C-独立链哈希表-输出和空间问题_C-创建单独的链哈希表-问题 - 腾讯云开发者社区

Oracle的数据存储有表空间、段、区、块、数据文件；MySQL InnoDB的存储管理也类似，但是MySQL增加了一个共享表空间和独立表空间的概念。...三、共享表空间优缺点既然Innodb有共享表空间和独立表空间两种类型，那么这两种表空间存在肯定都有时候自己的应用的场景，存在即合理。...以下是摘自mysql官方的一些介绍：共享表空间的优点表空间可以分成多个文件存放到各个磁盘，所以表也就可以分成多个文件存放在磁盘上，表的大小不受磁盘大小的限制（很多文档描述有点问题）。...的表空间为10G），进行数据库的冷备很慢；四、独立表空间的优缺点独立表空间的优点每个表都有自已独立的表空间，每个表的数据和索引都会存在自已的表空间中，可以实现单表在不同的数据库中移动。...独立表空间的缺点单表增加过大，当单表占用空间过大时，存储空间不足，只能从操作系统层面思考解决方法；五、共享表空间和独立表空间之间的转换查看当前数据库的表空间管理类型 show variables

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Redis 命令执行过程(下)

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。 ?...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...哈希表中，如下图所示。...getGenericCommand 方法会调用 lookupKeyReadOrReply 来从 dict 数据哈希表中查找对应的 key值。..._addReplyToBuffer 和 _addReplyObjectToList 就是分别向这两个空间写数据的方法。 ? 固定buffer和响应链表，整体上构成了一个队列。

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【代码随想录】二刷-哈希表

哈希表哈希表一般用来快速查找某个元素是否在一个集合中。如果使用枚举的话时间复杂度为O(n)，而使用哈希表只O(1)就可以做到。——元素查询。...四数相加 II 遍历num1,num2,使用一个哈希表来存储二者元素和出现的可能及对应的次数。...遍历num3,num4，使用-减去其中的元素组合和，得到一个差值，并在哈希表中查询是否有这个差值，存在，将其数量累加到结果上。...在本体情况下，使用map的空间消耗要比数组大一些，因为map要维护红黑树或者哈希表，而且还要做哈希函数，会更费时。...三数之和哈希表法，补充: 详见下图，主要为b去重理解。即，去除同一个元素出现3次以上引起的重复和用于优化剪枝。

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Redis原理篇之数据结构

,那么会造成读取被截断,获取的数据不完整不可修改容易造成缓冲区溢出,例如字符串拼接时,超过原本的空间大小,可能会覆盖掉相邻变量的内存空间而SDS就是对c字符串的封装,以此来解决上述的问题。...Dict由三部分组成,分别是: 哈希表(DictHashTable),哈希节点(DictEntry).字典(Dict) //哈希节点 typedef struct dictEntry { //键...如果数值大小在1-12区间内,那么采用最后一种特殊编码方式,不需要content属性例如: 一个ZipList中包含两个整数值: “2"和"5” 连锁更新问题此时,如果我们将一个长度大于...小结压缩列表可以看做一种连续内存空间的双向链表列表的节点之间不是通过指针连接,而是记录上一节点和本节点的长度来寻址,内存占用低如果列表数据过多,导致链表过长,可能影响查询性能增或删较大数据时有可能发生连续更新问题...控制了ZipList大小,解决了连续内存空间申请效率问题中间节点可以压缩,进一步节省内存 SkipList(跳跃表) SkipList首先是链表,但与传统链表相比有几点差异: 元素按照升序排列存储

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Redis实战(10)-一条命令在Redis是如何执行的？

c->querybuf = sdsMakeRoomFor(c->querybuf, readlen); // 给缓冲区分配空间 nread = read(fd, c->querybuf+qblen...命令并做相应处理 processCommand调lookupCommand，在全局变量server的commands成员变量中查找相关命令全局变量server的commands成员变量是个哈希表...，定义在redisServer结构体： commands成员变量的初始化是在initServerConfig，调用dictCreate完成哈希表创建，再调用populateCommandTable将Redis...提供的命令名称和对应的实现函数，插入哈希表。...如下代码展示GET、SET等命令信息，实现函数getCommand，setCommand：所以lookupCommand会根据解析的命令名称，在commands对应的哈希表中查找相应命令。

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如何安全存储密码都不知道，回去等通知吧！

人们通过努力找了一种时间和空间折中的方案-彩虹表，它将单独时间或者单独空间的不可接受变为可接受，可以说是个非常有用的东西，第一次听这个名字时诧异于为什么叫彩虹表。...5.2 空间存储效率问题在探究彩虹表之前，我们先思考这样一个问题：如何用最少的存储空间表达最多的信息量呢？...5.4 预计算哈希链和R冲突在彩虹表出现之前有种预计算哈希链集合，就是多组哈希链组成的明文-密文集合，这里简单提一下。...上图展示的两组H-R函数中的R都是相同的，由于哈希冲突的存在我们并不能表示全部独立的明文，这样空间存储率就打折了，看下这个图： ?...需要注意的是多个R函数的引入仍然不可避免冲突问题，但是这种情况下的冲突影响远小于哈希链集合中单个R函数的影响，如图展示了一种常见的彩虹表R函数冲突(黑色加重部分)： ?

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Redis使用及源码剖析-9.Redis键操作函数-2021-1-26

Redis包括五种类型的对象：字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象。...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负责取出字段对应值并添加到回复，它键根据底层实现是压缩列表和哈希表的不同分别调用...hashTypeLength函数获取，hashTypeLength函数根据底层实现分别调用压缩列表和哈希表对应函数获取数目。...sismember key member命令可以判断指定元素是否在集合内，其实现函数如下：sismemberCommand函数调用setTypeIsMember函数，setTypeIsMember根据底层实现分别调用哈希表和整数集合...1.从有序集合删除元素 ZREM key member命令可以从有序集合中删除元素，其实现函数如下：zremCommand函数根据底层实现不同调用压缩列表或者哈希表和跳表的API删除元素。

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Redis数据结构：Set类型全面解析

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。...存储某活动中中奖的用户名，Set 类型因为有去重功能，可以保证同一个用户不会中奖两次 ---- 2、Set底层结构 2.1、List底层结构介绍 Redis Set 的底层存储采用整数集合 IntSet 和哈希表...对象来实现的，而哈希表就是将 dictEntry 进行了再一次的包装得到的，这就是哈希表对象 dictht： typedef struct dictht { dictEntry **table...;//哈希表数组 unsigned long size;//哈希表大小 unsigned long sizemask;//掩码大小，用于计算索引值，总是等于size-1 unsigned...long used;//哈希表中的已有节点数 } dictht; PS：table 是一个数组，其每个元素都是一个 dictEntry 对象。

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redis事务源码分析

原子性：redis主线程对字典空间进行操作，天生是原子的，不需要同步机制。持久性：redis作为缓存是允许丢失数据的，我觉得不应该对持久性有过多的要求。另外redis也有rdb、aof来持久化数据。...mode (db 0). */} redisDb;struct dict { dictType *type; //操作集 dictEntry **ht_table[2]; //数组+链表+渐进式哈希...(size = 1<<exp) */}; redisDb里面有多个字典空间，这里我们主要讲解watched key的dict。...字典空间是一个哈希表，数组+链表的形式，扩容时采用渐进式哈希将代价分摊到每个请求上，对用户请求延迟没有太大影响，但却能够分割停顿时间，是一个比较好的思想，Golang的map也是基于这种思想实现的。...key; redisDb *db;} watchedKey;/** * watch命令 */void watchCommand(redisClient *c) { int j;//multi和watch

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图解：什么是哈希？

哈希表和直接访问表很类似，同样是一个用于存储指向给定电话号码对应记录的指针的数组，只不过，此时的数组下标不再是电话号码，而是经过哈希函数映射后的输出值。什么是哈希函数？...：优点：实现起来简单；哈希表永远不会溢出，我们可以向单链表中添加更多的元素；对于哈希函数和装填因子（后面会说）的选择没啥要求；在不知道要插入和删除关键字多少和频率的情况下，链地址法有绝对优势。...缺点：由于使用链表来存储关键字，链地址法的缓存性能不佳。开放寻址法使用连续的地址空间进行存储，所以缓存性能更好。浪费空间（因为哈希表的有些位置从未被使用）。...需要额外的空间存储链表指针。链地址法的性能假设任何一个关键字都以相等的相等的概率被映射到哈希表的任意一个槽位。其中表示哈希表的槽位数，表示插入到哈希表中的关键字的数目。...6 空间浪费（哈希表中的有些链一直未被使用）哈希表中的所有槽位都会被充分利用。 7 指向下一个结点的指针要消耗额外的空间。不存储指针。

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Redis选13亿个Key,4个field还是1亿个Key,13亿*4个field？

什么是哈希哈希hash又称为散列、杂凑等，是将任意长度的输入通过散列算法变换为固定长度的输出，最终输出也就是哈希值。这种转换是一种压缩映射。...也就是说，散列值的空间通常要远小于输入控件，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能通过散列值来确定唯一的输入值。 ?...问题是这样做，会浪费没有被映射到的位置的空间。...方案2：采用哈希表的做法，申请长度为4的数组，将每个数的值对数组长度4取模，然后放置到对应的数组槽位中，这样就把离散的数据映射到了连续的空间，所以哈希表又称为散列表。 ?...采用哈希表的好处是最大限度地提升空间的利用率，而且查询效率还很高。不过问题来了，如果这4个数是6、7、8、11呢？由于7和11对4取模的值都是3，所以它们会占据同一个槽位。 ?

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数据结构（12）-- 前缀树（字典树、Trie）

可以用来提取出表中所有以“ABC”开头的数据，但是数据表浩如烟海，你总不能让我去遍历吧！！！...---- Trie存在即合理在平衡树、哈希表等树据结构的重重包围之下，Trie还是占据了一席之地，那么它有什么突出点呢？...随着哈希表大小增加，会出现大量的冲突，时间复杂度可能增加到 O(n)与哈希表相比，Trie 树在存储多个具有相同前缀的键时可以使用较少的空间。...最多 R 个指向子结点的链接，其中每个链接对应字母表数据集中的一个字母。布尔字段，以指定节点是对应键的结尾还是只是键前缀。...'a'] == NULL) { node->next[c-'a'] = new Trie(); } node = node->next[c-'a'

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xv6(3) 内存管理部分

页表内核部分映射关系要了解其他几个参数还需要先来了解 xv6 的虚拟地址空间和实际的物理地址空间的映射关系，这也有相应的结构体表示： #define EXTMEM 0x100000...，看起来可能很麻杂，做了一张表格和图：从这张图可以看出，内核部分的虚拟地址空间和物理地址空间就是一一对应的，只是相差了 0x8000 0000，所以这就是为什么简单的宏 V2P，P2V 就可以实现虚拟地址物理地址之间的转换...另外关于设备部分是直接映射的，是真的一一对应，虚拟地址和物理地址一样，这部分地址空间是分配给一些设别的，比如 APIC 的一些寄存器映射函数页表就是物理内存和虚拟内存的纽带，所以映射函数实际上就是创建页表项...在切换到正式页表前，因为虚拟地址空间的低地址和高地址都有内核的映射，我们可以说内核处于低地址，也可以说内核处于高地址，没得问题。现在，切换到正式页表，不映射低 4M 的虚拟地址空间，低地址是用户用的。...遗留问题上述讲述了内核页表的过程，有了这全局的认识之后，来解决前面遗留的一些问题：为什么要分两次初始化内存：kinit1 和 kinit2 为什么 kinit2 必须在 startothers 之后

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字典树(前缀树)

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...---- 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。...Trie的核心思想是空间换时间，利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。...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...单词查询场景: 哈希不支持动态查询，如果我们要查询单词apple,hash表必须等待用户把单词apple输入完毕才能进行hash查询字典树支持动态查询，比如用户输入到appl时，字典树此刻的查询位置就可以到达

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redis内存满了怎么办？让你玩懂8种内存淘汰策略

遇到这个面试题不要慌，这种问题我们分为两角度回答就可以：「redis会怎么做」？「我们可以怎么做」？...而且由于双向链表有尾指针，所以剔除最后的尾节点也十分方便，快捷所以最终的解决方案就是采用「哈希表+双向链表」的结构 lfu的最佳实践？...主要是记录和追踪内存块的使用次数,当缓存已满并且需要更多空间时，系统将以最低内存块使用频率清除内存.采用LFU算法的最简单方法是为每个加载到缓存的块分配一个计数器。每次引用该块时，计数器将增加一。...由两个双向链表+哈希表组成，上方的双向链表用来计数，下方的双向链表用来记录存储的数据，该链表的头节点存储了数字，哈希表的value对象记录下方双向链表的数据我们这里按照插入的流程走一遍: 将需要存储的数据插入...在hash表中「存在」，找到对应的下方双向链表，将该节点的上一个节点和该节点的下一个节点相连（这里可能只有自己，直接移除就好），然后判断自己所在上方双向链表的计数是否比当前计数大1 「如果是」，则将自己移到该上方双向链表

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Redis 基本特性

，另一个哈希表为空，空哈希表在 rehash 时使用 long rehashidx; /* rehash 索引，当不在进行 rehash 时，值为 -1 */ unsigned long...iterators; //当前正在运行的迭代器的数量 } dict; //位于dict.h文件中 /*这是我们的哈希表结构。...每本字典都有两个这样的词，实现增量重哈希，从旧表到新表。...【2】dict字典结构，每个字典有两个哈希表结构的原因是为了用于渐进式扩容，当某个哈希表结构过于庞大的时候（按照hashMap的思维，必定是需要对数组进行扩容，增大数组长度，将链表长度缩小，加快遍历），...3.采用quicklist 和 ziplist 混合，达到减少指针消耗的空间，其次连续的存储空间读取起来效率高于不连续的存储空间，节省IO。

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数据结构之哈希表

均匀分布原则：好的哈希函数应确保输入空间的数据在输出空间中均匀分布，避免发生簇化（clustering）现象，即大量数据映射到同一个哈希桶的情况。...无锁数据结构：采用无锁数据结构，如无锁哈希表，可以减少锁的争夺，提高并发性能。分段锁：将哈希表划分为多个段，每个段拥有独立的锁。这样可以降低锁的粒度，提高并发性能。...并发哈希表算法：使用专门设计的并发哈希表算法，能够更好地支持并发操作，避免常见的并发问题。深入了解哈希表的性能优化方法，可以帮助读者更好地应用哈希表解决实际问题，提高系统的效率和性能。...分布式哈希表的进一步研究：随着云计算和大数据技术的兴起，分布式系统中的哈希表将面临更多挑战，未来的研究将着眼于解决分布式环境下的一致性和性能问题。...通过不断地研究和创新，哈希表作为一种经典的数据结构将在未来继续发挥其重要作用，为解决实际问题提供高效的数据存储和检索方案。

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数据结构 | 每日一练（48）

编一 PASCAL 过程，将 Listhead 链中结点分成一个奇数链和一个偶数链，分别由 P,Q指向，每个链中的数据按由小到大排列。程序中不得使用 NEW 过程申请空间。...设计算法，将链表中结点分成一个奇数链和一个偶数链，分别由 P，Q 指向，每个链中的数据按由小到大排列，算法中不得申请新的结点空间。...C->next=null ∥C初始化为空表。 p=A->next; ∥p为工作指针。 B->next=null; ∥B表初始化。 while(p!...else {p->next=C->next; C->next=p; } p=r;∥p指向新的待处理结点。 } }∥算法结束。...B->next=null; ∥B表的初始化。 LinkedList ra,rb;∥ra和rb将分别指向将创建的A表和B表的尾结点。

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深入浅出彩虹表原理

理解散列链集为何能降低对磁盘空间要求的关键是理解约简函数（reduction function）R，该函数的定义域和值域恰好和散列函数H相反，即通过该函数可以将哈希值约简为与原明文相同定义域（字符集）的值...也就是说，原本需要存储两个对儿的数据，通过哈希链，就只需要存储一个对儿即可，空间利用率提升了一倍。...以大量随机明文作为起始节点，通过上述步骤计算出哈希链，并同样将起始明文和末节点值存储起来，即可得到一张哈希链集。如下示例： ...... 这张链集要如何使用呢？...约简函数R存在的问题在构造哈希链的时候，一个优秀的函数R功不可没。...如果把每条这样的哈希链，用不同的颜色标识，这就产生了彩虹表（这也就是彩虹表名称的由来）。

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TP-LINK面试真题和答案，您能做对几道？

12.说一下哈西表？哈希表（Hash Table），也称为散列表，是一种常用的数据结构，用于实现键值对的存储和快速检索。...哈希表的优点是在平均情况下具有常数时间复杂度 O(1) 的查找、插入和删除操作。...哈希表广泛应用于各种编程场景中，如数据库索引、缓存系统、编译器中的符号表等，它提供了高效的数据访问和操作效率。...解决哈希冲突的常用方法有以下三种：链地址法、开放地址法和再哈希法。链地址法（Separate Chaining）：将哈希表中的每个桶都设置为一个链表，当发生哈希冲突时，将新的元素插入到链表的末尾。...缺点是需要额外的哈希函数，且当哈希函数不够随机时，容易产生聚集现象。在 Java 中，HashMap 使用的是链地址法来解决哈希冲突的。 14.说一下JVM？

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MySQL InnoDB 共享表空间和独立表空间

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