在Java并发编程中，ConcurrentHashMap是一个非常重要的数据结构，它提供了一种线程安全的哈希表实现。...散列算法ConcurrentHashMap使用了一种改进的散列算法，以减少哈希冲突并提高查询性能。该算法结合了高位和低位哈希值，以确保哈希分布的均匀性。...在Java 8及以后版本中，采用了更细粒度的锁，只对链表的头节点或红黑树的根节点加锁。CAS操作：在插入或删除操作时，使用CAS操作来确保数据的一致性和完整性。...计数器的安全机制ConcurrentHashMap使用了一种高效且安全的计数器机制来跟踪元素的数量。该机制在高并发场景下仍能保持良好的性能。...为了确保在并发环境下返回准确的结果，size方法采用了一种高效的实现策略。功能点：元素数量返回：返回当前哈希表中的元素数量。底层原理：遍历数组：遍历数组中的每个元素，计算链表或红黑树中的节点数量。
你好，我是王健伟。拥有二十多年软件开发经验，今天想和大家聊聊学习数据结构与算法（C++ 版）的那点事。...因此，我萌生了在极客时间写个《快速上手 C++ 数据结构与算法》专栏的想法。...线性表 学习任何知识都要由浅入深，由易到难。线性表会是我们这门课程讲解的第一个数据结构，和其它结构相比，它更简单直接、好理解，从代码实现上也最容易。 3....树形结构 它是算法面试、实际开发中最常出现的数据结构。想要写出正确且更高效的程序代码，就要打牢这部分基础。 4. 图 图是比树形结构更复杂的数据结构。...我会先详细讲解一个数据结构或一个算法的概念和思路，在你充分理解后，再把这些思路通过代码的方式实现出来，整个过程会更简单、顺理成章。
一、背景介绍 在Java并发编程中，ConcurrentHashMap是一个非常重要的数据结构，它提供了一种线程安全的哈希表实现。...减少哈希冲突：通过优化哈希算法和扩容机制，减少哈希冲突的发生，提高查询性能。...6.2 计数器的安全机制 为了保证计数器的线程安全，ConcurrentHashMap采用了以下安全机制： CAS操作：在更新计数器时，使用CAS（Compare-And-Swap）操作来确保数据的一致性和完整性...7.4 size方法的优化 为了提高size()方法的性能，ConcurrentHashMap采用了以下优化措施： 分段计数器：通过分段计数器减少锁竞争，提高并发性能。...未来，我们可以期待ConcurrentHashMap在以下几个方面取得进展： 更高效的并发控制机制：通过引入更先进的并发控制机制（如无锁数据结构、乐观锁等），进一步提高ConcurrentHashMap
讲解我想要使用c++做一个springsecurity里面的token的功能，怎么设计这个算法。 讲解redis的数据结构。 讲解redis底层原理。...红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，通过维护树的有序性和平衡性来实现高效的插入、查找和删除操作。 map：也使用红黑树作为底层数据结构。...11.讲解我想要使用c++做一个springsecurity里面的token的功能，怎么设计这个算法。 生成Token：设计一个函数，用于生成Token。...根据最左前缀原则，我们应该选择idx_age_city索引，因为查询条件中的age列在索引中的位置更靠左。这样可以确保索引的最左前缀被广泛使用，提高查询的效率。...查询优化器使用统计信息和启发式算法来估计不同执行计划的成本，并选择成本最低的执行计划。 锁和事务：MySQL使用锁来实现并发控制和事务隔离。
趁时间没发觉让我带着你离开 --- 《分裂》 OpenVDB OpenVDB 是一个获得奥斯卡奖的数据结构，在github上有对应的C++开源库，包含一个分层数据结构和一套工具，用于高效存储和操作在三维网格上离散化的稀疏体积数据...，支持任意动态拓扑结构 快速数据访问（随机或顺序） 没有范围限制，无限范围 高效的层级算法，基于B+树的缓存优化和bounding-volume查询，以及SSE，多线程，blocking等加速技术 自适应分辨率...缓存命中率更喜欢节点小，深度大的数 数据存储后，下一步就是读取操作，而存储和读取之间存在天然的矛盾，理想中，我们希望时间都花费在计算而不是查询中，而现实中，特别是稀疏数据下，如何优化查询时间是一个问题...offset，通过iterator和Accessors的方式实现setValue和getValue 在具体的应用算法上，OpenVDB支持一些拓扑运算，偏微分计算，CSG建模，布尔运算，填充算法以及Ray...而V4中采用了新的体渲染的算法，引入了Null Scattering的概念，而且对Heterogeneous的数据，采用了NanoVDB格式。
Github地址：https://github.com/matrixorigin/matrixone 哈希表数据结构基础 哈希表（Hashtable）是一种非常基础的数据结构，对于数据库的分组聚合和Join...哈希表中的每条记录都与一个计数器有关。如果记录是新插入的，相关的计数器被设置为1；否则，计数器被递增。第二阶段是将哈希表中的记录集合成一种可用于进一步查询处理的格式。...高效哈希表的设计与实现 MatrixOne是使用go语言开发的数据库，市面上的知名哈希表实现我们都无缘直接使用，而在初始的实现中，我们采用了go语言自带的map，结果高基数的分组(比如多属性分组很容易做到高基数...随着反复的迭代优化，以及不断尝试改变ClickHouse原本的一些设计，最终在哈希表的插入和查找性能上竟然超越了C++版本。...这说明哪怕是一些非常基础的通常被认为早已研究透了的数据结构，通过针对特定应用场景仔细的设计和部分使用汇编加速，也可让go实现的版本在性能上一点不输C/C++/rust版本。
使用索引： 确保查询中的列上有合适的索引。通过EXPLAIN可以看到是否使用了索引。 使用SHOW INDEX FROM your_table;查看表的索引信息。...这允许Redis在处理一个客户端请求的同时，能够响应其他请求，从而提高并发处理能力。 数据结构： Redis支持丰富的数据结构，如字符串、列表、集合、哈希表等。...这使得Redis在网络层面也能够保持较高的性能。 优化算法： Redis的内部实现采用了许多高效的算法，如快速的字符串操作、哈希函数等。这些算法的选择和优化都有助于提升性能。...计数器和统计： 适用于实时计数和统计功能，例如网站的访问量、点赞数、在线用户数等。通过Redis的原子操作，能够高效地进行计数。...引用计数算法： 引用计数算法通过为每个对象维护一个引用计数器，记录对象被引用的次数。每当有一个新的引用指向对象时，计数器加1；当引用被销毁或不再指向该对象时，计数器减1。
这篇就不细说 LRU 算法的思路了，如果不清楚该算法的实现思路的同学，可以先看上一篇文章。 这次主要指出和更正上一篇文章的代码的问题。...---- 问题一 上篇文章我说 std::map 是哈希表，这里犯了错误。 ? C++ 使用哈希表数据结构的容器是 std::unordered_map，查询效率是 O(1)。...而 std::map 的底层数据结构是红黑树，查询效率是 O(logn)。...这两个我常常搞混了，老是觉得有 map 字眼的容器的底层数据结构是哈希表，这其实是很严重的错误了，因为当数据量非常大的时候，哈希表和红黑树的查询效率的差距很快就显现出来了。...至少我比昨天的自己更博学了些。
C++位图/布隆过滤器/海量数据处理 零、前言 一、位图 1、位图概念 2、位图接口的介绍以及实现 3、位图的应用 二、布隆过滤器 1、布隆过滤器概念和介绍 2、布隆过滤器的操作及实现 3、布隆过滤器的分析...特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在” 它是用多个哈希函数，将一个数据映射到位图结构中的不同位置上，不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间...于是布隆过滤器则是使用了多个哈希函数，将数据映射到多个位置上面，才能确保数据的准确性，减小误判的概率 2、布隆过滤器的操作及实现 布隆的插入操作： 使用了多个哈希函数，将数据映射到多个位置上面，并将对应位置标记为...： 将布隆过滤器中的每个比特位扩展成一个小的计数器，插入元素时给k个计数器(k个哈希函数计算出的哈希地址)加一，删除元素时，给k个计数器减一，通过多占用几倍存储空间的代价来增加删除操作 缺陷：...分别给出精确算法和近似算法 注：query一般为URL中的查询字符串或者SQL中的查询语句，假设每个query30个字节，那么100亿个query也得300G的内存才能装下 近似算法：使用布隆过滤器来进行处理
更好和更快的auto_increment处理 如果你为一个表指定AUTO_INCREMENT列，在数据词典里的InnoDB表句柄包含一个名为自动增长计数器的计数器，它被用在为该列赋新值。...自动增长计数器仅被存储在主内存中，而不是存在磁盘上 关于该计算器的算法实现，请参考 AUTO_INCREMENT列在InnoDB里如何工作 表的具体行数 select count(*) from...num=1 where name like "%aaa%" 二、索引优化分析 2.1、什么是索引 MySQL官方的定义为： 索引(Index)是帮助MySQL高效地获取数据的数据结构 索引的本质是数据结构...的设置; 2.6、索引失效的情况 全值匹配我最爱 最佳左前缀法则 不在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动or手动)类型转换)，会导致索引失效而转向全表扫描 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列...尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列和查询列一致))，减少select* mysql在使用不等于(!
在这些情况里，all 是最坏的情况，因为采用了全表扫描的方式。index 和 all 差不多，只不过 index 对索引表进行全扫描，这样做的好处是不再需要对数据进行排序，但是开销依然很大。...所以，要尽量避免全表扫描和全索引扫描。 range 表示采用了索引范围扫描，一般在 where 子句中使用 、in、between 等关键词，只检索给定范围的行，属于范围查找。...需要说明的是 const 类型和 eq_ref 都使用了主键或唯一索引，不过这两个类型有所区别，const 是与常量进行比较，查询效率会更快，而 eq_ref 通常用于多表联查中。...Using temporary：使了用临时表保存中间结果，MySQL 在对查询结果排序时使用临时表，常见于排序 order by 和分组查询 group by。效率低，要避免这种问题的出现。...所以，最佳页面置换算法作用是为了衡量你的算法的效率，你的算法效率越接近该算法的效率，那么说明你的算法是高效的。
，这就增加了运算量； 好好学吧，刚开始我也觉得稀里糊涂的，但考研不得不再看了几遍，觉的数据结构的思想还是很好的，不说各种排序和图、二叉树的算法设计，单单一个栈就是很深奥的，他可以将一些复杂难懂的递归算法...可以，但是你会浪费很多的时间和精力。数据结构就是为了制作工具而发明的，有了工具，解决问题就容易的多了。...线性结构包括线性表、栈、队列、串、数组、广义表等，栈和队列是操作受限的线性表，串的数据对象约束为字符集，数组和广义表是对线性表的扩展：表中的数据元素本身也是一个数据结构。...我知道还是有一些同学这样觉得的，有时候我跟我的朋友讲要怎样学，讲了一大堆以后，他就向我抱怨：我以前c＋＋都没有学好，数据结构更学不好了，这哪跟哪的话啊，数据结构与c＋＋没有什么关系，我想假如抱有这样的心态...不知道大家有没有想过，那现在我们现在来归纳一下我们学习的内容吧，其实我们也就学了几种普通的数据结构，像二叉树，树，图还有排序的问题，前面的线性表和字符串也就是一些概念，当然还有一个很重要的KMP算法，然后在每种数据结构中我们也就是学到了若干处理的算法
很多同学问我学游戏开发应该看些什么书，我在这里抛砖引玉，给一份推荐表，希望大家共同提高。...3、网络技术：在线游戏必然离不开网络，我没有发现特别经典的图书，只推荐一本对我很有帮助的书。 Windows Socket 网络编程：对Socket编程的更方面做了详细的讲解。...2、数据结构：如果说算法是建筑的设计图纸，那么数据结构就是构成建筑的基本组件。 数据结构(C语言实现)：清华大学出版的此书，在很多大学都作为教科书来使用，非常不错。...COM本质论：COM本身的设计思想是很先进的，微软的多项技术都使用了它，本书讲解了COM机制和编程方法。...软件工程：软件工程和程序员有这密切的联系，多看看软件工程理论的理解和互相实践，能扩展视野以及提高开发效率。高效程序员的45个习惯：此书前面部分非常好，看完此书能够明显提高开发效率和改善工作习惯。
“引用计数”存在问题，就是当两个或多个对象互相引用形成环状后，内存对象的计数器则不会消减为0；这时候，这一组内存对象已经没用了，但是不能回收，从而导致内存泄露； php5.3开始，使用了新的垃圾回收机制...1、B+树索引(O(log(n)))：关于B+树索引，可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 2、hash索引： a 仅仅能满足"=","IN"和""查询，不能使用范围查询...，不允许有空值 2、普通索引或者单列索引 3、多列索引（复合索引）：复合索引指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。...一致性哈希,一种分布式节点key分布算法,可选; 9.MySQL索引底层数据结构是怎样存储的,为什么使用索引会查询的快? ...数据结构及算法基础 索引的本质 B-Tree和B+Tree 特殊的存储结构,寻道成本低; MySQL索引实现 MyISAM
分布式文件系统中的mapreduce是Hadoop的基础数据存储方式。数据的存取在计算机中以以静态的状态存在。静态区和常量区以及本地方法栈和程序计数器都是高效的计算机内存。...Java中的编程技术Map数据结构节点元素涉及到大量的key-value. 数据项集合entryset筛选重复的key-value数据项。数组在编程中是基础的数据结构。...Hadoop中的mapper和reducer对数据key-value的map映像和reduce数据筛选。...计算机编程的归根到底是基于内存的寻址操作。选址表生成寻址表。指针在于数据记录的索引。JavaEE中的Interface DI 首先是接口寻址，Mybatis使用Mapper预存一些数据的查询结果。...C++中的虚表存取函数指针，回调接口维护虚表中的函数指针调用。Hadoop集群搭建有主节点masternode,备份节点datanode slave.
前两篇文章介绍了 Redis 的基本数据结构动态字符串，链表，字典，跳跃表，压缩链表，整数集合，但是使用过 Redis 的同学会发现，平时根本没有使用过这些数据结构。...我就按照类型的顺序看看 Redis 是怎么利用底层的数据结构实现不同的对象类型的。...区别在于生产 raw 的时候，会有两步操作，分别产生 redisObject 和 sdshdr。而 emstr 一次成型，同时生成 redisObject 和 sdshdr 。就是为了高效。...与zset实现的区别就是查询是 O(n) 的，插入直接往tail后面插入就行时间复杂度O(1)。 使用字典实现一个 hash表。好像没有什么可以多说的。...int refcount（引用计数器） 这个参数是引用计数。Redis 自己管理内存，所以就使用了最简单的内存管理方式—引用计数。
适用场景： 需要对元素进行查询或更复的情况。 小结 memcpy 是一个强大而高效的内存拷贝工具，适用于大量数据的拷贝和处理。在学习和使用时，需要精确拷贝大小，避免出现内存冒泡问题。...C++的语法严格，这在一开始可能会让人感到不适应，但也正是因为这种严格性，它迫使我养成了良好的编程习惯。例如，必须明确变量的类型，让我更注重程序的逻辑性和可读性。...例如，我通过编写动态数组、链表和二叉树等数据结构，深刻体会到了指针在动态内存分配中的重要性。...STL提供了许多现成的数据结构和算法，例如向量（vector）、队列（queue）、栈（stack）以及哈希表（unordered_map）等。...在学习STL之前，我花了大量时间自己实现这些数据结构，而STL的出现大大简化了我的开发过程。 通过学习STL，我认识到了高效代码的重要性，也学会了如何快速解决问题。
所以对指针和引用不了解的小伙伴，我发现这个系列已经讲过了指针和引用，在第三篇，所以就不再多言。...关于链表的实现代码可以移步：为实习准备的数据结构（2）-- 详尽链表篇 ---- 栈 栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。...这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的。 是性质4导致路径上不能有两个连续的红色结点确保了这个结果。最短的可能路径都是黑色结点，最长的可能路径有交替的红色和黑色结点。...小故事看懂哈希表：为实习准备的数据结构（10）-- 哈希散列表 ---- 图论算法 是吧，看脑子好不好使，就给他看图论算法。...不多说啊，直接上干货：为实习准备的数据结构（11）-- 图论算法 集锦 ---- 前缀树 这个可能就更陌生了吧，我本来也挺陌生的，但是了解之后发现应用场景还不少。
通常的做法是使用某种确定性的数据结构，如 HashSet（哈希集） 或 Hashtable（哈希表） 来达此目的。...与无错方法相比，这些算法使用的内存更少，并且具有常数级的查询时间复杂度。他们通常支持并集（Union）和交集（Intersection）操作，因此可以很容易地使其并行化。...查询时间是 O（k）。 具有相同大小和散列函数的 Bloom filter 的并集和交集操作，可以通过按位 OR 和 AND 操作来实现。 无法从集合中删除元素。...对于各种流媒体算法、概要数据结构（Synopsis data structure）和优化技术已经有很多相关的研究，这些都值得我们去学习学习。...我已经把相应的链接列在下面。
全表扫描： 当InnoDB做全表扫描时并不高效，因为 InnoDB 实际上并没有顺序读取,在大多情况下是在随机读取。做全表扫描时,InnoDB 会按主键顺序扫描页面和行。...，不再去底层数据库查询，从而提高效率。...和读取的可能导致死循环。 jdk1.8HashMap 1.8的HashMap对此做了优化，resize采用了尾插法，即不改变原来链表的顺序，所以不会出现1.7的循环链表的问题。...标记-清除算法不需要进行对 象的移动，只需对不存活的对象进行处理，在存活对象比较多的情况下极为高效，但由于标 记-清除算法直接回收不存活的对象，因此会造成内存碎片。...比如加入存储一条数据后，我马上要返回数据的总条数，这个时候，会出问题，Elasticsearch会返回操作之前的数据，也就是假如开始有500条数据，我Insert了一条进去，按道理来说应该是501条，但是这个时候查询会发现
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