四、哈希键函数 1.获取指定字段的值 2.获取哈希表容量 五、集合键函数 1.向集合添加元素 2.判断元素是否在集合内部 六、有序集合键函数 1.从有序集合删除元素 2.获取指定元素分值 总结 一、Redis客户端结构体简介 Redis为每一个客户端定义了redisClient 对象，包括客户端套接字，客户端输入的命令参数数目，和参数数组等。 = REDIS_OK) return; // expire 参数的值不正确时报错 if (milliseconds <= 0) { 1.获取指定字段的值 hget key field命令可可以获取指定字段的值，实现函数如下：其中hgetCommand函数调用addHashFieldToReply函数，addHashFieldToReply * * 参数： * field 域 * vstr 值是字符串时，将它保存到这个指针 * vlen 保存字符串的长度 * ll 值是整数时，将它保存到这个指针
,保存集合数据 int8_t contents[]; } intset; contents是整数数组底层实现,用来存储元素,并且各个项在数组中的值按从小到大有序排列,并且数组中不包含重复元素。 index元素的起始地址 IntSet升級 升级编码为INTSET_ENC_INT32,每个整数占4字节,并按照新的编码方式及元素个数扩容数组 倒序依次将数组中的元素拷贝到扩容后的正确位置 正序挨个拷贝 ,数组中保存的是指向entry的指针 dictEntry **table; //哈希表的大小 unsigned long size; //哈希表大小的掩码,总是等于size 小结 ZipList(压缩列表) ZipList是一种特殊的"双端链表",由一系列特殊编码的连续内存块组成。可以在任意一端进行压入/弹出操作,并且该操作的时间复杂度为0(1)。 值一样则按照ele字典排序 每个节点都可以包含多层指针,层数是1到32之间的随机数 不同层指针到下一个节点的跨度不同,层级越高,跨度越大 增删改成效率与红黑树基本一致,实现却更为简单 RedisObject
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， 将各个 obj 指针所指向的列表项转换成一个 double 类型的浮点数， 并将这个浮点数保存在相应数组项的 u.score 属性里面， 如下图所示： d.根据数组项 u.score 属性的值 ， 对数组进行数字值排序， 排序后的数组项按 u.score 属性的值从小到大排列， 如下图所示： d.遍历数组， 将各个数组项的 obj 指针所指向的列表项作为排序结果返回给客户端： 程序首先访问数组的索引 b.遍历数组， 将各个数组项的 obj 指针分别指向 str集合的各个项， 构成 obj 指针和集合元素之间的一对一关系。 b.遍历数组， 将各个数组项的 obj 指针分别指向 grade 集合的各个项， 构成 obj 指针和集合元素之间的一对一关系。 d.将查找的权重键的值转换成double类型的浮点数，然后保存在对应数组项的u.score属性中。 f.遍历数组， 将各个数组项的 obj 指针所指向的集合元素作为排序结果返回给客户端。
【2】为什么会有int，因为整型值最大固定是64bit，其实与指针*ptr占据的大小一致，其实把数值存于这里可以减少了对空间的开辟。 // 注意ptr字段本来是一个void *指针（即存储的是内存地址）， // 因此在64位机器上有64位宽度，正好能存储一个64位的long型值。 _t)))) //获取ziplist的zltail的指针 #define ZIPLIST_LENGTH(zl) (*((uint16_t*)((zl)+sizeof(uint32_t)*2)) 1.采用双指针的方式，那就必须赋予两个指针pre和next，一个指针占据了8byte，故两个指针就需要消耗16byte。 2.采用双链表的话数据可能会分的很散，因为指针就是采用不连续的存储空间来存储数据，容易造成大量的内存碎片。
思路和代码 这是一个简单的双指针问题，即左指针指向可以作为起点的子数组下标，右指针则不停向右移动，将更多的元素囊括进来，从而确保该左右指针内的元素是目标数组的一个兄弟子数组（即每个字母的个数均相等） c : p.toCharArray()) { map[c-'a']++; } char[] sArray = s.toCharArray if(tmpMap[index] > 0) { tmpMap[index]--; //如果左右指针中数组的长度等于目标数组长度 } }else if(sArray[startIndex] == sArray[i]){//如果左右指针值相等，则左指针只向右移动一个 startIndex++; }else { //将左指针移动到当前右指针的位置上，因为中间部分的子数组一定无法构成目标数组
聪明的人总是有，有人想出了用数组来代替指针，来描述单链表，让每个数组的元素都由两个数据域组成，数组的每个下标都对应两个数据域，一个用来存放数据元素，一个用来存放next指针。 0,i<L.length,++i) //遍历L长度中的每个位置 if(e == L.data[i]) //获取每个位置对应的值和e值进行判断，这里的等于可以是大于、 //插入成功，返回1 } 3.删除数据元素算法 将顺序表的第p个位置的元素e进行删除，如果p的输入不正确，则返回0，代表删除失败；如果p的输入正确，则将顺序表中位置p后面的元素依次往前传递，把位置p的元素覆盖掉即可 //更新指针r的指向 } r -> next = NULL; //直到r指针指向为NULL } 2.查找结点的算法 在双链表中查找值为 x的结点，如果找到，则返回该结点的指针，否则返回NULL值。
** # 解题思路 方法1、排序比较： 先给数组排序，然后进行一一比较，遇到不相等的位置就更新start和end start始终靠最小值比较，end始终靠最大值比较 之后就能够通过end-start+1 得到未排序子数组的长度 特例判断：只有当end-start+1>=0时，长度计算有效，否则为0 方法2、双指针找边界： 初步思路是，使用双指针，指针i从头开始遍历，指针j从尾开始遍历。 于是换一种思路，让指针分别找到最后逆序的位置 同时从前往后和从后往前遍历，分别得到要排序数组的右边界和左边界； 寻找右边界： 从前往后遍历的过程中，用max记录遍历过的最大值，如果max大于当前的nums [i]，说明nums[i]的位置不正确，属于需要排序的数组，因此将右边界更新为i，然后更新max；这样最终可以找到需要排序的数组的右边界，右边界之后的元素都大于max； 寻找左边界： 从后往前遍历的过程中 ，用min记录遍历过的最小值，如果min小于当前的nums[j]，说明nums[j]的位置不正确，应该属于需要排序的数组，因此将左边界更新为j，然后更新min；这样最终可以找到需要排序的数组的左边界，左边界之前的元素都小于
list *clients; /* List of active clients */ ........ } clients 字段是一个双端链表结构，保存了所有成功建立连接的客户端 二、redis 如何执行一条命令 redis 服务端程序启动后，会初始化一些字段变量，为 redisServer 中的一些字段赋默认值，还会读取用户指定的配置文件内容并加载配置，反应到具体数据结构内，最后会调用 //根据不同的请求类型，执行命令解析 //实际上就是把命令的名称、参数解析存入 argc 数组中 if (c->reqtype == PROTO_REQ_INLINE) timeEventHead 是一个双端链表，所有的时间事件都会以链表的形式存储在这里，具体指向的结构是 aeTimeEvent。 //获取当前时间 aeGetTime(&now_sec, &now_ms); if (now_sec > te->when_sec || (now_sec == te->when_sec
首先检查此命令的格式是否正确，如果不正确，服务器会在客户端状态（redisClient）的 flags 属性打开 REDIS_MULTI 标识，并且返回错误信息给客户端。 如果正确将这个命令放入一个事务队列里面，然后向客户端返回 QUEUED 回复。 我们先看看事务队列是如何实现的？ ，数组中每个 multiCmd 结构都保存了一个如入队命令的相关信息：指向命令实现函数的指针，命令的参数，以及参数的数量。 * 事务命令 */ typedef struct multiCmd { // 参数 robj **argv; // 参数数量 int argc; // 命令指针 MySQL 的 SQL 查询是可以相当复杂的，而且 MySQL 没有事务队列这种说法，SQL 真正开始执行才会进行分析和检查，MySQL 不可能提前知道下一条 SQL 是否正确。
本文主要介绍「逆向双指针」的策略来解答此题，供大家参考，希望对大家有所帮助。 ❞ ❝ 策略二：双指针法，先开辟一个新数组，长度为两个数组的长度之和，然后让两个指针分别指向两个数组的头部，比较这个两个指针指向的数组元素的值，将数值较小的放到新数组的头部，再将指向的数值较小的指针右移 【空间复杂度】：策略一是「O(1)」，未开辟额外的存储空间；策略二是「O((n + m))」，额外开辟了长度为 m + n 的数组。 逆向双指针 从前面的分析可知，策略二相对于策略一来说，时间复杂度「更优」了，但开辟了「额外」的空间。 有没有方法能够将策略二的空间复杂度优化呢？ p 和 q 指向数组位置的元素值 image.png 将元素值较大的存放在 nums1[k] 中，并左移 k 和 q(指向的数值较大的指针) image.png 以此类推，其处理的完整过程如下动图示
对前面未反转（left之前）的链表处理过于暴力。 理解（不保证正确） 1，链表题中出现左右边界值问题，引入一个虚拟头指针，能避免大量问题。 3,相交链表 来自 LeetCode160 解法 1，双指针的智商题 其实就是走两次，经常能用到这个思想 /** * Definition for singly-linked list. 2，正向双指针 因为已经排好序，所以比较最小只需要比较最靠前的元素即可。 这里就能想到双指针，但是这个方法必须新建一个新数组，空间复杂度高。 正向双指针的逆想法 如果不想新建新数组的话，用最小覆盖可能会覆盖nums1原来的元素 所以我们可以想到用最大来覆盖，nums1最后的元素，因为nums1长度固定。
存放了列表键、哈希键和字符串键的键空间如下所示： 所以，每次键空间新建键、获取键的值、更新键内容、删除键的操作均是调用词典的API实现。 6.数据库通知 Redis客户端可以订阅给定的频道或者模式，来从数据库获取通知。数据库通知分为两种，键空间通知和键事件通知。 key is expired at this time. */ // 当服务器运行在 replication 模式时 // 附属节点并不主动删除 key // 它只返回一个逻辑上正确的返回值 ) return REDIS_ERR; // 切换数据库（更新指针） c->db = &server.db[id]; return REDIS_OK; } void 的值存在，那么返回该值；否则，返回 NULL 。
要求： 删除有序数组(或有序单链表)中的重复项。 示例： 输入[1,1,2,2,3] 输出[1,2,3] 输入a->b->b->c->c 输入a->b->c 思路： 双指针，慢指针从第1个有效元素开始，快指针从第2个有效元素开始，快指针对应的元素与慢指针对应的元素比较 跟数组不同的是，当fast到达末节点时，slow的next必须设置为空，否则如果末端的几个节点出现重复时，尾巴上的重复节点甩不掉。 ，可参考上一篇 扩展：如果要去重的数组，不是有序的，比如['a','a','b','a','c','c'] 这种如何去重呢？ 仍然可以用双指针法，但是每次fast指针对应的元素，就必须再到慢指针之前的所有元素中，对比一次，才能知道是不是重复了。
数组列表底层是使用数组存储值，我们可以通过索引在 O(1) 的时间访问列表任何位置的值，这是由基于内存寻址的方式。 链表存储的是称为节点的对象，每个节点保存一个值和指向下一个节点的指针。 访问某个特定索引的节点需要 O(n)的时间，因为要通过指针获取到下一个位置的节点。 确定数组列表是否回文很简单，我们可以使用双指针法来比较两端的元素，并向中间移动。 然而同样的方法在链表上操作并不简单，因为不论是正向访问还是反向访问都不是 O(1)。而将链表的值复制到数组列表中是 O(n)，因此最简单的方法就是将链表的值复制到数组列表中，再使用双指针法判断。 算法 一共为两个步骤： 复制链表值到数组列表中。 使用双指针法判断是否为回文。 第一步，我们需要遍历链表将值复制到数组列表中。我们用 currentNode 指向当前节点。 第一步： 遍历链表并将值复制到数组中，O(n)。 第二步：双指针判断是否为回文，执行了 O(n/2)次的判断，即 O(n)。 总的时间复杂度：O(2n) = O(n)。
预空间分配：如果对一个SDS进行修改，分为以下两种情况： SDS长度（len的值）小于1MB，那么程序将分配和len属性同样大小的未使用空间，这时free和len属性值相同。 举个例子，SDS的len将变成15字节，则程序也会分配15字节的未使用空间，SDS的buf数组的实际长度变成15+15+1=31字节（额外一个字节用户保存空字符）。 SDS长度（len的值）大于等于1MB，程序会分配1MB的未使用空间。比如进行修改之后，SDS的len变成30MB，那么它的实际长度是30MB+1MB+1byte。 从图中可以看出Redis的linkedlist双端链表有以下特性：节点带有prev、next指针、head指针和tail指针，获取前置节点、后置节点、表头节点和表尾节点的复杂度都是O（1）。 len属性获取节点数量也为O（1）。 与双端链表相比，压缩列表可以节省内存空间，但是进行修改或增删操作时，复杂度较高；因此当节点数量较少时，可以使用压缩列表；但是节点数量多时，还是使用双端链表划算。
预空间分配：如果对一个SDS进行修改，分为一下两种情况： SDS长度（len的值）小于1MB，那么程序将分配和len属性同样大小的未使用空间，这时free和len属性值相同。 举个例子，SDS的len将变成15字节，则程序也会分配15字节的未使用空间，SDS的buf数组的实际长度变成15+15+1=31字节（额外一个字节用户保存空字符）。 SDS长度（len的值）大于等于1MB，程序会分配1MB的未使用空间。比如进行修改之后，SDS的len变成30MB，那么它的实际长度是30MB+1MB+1byte。 从图中可以看出Redis的linkedlist双端链表有以下特性：节点带有prev、next指针、head指针和tail指针，获取前置节点、后置节点、表头节点和表尾节点的复杂度都是O（1）。 len属性获取节点数量也为O（1）。 与双端链表相比，压缩列表可以节省内存空间，但是进行修改或增删操作时，复杂度较高；因此当节点数量较少时，可以使用压缩列表；但是节点数量多时，还是使用双端链表划算。
，nums[i]每次减minS，假设minS初始化为其他值，那么可能出现跳过第一个值或者初始值不在数组中的情况 674. ，当然昨天的暴力解法也是正确的。 ： 从0到1入门双指针 入门是不够的，下面我们来看双指针的三种情况： 数组相向追赶 数组相向逼近 链表快慢指针（有点难） 数组相向追赶 俩个指针，i可以一直往前走，但是j只有当满足条件的时候才往前走 数组相向逼近 一般来说，俩个指针从数组的俩端开始，不断的去check是否满足条件，根据不同的条件，来选择是左指针自增，还是右指针自减 链表快慢指针 快慢指针，顾名思义，定义俩个指针，一个指针可以走的很快 ，另一个相对走的较慢，当快指针走到链表结尾，慢指针对应的节点，获取一些信息，从而解决一些问题。
一、二进制位数组 1.二进制位数组命令 Redis提供了setbit getbit bitcount和bitop四个命令用于处理二进制位数组，如下所示： //设置某一位的值 redis>setbit bit 0 1 //0000 0001 redis>setbit bit 3 1 //0000 1001 //获取某一位的值 redis>getbit bit 0 1 redis>getbit bit c.根据 byte 值和 bit 值，在位数组找到 offset 偏移量指定的二进制位。 = REDIS_OK) return; // 获取 value 参数 if (getLongFromObjectOrReply(c,c->argv[3],&on,err +1); /* Get current values */ // 将指针定位到要设置的位所在的字节上 byteval = ((uint8_t*)o->ptr)[byte];
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