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Redis源码解析——字典遍历

(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客) 迭代器遍历         由于Redis字典库有rehash机制,而且是渐进式的,所以迭代器操作可能会通过其他特殊方式来实现,以保证能遍历到所有数据...因为dictAdd方法插入的元素可能在当前遍历的对象之前,这样就在之后的遍历中无法遍历到;也可能在当前遍历的对象之后,这样就在之后的遍历中可以遍历到。这样一种动作,两种可能结果的方式肯定是有问题的。...我查了下该库在Redis中的应用,遍历操作不是为了获取值就是为了删除值,而没有增加元素的操作,如 void clusterBlacklistCleanup(void) { dictIterator...typedef void (dictScanFunction)(void *privdata, const dictEntry *de);         Redis中这个方法的调用样例是:...所以本次遍历不会产生重复遍历元素的问题。         我们再看下第14次遍历突然缩容的遍历过程 ?         第14次本来是要遍历下标为11的元素。

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跋山涉水 —— 深入 Redis 字典遍历

Redis 字典的遍历过程逻辑比较复杂,互联网上对这一块的分析讲解非常少。我也花了不少时间对源码的细节进行了整理,将我个人对字典遍历逻辑的理解呈现给各位读者。...也许读者们对字典的遍历过程有比我更好的理解,还请不吝指教。 ? 一边遍历一边修改 我们知道 Redis 对象树的主干是一个字典,如果对象很多,这个主干字典也会很大。...重复遍历 字典在扩容的时候要进行渐进式迁移,会存在新旧两个 hashtable。遍历需要对这两个 hashtable 依次进行,先遍历完旧的 hashtable,再继续遍历新的 hashtable。...如果在遍历的过程中进行了 rehashStep,将已经遍历过的旧的 hashtable 的元素迁移到了新的 hashtable中,那么遍历会不会出现元素的重复?...这也是遍历需要考虑的疑难之处,下面我们来看看 Redis 是如何解决这个问题的。 迭代器的结构 Redis 为字典的遍历提供了 2 种迭代器,一种是安全迭代器,另一种是不安全迭代器。

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红黑树遍历Redis存储

本文将重点介绍红黑树的遍历方式,并探讨如何将红黑树类型的数据存储到Redis中。 --- 1. 红黑树简介 红黑树是一种二叉查找树,它在每个节点上增加了一个存储位表示节点的颜色,可以是红色或者黑色。...将红黑树存储到Redis中 3.1 Redis简介 Redis(Remote Dictionary Server)是一个开源的内存数据库系统,它广泛用于缓存、消息传递、任务队列等场景。...3.3 存储示例代码 下面是一个将红黑树存储到Redis的示例代码: import redis # 连接Redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379...Redis中。...总结 本文介绍了红黑树的遍历方式,并讨论了如何将红黑树类型的数据存储到Redis中。红黑树的遍历方式包括前序遍历、中序遍历和后序遍历,这些遍历方式在实际应用中起到重要作用。

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Redis 中的海量数据如何遍历查出来?

导致redis不可用,假死。 分析原因 我们线上的登录用户有几百万,数据量比较多;keys算法是遍历算法,复杂度是O(n),也就是数据越多,时间复杂度越高。...解决方案 那我们如何去遍历大数据量呢?这个也是面试经常问的。我们可以采用redis的另一个命令scan。...我们看一下scan的特点: 1、复杂度虽然也是 O(n),但是它是通过游标分步进行的,不会阻塞线程 2、提供 count 参数,不是结果数量,是redis单次遍历字典槽位数量(约等于) 3、同 keys...所以不会让redis假死 SCAN命令返回的是一个游标,从0开始遍历,到0结束遍历 举例 redis > scan 0 match user_token* count 5 1) "6" 2) 1)...,返回了游标6,又返回了数据,继续scan遍历,就要从6开始 redis > scan 6 match user_token* count 5 1) "10" 2) 1) "user_token:

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遍历

前序遍历 前序遍历(DLR),是二叉树遍历的一种,也叫做先根遍历、先序遍历、前序周游,可记做根左右。前序遍历首先访问根结点然后遍历左子树,最后遍历右子树。...(2)前序遍历左子树。 (3)前序遍历右子树 。 ? 前序遍历 需要注意的是:遍历左右子树时仍然采用前序遍历方法。...如右图所示二叉树 前序遍历结果:ABDECF 已知后序遍历和中序遍历,就能确定前序遍历。 中序遍历 中序遍历(LDR)是二叉树遍历的一种,也叫做中根遍历、中序周游。...在二叉树中,中序遍历首先遍历左子树,然后访问根结点,最后遍历右子树。 中序遍历首先遍历左子树,然后访问根结点,最后遍历右子树。...后序遍历首先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根结点,在遍历左、右子树时,仍然先遍历左子树,然后遍历右子树,最后遍历根结点。

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图的遍历 --- 深度优先遍历

在讲深度优先遍历之前,先来回顾一下图这种数据结构。 1. 是什么? 图,也是一种数据结构,其节点可以具有零个或者多个相邻元素,两个节点之间的连接称为边,节点也称为顶点,图表示的是多对多的关系。 ?...无向图的遍历: (1). 遍历分类: 图的遍历分为两种: 深度优先:depth first search,简称DFS。...类似于二叉树的层序遍历,具体的本文不做介绍。 (2). 深度优先算法步骤: 以开篇中的图为例: 访问A,并将A标记为已访问; 找到A的第一个未被访问邻接顶点,怎么找?...看矩阵: A B C D E F G H A[0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1] 第一个1对应的是B,所以A的第一个邻接顶点是B,所以第二个遍历出来的是B,并且标记B为已访问...比如我要找A的第一个邻接顶点,那就遍历A所在的那一行,找到第一个1出现位置的索引,该索引对应的就是A的第一个邻接顶点。

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图的遍历 --- 广度优先遍历

广度优先遍历思路: 还是以之前深度优先遍历的图为例,如下: A B C D E F G H A[0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1] B[1, 0, 1, 0, 0, 0,...1, 0] F[1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0] G[0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0] H[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0] 所谓广度优先,就类似二叉树的层序遍历...所在行所有未被访问过的1对应的顶点,发现没有; 接着搞A的第三个邻接顶点H所在的行,输出H所在行所有未被访问过的1对应的顶点,即D; A所在的行搞完了,就搞B、D、E……H所在的行,重复上面的操作,最终的遍历结果是...vertex的索引 int vertexIndex = vertexList.indexOf(vertex); // 从(priorVertexIndex + 1)开始遍历二维数组的第...(currentVertex, neighborVetex); } } } } /** * 广度优先遍历

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Python深度遍历、广度遍历、递归函数遍历目录【详细讲解】

Python通过os模块可以实现对文件或者目录的遍历,这里想实现这样的效果有三种方法,分别是递归函数遍历目录,栈深度遍历和队列广度遍历。下面就通过这三种方法来演练一下。...通过以下目录结构来演示 图片1.png 1.递归函数遍历目录 import os path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\python知识总结\1.python自学网...(path, sp=''):     flist = os.listdir(path) # print(flist)     sp += '\t' for f in flist: # 遍历目录...import os path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\python知识总结\1.python自学网-基础教程-视频源码\aaa' # 栈结构遍历又可以看做深度遍历...= 0: # 数据出队         dpath = queue.popleft() # 遍历目录中所有目录和文件,是目录继续遍历,不是目录打印出来         flist

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二叉树的先序遍历 中序遍历 后序遍历 层序遍历

也就是说,如果一个二叉树的层数为K,且结点总数是(2^k) -1 ,则它就是满二叉树 二叉树的遍历 先序遍历 :先遍历根节点,再遍历左节点,最后遍历右节点 中序遍历 :先遍历左节点,再遍历根节点,最后遍历右节点...后序遍历 :先遍历左节点,再遍历右节点,最后遍历根节点 层序遍历 : 自上而下,自左至右逐层访问树的结点的过程就是层序遍历 遍历方法的实现 先建立一棵树 用代码建立以上树 class Node...: //先序遍历 public static void preOrder(Node root){ if (root == null){ return;...//后序遍历 public static void postOrder(Node root){ if (root == null){ return;...//层序遍历 public void levelOrder(TreeNode root){ //不能使用递归 //可以借助一个队列来完成

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