进行监控后，Redis 如何知道哪个被监控的 key 被修改了呢？...、REDIS_DIRTY_CAS 和 REDIS_DIRTY_EXEC，第一个是用于事务相关的，后两个是用于影响 exec 命令执行的标志。
查找offset=10的位的示意图如下： 3.bitcount命令实现 bitcount用于统计二进制位数组中1的位数，若采用遍历方式统计，在位数组特别大时则耗时很长，redis采用的是查表算法和...(REDIS_STRING,sdsempty()); // 并添加到数据库 dbAdd(c->db,c->argv[1],o); } else {...= REDIS_OK) return; // 查找对象，并进行类型检查 if ((o = lookupKeyReadOrReply(c,c->argv[1],shared.czero...，函数具体作用如下： a.检查命令的执行时长是否超过 slowlog-log-slower-than 选项所设置的时间， 如果是的话， 就为命令创建一个新的日志， 并将新日志添加到 slowlog 链表的表头...b.检查慢查询日志的长度是否超过 slowlog-max-len 选项所设置的长度， 如果是的话， 那么将多出来的日志从 slowlog 链表中删除掉。
图简介 图用于模拟不同的东西是如何相连的： 图由节点（node）和边（edge）组成。一个节点可以与众多的节点直接相连。 再来看这个图： 从1到5的最短路径是怎样的呢？...广度优先搜索也是一种查找算法，它是一种用于图的查找算法。 广度优先搜索可用于解决两类问题： 第一类问题：从节点A出发，有前往节点B的路径么？ 第二类问题：从节点A出发，前往节点B的哪条路径最短？...这就是广度优先搜索的原理。 广度优先搜索不仅查找从A到B的路径，而且找到的是最短路径。注意，只有按照添加顺序查找时，才能实现这样的目的。这里就需要用到一种名为队列（queue）的数据结构。..."] = [] graph["peggy"] = [] graph["thom"] = [] graph["jonny"] = [] 提示：散列表是无序的，因此添加键-值对顺序无关紧要。...= deque() # 创建一个队列 search_queue += graph[name] # 将你的朋友加入到搜索队列中 searched = [] # 用于记录已检查过的人
图用来模拟不同东西是如何连接的。比如，在一个游戏中，模拟谁欠谁钱。如 Alex 欠 Rama 钱，将会如下所示： ? 下面是多个人欠钱的情况： ?...可以看出图是由一系列节点（node）和边（edge）组成的。一个节点可能与多个节点直接相连接，这时候这些节点称为邻居。 广度优先算法 广度优先搜索是一种用于图的查找算法。...按照这个顺序检查名单中的每一个人，看其是否为芒果销售商。 因为，广度优先查找是从一度关系中开始查找的，整个遵从的是从最近的关系查找到最远的关系查找。所以，广度优先搜索找到的是最短的距离。...在添加列表的时候，Alex 是先加入列表的，Rama 是后就加入列表的。需要先检查 Alex，后检查 Rama，而不能先检查 Alex，后检查 Rama。...实现 BFS 算法 首先概述一下整个算法的过程： 创建一个队列，用于存储要检查的人 从队列中弹出一个人 检查这个人是否是芒果销售商 判断： 是芒果销售商 → 大功告成 不是 → 将这个人的所有朋友加入队列
>db,c->argv[1]); // 检查对象是否存在，以及类型是否正确 if (o !...1.添加元素函数 lpush和rpush命令可以在一个列表的左端或者右端添加元素，其实现如下：先根据要添加对象的长度以及列表元素数目判断一下是否需要将压缩列表转为双端链表，然后根据不同的底层实现调用压缩列表和双向链表的...* * 将给定元素添加到列表的表头或表尾。...* * 查找失败时，函数返回 -1 。...* 查找成功时，返回 0 。
今天我们以一个实际的案例讲述如何增加一个Redis命令，这个命令主要用于防刷的场景： 经常要将某个IP或某个用户封禁一段时间，如果不用这个命令的方案如下： 先incr下，然后判断是否为1，是1则设置过期时间...>argv[2]; rMaxNum = c->argv[3]; //检查过期时间参数 str = (char*)rExpireTime->ptr; expireNum = atoi(str)...addReplyError(c,"increxpire command maxNum param must bigger or equal than 0"); return; } //查找...addReply(c,shared.colon); addReply(c, o); addReply(c,shared.crlf); return; } //添加步长值...>db,c->argv[1],new); }else{ dbAdd(c->db,c->argv[1],new); //第一次不存在，添加key之后还要设置过期时间 key
1.1 二叉树的基本特性： 根节点：二叉树的顶部节点称为根节点，它是树的起点。 子树：树中的任何节点都可以作为根节点形成子树。 父节点和子节点：节点可以有零、一个或两个子节点。父节点指向子节点。...1.2 二叉树的常见类型： 二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）：一种有序二叉树，左子树上的节点值小于根节点，右子树上的节点值大于根节点，这个性质使得二叉搜索树用于快速查找、插入和删除操作...、进行前序和中序遍历，以及如何在C#和Java中实现二叉树的基本操作。...二叉树是一种重要的数据结构，用于各种应用，包括数据库索引、解析表达式、图形处理等。 二、图的基本概念 图（Graph）是一种抽象数据结构，用于表示多个对象之间的关系。...Dijkstra 适用于带正权边的图，Bellman-Ford 适用于带负权边的图，Floyd-Warshall 适用于任何图。 应用：路线规划、导航、网络路由、最短路径查找等。
接下来，我们来具体看一下 set 和 get 命令的实现细节和如何将命令结果通过输出缓冲区和 socket 发送给 Redis 客户端。 ?...调用 setKey 方法将键值添加到对应的 Redis 数据库中。 如果有过期时间，则调用 setExpire 将设置过期时间 进行键空间通知 返回对应的值给客户端。...ok_reply : shared.ok); } 具体 setKey 和 setExpire 的方法实现我们这里就不细讲，其实就是将键值添加到db的 dict 数据哈希表中，将键和过期时间添加到 expires...getGenericCommand 方法会调用 lookupKeyReadOrReply 来从 dict 数据哈希表中查找对应的 key值。...*lookupKeyReadWithFlags(redisDb *db, robj *key, int flags) { // db.c robj *val; // 检查键是否过期
，它是如何实现的呢？...如果要查找某个字符串的话，从根节点出发，每次取待查找字符串中的一个字符往下遍历，即可找到，可以看到它的查找时间复杂度为 O(N) (N 为字符串长度)，还是很快的（英文单词普遍比较短）。...} Trie 树的表现有了，现在我们来看下 Trie 树的两个主要操作 根据一组字符串构造 Trie 树 在 Trie 树中查找字符串是否存在 先来看如何根据一组字符串构造 Trie 树，首先如何根据一个单词来构造...如图示: brekfa 添加 a 之后变成了 breakfa 显然所作的增删改查次数越少，效率越高，经过最少的字符中编辑变成另一个合法的字符串后，就以此字符串为前缀去 Trie 树中查找提示词。...，所以一般更适用于字符串前缀重复比较多的情况，当然也可以考虑对 Trie 树进行如下缩点优化，能节省一些空间 ?
字典树-前缀树 树家族 Trie树 前缀树和哈希表比较 代码实现 应用场景 参考 ---- 树家族 树的家族如下图所示: 堆是具有下列性质的完全二叉树：每个节点的值都小于等于其左右孩子节点值是小根堆...；（大于等于则是大根堆）。...---- Trie树 Trie树，即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构，是一种哈希树的变种，典型应用是用于统计和排序大量相同的字符串，所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。...前缀树的三个基本性质: 根节点不包含字符,除根节点外每个节点都只包含一个字符 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同 ---- 前缀树和哈希表比较...如何从大量的 URL 中找出相同的 URL？
接着根据读取数据的情况，进行异常处理，如： 数据读取失败 或客户端连接关闭等 若当前客户端是主从复制中的主节点，readQueryFromClient会把读取的数据，追加到用于主从节点命令同步的缓冲区中...c->querybuf = sdsMakeRoomFor(c->querybuf, readlen); // 给缓冲区分配空间 nread = read(fd, c->querybuf+qblen...查到对应命令后，processCommand就会检查，如命令参数是否有效、发送命令的用户是否进行过验证、当前内存的使用情况等。...然后，addReply会调用_addReplyToBuffer等函数，将要返回的结果添加到客户端的输出缓冲区。...至此，这就是一条命令如何从读取，经过解析、执行等步骤，最终将结果返给客户端，该过程以及涉及的主要函数： 若在前面命令处理过程中，都由I/O主线程处理，则命令执行的原子性肯定能得到保证，分布式锁的原子性也相应得到保证
上篇我们简单介绍了 redis 客户端的一些基本概念，包括其 client 数据结构中对应的相关字段的含义，本篇我们结合这些，来分析分析 redis 服务端程序是如何运行的。...client 信息，那么我们第二步就是创建一个 client 结构的客户端抽象实例并添加到 redisServer 结构 clients 链表中。...而我们的 serverCron 显然是一个周期时间事件，在正式分析其源码实现之前，我们先来看看它的前世今身，在哪里被注册，又是如何被调用的。...} lru 后面我们会继续说的，redis 维护一个全局 lru 时钟参照，每个 redisObject 结构中也会有一个自己的 lru 时钟，它记录的是上一次访问该对象时的时钟，这些信息会用于键值淘汰策略...} clientsCron 会检查有哪些客户端连接超时并将他们释放，还会检查客户端的输入缓冲区 querybuff 是否太大，或者该客户端不是很活跃，那么会释放掉该客户端的输入缓冲区并重新创建一个默认大小的
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