在链表的转移过程中，我们使用的是头插法进行转移，也就是说最后转移之后的链表顺序和之前的链表顺序是相反的。...8.2 链表 底层使用的是linkedList（数据量大的时候），和ziplist（数据量小的时候），以及3.0出来的quicklist C 语言内部是没有内置这种数据结构的实现，所以Redis自己构建了链表的实现...注意这里还有一个指向下一个哈希表节点的指针，我们知道哈希表最大的问题是存在哈希冲突，如何解决哈希冲突，有开放地址法和链地址法。...具体步骤： 如果执行扩展操作，会基于原哈希表创建一个大小等于 ht[0].used*2n 的哈希表（也就是每次扩展都是根据原哈希表已使用的空间扩大一倍创建另一个哈希表）。...相反如果执行的是收缩操作，每次收缩是根据已使用空间缩小一倍创建一个新的哈希表。 重新利用上面的哈希算法，计算索引值，然后将键值对放到新的哈希表位置上。
在我们的应用系统中，asp.net 2.0的用户表中的数据往往不能满足我们的需求，还需要增加更多的数据，一种可能的解决方案是使用Profile，更普遍的方案可能是CreateUserwizard中添加数据到我们自己的表中...使用Createuserwizard的Oncreateduser事件. 在这个事件中可以通过Membership类的GetUser方法获取当前创建成功的用户MembershipUser 。 ...Provideruserkey的值插入到你自己的数据库表中。...下面是一个如何使用的例子： protected void CreateUserWizard1_CreatedUser( object sender, System.EventArgs e) {...this.AddMyDataToMyDataSource(userinfo); } private void AddMyDataToMyDataSource(UserInfo myData) { //添加数据到自己的数据库表中
基础数据结构包括链表、哈希表、树等常见的数据结构和相关算法，最好都能快速地自己实现，并了解每种数据结构的特点。...我之前去面试其他公司，偏工程题目被考到最多的就是 LRU，因为他结合了哈希表、链表等多个数据结构，Corner case 也比较多，是很看代码功底的题，但是后来背的人多了，区分度也就不太高了。...我自己多会问一些基础数据结构的实现，比如实现一个哈希表，这个题可以有很多 follow up，比如扩缩容、线程安全等等；此外一些涉及文件读写、字节操作、多线程的题目偶尔也会问，由于这些 API 通常都很难记...其实看候选人如何解决问题、如何搜索的过程本身也是一种考察。 误区二：工程素养弱 现代的数据库代码，动辄数十万行，如果没有良好的代码规范，会在项目演进过程中很快变得不可维护。...这时候一定要注意使用最小可用模型、自顶向下逐步求精等思想，因为这也是我们在实际工作中完成任务常见的思想，是非常能够体现工程素养的一个侧面。
对象中的链表 你会看到最后一个值 1 的 next 值为 null，因为这是 LinkedList 的结尾。 那么该如何实现呢？...我建议你先自己尝试一下，然后再看下面的代码（为了使其更复杂一点，我们在构造函数中不使用 tail）： 1removeTail() { 2 let currentNode = this.head;...链表还有各种方法，但是利用以上学到的知识，你应该能够自己实现它们。 哈希表 接下来是强大的哈希表。 哈希表是一种实现关联数组的数据结构，这意味着它把键映射到值。...JavaScript 对象就是一个“哈希表”，因为它存储键值对。 在视觉上，可以这样表示： ? 哈希表的可视化表示 在讨论如何实现哈希表之前，需要讨论讨论哈希函数的重要性。...GitHub 上的每个文件都经过了哈希处理，这使得每个文件的查找都非常快。哈希函数背后的核心思想是，给定相同的输入将返回相同的输出。 在介绍了哈希功能之后，该讨论一下如何实现哈希表了。
Redi List ，底层是 ZipList ，不满足 ZipList 就使用双向链表。ZipList 是为了节约内存而开发的。...每一个 Redis 集群中的节点都承担一个哈希槽的子集。 哈希槽让在集群中添加和移除节点非常容易。例如，如果我想添加一个新节点 D ，我需要从节点 A 、B、C 移动一些哈希槽到节点 D。...同样地，如果我想从集群中移除节点 A ，我只需要移动 A 的哈希槽到 B 和 C。当节点 A 变成空的以后，我就可以从集群中彻底删除它。...所有客户端都去创建 / distribute _ lock 节点，最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。用完删除自己创建的 distribute _ lock 节点就释放锁。...对于来自内部 Broker 的读取请求，没有 HW 的限制。同时， Follower 也会维护一份自己的 HW ， Folloer . HW = min（Leader .
因此，这里是哈希表工作的简要背景，还应该注意的是，我们将互换使用哈希映射和哈希表术语，尽管在 Java 中哈希表是线程安全的，而 HashMap 不是。...现在，当我们在数组中观察以获取值时，我们提供与该数组中的值相对应的位置/索引。在哈希表中，我们不使用索引，而是使用键来获取与该键对应的值。 每次生成密钥时。密钥被传递给哈希函数。...每个哈希函数都有两部分：哈希码和压缩器。 哈希码是一个整数（随机或非随机）。在Java中，每个对象都有自己的哈希码。...使用辅助函数获取输入键对应的索引 链表的遍历和get()类似，但是这里的特殊之处是在查找的同时还需要删除key，会出现两种情况 如果要删除的键位于链表的头部 如果要移除的钥匙不在头部而是在其他地方 add...理解这一点非常重要，请重新阅读本段，直到您掌握 add 函数中发生的情况为止。 如果对应于特定存储桶的链表往往变得太长，Java 在其自己的哈希表实现中会使用二叉搜索树。
最坏的情况是当 2 个线程同时放置一个数据并且 2 个 put() 调用同时调整 Map 的大小。由于两个线程同时修改链表，因此 Map 可能最终在其链表之一中出现内循环。...使用这些树的主要优点是在许多数据位于内部表的同一索引（桶）中的情况下，在树中的搜索将花费 O(log(n))而它会花费O(n)带有链表。...Oracle 决定使用这两种数据结构的规则如下： – 如果内表中的给定索引（桶）有超过 8 个节点，则链表转换为红黑树 – 如果给定索引（桶） ) 在内表中少于6个节点，将树转化为链表 图片 这张图片显示了一个...唯一的区别是散列（键的）函数在桶中分配条目。 这是 JAVA 中的一个极端示例，我创建了一个哈希函数，将所有数据放在同一个存储桶中，然后添加 200 万个元素。...String Object 是一个很好的键，因为它具有很好的散列函数。整数也很好，因为它们的哈希码是它们自己的值。 调整开销 如果您需要存储大量数据，则应创建初始容量接近预期容量的 HashMap。
对于一个有序数组，在其中查找某一个值，最低的时间复杂度为多少？此时是用什么方法来查找的？对于一个有序链表呢？ 对于链表中数据的查找，如何优化其时间复杂度？...对于一个链表，将其数值和位置以哈希表的形式保存，这个保存的过程具体如何实现？这个过程的时间复杂度如何？ 对于一个有序的链表，希望加快其查找数值的速度，有什么方法优化？ 是否了解“跳表”这个概念？...两个无序数组，如何找到二者中元素的交集？时间复杂度如何？是否可以优化？你提到在哈希表中加以查找，此时查找的时间复杂度一定均是O(1)吗？如果这两个数组的某一个或者每一个数组中，有重复的数据怎么办？...哈希冲突是如何解决的？时间复杂度如何？ Java和C++中，有哪些和哈希表有关的数据结构？其各自的底层实现是什么？为什么红黑树可以实现哈希表？...一个有序的单链表A，含有100万个结点；希望构建一个新的链表B，分段地保存A中的部分结点，从而优化A中查找元素的性能；那么你认为B应该每隔多少个结点保存一次A中的结点？
例如，可以按照作者、主题、出版时间等方面进行分类，并按照字母顺序或者其他方式进行排列，以便读者能够快速地找到自己感兴趣的书籍。 另一个现实生活中需要计算凸壳的例子是在工业生产中对零部件进行检测和分类。...它的局限性是，它不能存储大量的数据，因为它只能存储固定大小的元素。 chatgpt： 我选择哈希表（Hash Table）数据结构。...优势： (1).插入、查找、删除等操作的平均时间复杂度为 O(1)。由于哈希表使用哈希函数将键值映射到桶中，可以快速地进行元素的插入、查找和删除等操作，这使得哈希表成为一种非常高效的数据结构。...由于哈希表需要预留一定的空间用于存储桶和链表等数据结构，当哈希表中的元素数量较少时，可能会存在大量的空间浪费。 (2).哈希表对哈希函数的质量要求较高。...(3).哈希表在处理哈希冲突时可能会存在性能问题。当哈希表中出现哈希冲突时，需要使用链表或其他数据结构来解决冲突。然而，在散列表中，如果出现大量的哈希冲突，链表就会变得非常长，从而导致查询效率降低。
) (void *privdata, void *obj); }dictType; ht属性是一个包含两个项的数组，数组中的每个项都是一个dictht哈希表， 一般情况下，字典只使用ht0 哈希表，ht1...哈希表只会对ht0哈希表进行rehash时使用。...2.2 Redis如何解决散列冲突 2.2.1 链表法 当有两个或以上的键被分配到散列表数组同一个索引上时，就发生了键冲突。Redis使用链表法解决散列冲突。...每个字典有两个哈希表，一个是正常使用，一个用于rehash期间使用。 当redis计算哈希时，采用的是MurmurHash2哈希算法。...哈希表采用链表法解决散列冲突，被分配到同一个地址的键会构成一个单向链表。 在rehash对哈希表进行扩展或者收缩过程中，会将所有键值对进行迁移，并且这个迁移是渐进式的迁移。
桶和链表：在HashMap中，每个桶都是一个链表，链表中的每个节点都包含一个键值对。如果多个键哈希到同一个桶，那么这些键值对就会在链表中顺序存储。...tab[i] = new Node(hash, key, value, null); // 创建新的节点插入到哈希表中。同时n++。如果超过阈值，则进行扩容。并重新计算哈希值和位置。...}} 如果哈希表已经满了，那么会进行扩容，即创建一个新的哈希表，大小是原来的两倍，并将原来哈希表中的所有元素重新插入到新的哈希表中。...在插入元素时，如果哈希表中已经存在相同的哈希值，那么会进行冲突处理。HashMap采用链表或红黑树来处理冲突。当冲突发生时，会将当前元素插入到链表的尾部或红黑树的叶节点上。...总之，HashMap是一种高效的键值对存储数据结构，通过哈希表实现了O(1)时间复杂度的插入、删除和查询操作。但是，由于哈希表的不确定性，HashMap不支持线程安全。
我也在用这段时间，好好沉淀一下自己。希望能给大家带来更好的文章。 写在最前面 这个项目是从20年末就立好的 flag，经过几年的学习，回过头再去看很多知识点又有新的理解。...说明：此项目我确实有很用心在做，内容全部是我参考了诸多博主（已注明出处），资料，N本书籍，以及结合自己理解，重新绘图，重新组织语言等等所制。...JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间（哈希表对键进行散列，Map结构即映射表存放键值对） LinkedHashMap：LinkedHashMap...4.2 HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方 HashSet因为底层使用哈希表（链表结合数组）实现，存储时key通过一些运算后得出自己在数组中所处的位置。...4.5 HashMap 中加载因子的理解 加载因子就是表示哈希表中元素填满的程度，当表中元素过多，超过加载因子的值时，哈希表会自动扩容，一般是一倍，这种行为可以称作rehashing（再哈希）。
2.2 HashSet集合存储数据的结构（哈希表） 什么是哈希表呢？ 在JDK1.8之前，哈希表底层采用数组+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的链表都存储在一个链表里。...而JDK1.8中，哈 希表存储采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找 时间。 ? 看到这张图就有人要问了，这个是怎么存储的呢？...2.3 HashSet存储自定义类型元素 给HashSet中存放自定义类型元素时，需要重写对象中的hashCode和equals方法，建立自己的比较方式，才能保 证HashSet集合中的对象唯一 创建自定义...在HashSet下面有一个子类 java.util.LinkedHashSet ，它是链表和哈希表组合的一个数据存储结构。 演示代码如下: ?...tips: 上述add方法在同一个类中，只能存在一个。因为会发生调用的不确定性 注意：如果在方法书写时，这个方法拥有多参数，参数中包含可变参数，可变参数一定要写在参数列表的末尾位置。
给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。...答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表，哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法——拉链法，我们可以理解为“链表的数组”，如图：左边很明显是个数组，数组的每个成员包括一个Head指针...Hash表代码展示：这里的链表直接使用了 JDK默认的链表（LinkedList），比较简单如果自己实现更好点。如果自己动链表的实现则直接使用 JDK提供的即可，不懂最好学一下链表的使用。...： * 【1】HashTable是由数组和链表组成 * 【2】创建需要的数组大小 * 【3】创建链表：这里我就直接使用JDK提供的linkedList 链表了 * 【4】hashTabel中需要存放对象...，我们先创建自己要存放的对象 Emp * 【5】思想：将emp的no根据最简单的散列函数（取模）算出要存放的下标，接着将数据顺序的存放在链表中 * 【6】问题：简单的散列算法，会导致数据分布不均匀，
//HashMap的实例有两个参数影响性能，初始化容量(initialCapacity)和loadFactor加载因子，在哈希表中这个容量是桶的数量【也就是数组的长度】，一个初始化容量仅仅是在哈希表被创建时容量...当entry的数量在哈希表中超过了加载因子乘以当前的容量，那么哈希表被修改(内部的数据结构会被重新建立)所以哈希表有大约两倍的桶的数量 An instance of HashMap has two parameters...//如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中，则相对于按需执行自动的 rehash 操作以增大表的容量来说，使用足够大的初始容量创建它将使得映射关系能更有效地存储。...类创建的对象中。 ...初始容量：哈希表中桶的数量 加载因子：哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度 当哈希表中条目数超出了当前容量*加载因子(其实就是HashMap的实际容量)时，则对该哈希表进行rehash
字典是一种用于保存键值对的抽象数据结构。由于C没有内置这种数据结构，Redis构建自己的字典实现。 Redis的数据库就是使用字典来作为底层实现的。...1、字典实现 Redis的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面可以有多个哈希表节点，而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。...Redis的哈希表使用链地址法来解决键冲突，每个哈希表节点都有一个next指针，多个哈希表节点可以用next指针构成一个单向链表，被分配到同一个索引上的多个节点可以用这个单向链表连接起来，这就解决了键冲突的问题...因为dictEntey节点组成的链表没有指向链表表尾的指针，所以为了速度考虑，程序总是将新节点添加到链表的表头位置（复杂度为0（1）），排在其他已有节点的前面。...Redis 为了提高自己的性能，rehash 过程不是一次性完成的，而是使用了渐进式 hash 的策略，逐步的将原有元素 rehash 到新的哈希表中，直到完成。
数据结构学习笔记|哈希表1. 哈希表的概念在实现LRU缓存管理的时候发现，由于利用了链表，导致find操作十分耗费时间。如果能有一个地方，存储了数据在LRU链表里的地址，那就完美了。...这样在寻找的时候，理论上时间复杂度就不是O(1)了，而是由链表的长度k决定。这里定义几个变量：n：哈希表中的数据个数m：哈希表中槽的个数这样就能看出来，k=n/m。...实现简单的哈希表为了说明哈希表的实现，上面那个图还需要进一步的改进：图片hash链表的实现，就是一个简单的双向链表，其实可以用单向链表：struct hashNode { int key; //...后来想了想，我是被之前自己的例子搞迷惑了，不可能所有的hash函数都抱着数据均匀分布的，在一些极端场景下，hash表就干脆退化成了一个链表（slot的数量为n，但是hash计算出的值集中在其中一个slot...不过从我的测试来看，我自己之前实现的load factor在写入8个key的时候就已经达到2了，但是此时的查询时间复杂度也不过就是O(2)，也不高，甚至load factor到10也不过就是遍历一个length
0.导语 大家好，我是光城。算法在计算机领域的重要性，就不用我多说了，每个人都想要学算法，打牢算法基础，可是不知道如何做，今天我来推荐一波学习思路。...最近我也在打牢算法，于是买了波波老师的慕课网课程《玩转儿数据结构》，由于官方为JAVA版本，但是本人用的C++，因此我将本课程的算法用C++实现了一遍，里面采用了操作符重载，接口使用，继承，组合等面向对象的思想...优先队列和堆 学习要点：堆的sift up与sift down、heapify、堆与优先队列的关系、如何使用STL的大顶堆与小顶堆、如何使用自己的优先队列解题。...基于动态数组的大顶堆实现 基于底层为大顶堆的优先队列实现 大顶堆与优先队列测试 使用C++ STL的优先队列解LeetCode347题 使用我们自己的优先队列解LeetCode347题 线段树 学习要点...红黑树实现 红黑树测试 哈希表 学习要点：哈希表动态扩容、哈希函数定义等。 简单的哈希表 简单的哈希表测试 素数哈希函数的哈希表 素数哈希函数的哈希表测试
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