Redis五大数据类型以及操作 目录: 一.redis的两种链接方式 二.redis的字符串操作(string) 三.redis的列表操作(list) 四.redis的散列表操作(类似于字典里面嵌套字典) 五.redis的集合操作(set) 六.redis的有序集合操作(zset) 一.redis的两种链接方式 1.简单连接 import redis conn = redis.Redis(host='10.0.0.200',port=6379) conn.set('k1','年后') print

压缩列表简介 压缩列表(ziplist)是由一个连续内存组成的顺序型数据结构.一个压缩列表可以包含任意多个节点,每个节点上可以保存一个字节数组或整数值.它是Redis为了节省内存空间而开发的. 压缩列表(ziplist)是哈希(hash)和有序集合(zset)的内部编码之一.当哈希(hash)中的元素个数比较少并且每个元素的值占用空间比较小的时候,Redis就会使用压缩列表做为哈希的内部编码.当有序集合(zset)中的元素个数比较少并且每个元素的值占用空间比较小的时候,Redis也会使用压缩列表

最近学习APUE读到避免线程死锁的部分,看到部分源码涉及到避免死锁部分,源码使用了散列表来实现对结构(struct)的存储与查找. 本文不讨论代码中的互斥量部分. #include <stdlib.h> #include <pthread.h> #define NHASH 29 #define HASH(id) (((unsigned long)id)%NHASH) struct foo *fh[NHASH]; pthread_mutex_t hashlock = PTHREAD_

我们知道,由于二叉树的特性(完美情况下每次比较可以排除一半数据),对其进行查找算是比较快的了,时间复杂度为O(logN).但是,是否存在支持时间复杂度为常数级别的查找的数据结构呢?答案是存在,那就是散列表(hash table,又叫哈希表).散列表可以支持O(1)的插入,理想情况下可以支持O(1)的查找与删除. 散列表的基本思想很简单: 1.设计一个散列函数,其输入为数据的关键字,输出为散列值n(正整数),不同数据关键字必得出不同散列值n(即要求散列函数符合单射条件) 2.创建一个数组HashT

Redis 内置的数据类型有 5种:字符串String.哈希Hash.列表List.集合Set.有序集合ZSet 字符串类型 String 是 Redis 中最基本的类型,一个 key 对应着一个 value,String 类型是二进制安全的,即其值可以存储任何的类型,如图片或者序列化后的对象,其一个键最大可以存储 512MB 的数据. 字符串类型的操作 赋值操作 Set key value [EX seconds] [PX milseconds] [NX|XX] 设置指定键的值,若不存在指定的

前言 声明,本文用得是jdk1.8 前面已经讲了Collection的总览和剖析List集合: Collection总览 List集合就这么简单[源码剖析] 原本我是打算继续将Collection下的Set集合的,结果看了源码发现:Set集合实际上就是HashMap来构建的! 所以,就先介绍Map集合.散列表和红黑树吧! 看这篇文章之前最好是有点数据结构的基础: Java实现单向链表 栈和队列就是这么简单 二叉树就这么简单 当然了,如果讲得有错的地方还请大家多多包涵并不吝在评论去指正- 一.Ma

散列表 Python 用散列表来实现 dict.散列表其实是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组称为稀疏数组).在一般书中,散列表里的单元通常叫做表元(bucket).在 dict 的散列表当中,每个键值对都占用一个表元,每个表元都有两个部分,一个是对键的引用,一个是对值的引用.因为每个表元的大小一致,所以可以通过偏移量来读取某个表元. Python 会设法保证大概还有三分之一的表元是空的,当快要达到这个阀值的时候,会进行扩容,将原散列表复制到一个更大的散列表里. 如果要把一个对象放入到散列表里,

1.序 该篇分别讲了散列表的引出.散列函数的设计.处理冲突的方法.并给出一段简单的示例代码. 2.散列表的引出 给定一个关键字集合U={0,1......m-1},总共有不大于m个元素.如果m不是很大,我们可以定义一个数组T[0...(m-1)],把U映射到数组T上,每个位置对应U中的一个关键字,若U中没有关键字为k的元素,则T[k]=NULL.我们称T为直接寻址表,不管是插入.删除.查找,只需o(1)的时间.但是注意前提,当"m不是很大的时候".显然这个前提限制性很大,m很大时,必然

https://www.cnblogs.com/pirlo21/p/7120935.html 1.1 列表 列表(list)类型是用来存储多个字符串,元素从左到右组成一个有序的集合.列表中的每个字符串被称为元素(element),一个列表最多可以存储(2的32次方)-1个元素.在redis中,可以对列表两端插入(push)和弹出(pop),还可以获取指定范围的元素列表.获取指定所有下标的元素等. 列表类型有两个特点: ①列表中的元素是有序的,这就意味着可以通过索引下标获取某个元素或者某个范围内的

1 序 在很多应用中,都要用到一种动态集合结构,它仅支持INSERT.SEARCH以及DELETE三种字典操作.例如计算机程序设计语言的编译程序需要维护一个符号表,其中元素的关键字为任意字符串,与语言中的标识符相对应.实现字典的一种有效数据结构为散列表. 散列表是普通数组的推广,因为可以对数组进行直接寻址,故可以在O(1)的时间内访问数组的任意元素.对于散列表,最坏情况下查找一个元素的时间与在链表中查找的时间相同,为O(n),但是在实践中,散列表的效率通常是很高的,在一些合理的假设下,散列表中查

Springboot与ActiveMQ.Solr.Redis中分布式事物的初步探索 解决的场景:事物中的异步问题,当要求数据库与solr服务器的最终一致时. 程序条件: 利用消息队列,当数据库添加成功时,将更新solr的请求发进消息队列中. 考虑到拿消息的服务做了集群的问题,利用redis做幂等性:将消息的JMSMessageID作为redis的key. 如果取消息的服务最终失败,就产生了需要补偿的问题. 解决方案: 将消息的参数存入redis中的Hash列表(结构:补偿的队列名 补偿的JMSM

1. 散列表(即哈希表概念) 散列表是根据元素的关键码值而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录, 以加快查找速度.这个映射函数 f 叫做散列方法,存放记录的数组叫做散列表. 若结构中存在关键字和 K 相等的记录,则必定在 f(K) 的存储位置上.由此,不需要比较便可直接取得所查记录.我们称这 个对应关系 f 为散列方法,按这个思想建立的表则为散列表. 对于不同的关键字,可能得到同一散列地址,即关键码 key1 ≠ key2,而 f(key1) = f(k

使用 String 类型内存开销大 1.简单动态字符串 2.RedisObject 3.全局哈希表 使用 Hash 来存储 总结 参考 使用 String 类型内存开销大 如果我们有大量的数据需要来保存,在选型数据类型我们就需要知道 String 的内存开销是很大的 这里我们来分析下使用一个 String 类型需要用到的内存 1.简单动态字符串 Redis 中的 String,使用的是简单动态字符串(Simple Dynamic Strings,SDS). 来看下数据结构 struct sdsh

1.1集合排序 可以通过集合的工具类java.util.Collections的静态方法sort需要注意的时,只能对List排序,因为它有序. Collections.sort(list); 排序字符串:字符串排序是按照字符串字符的编码顺序排序的 如果要将字符串按照自己想要的方式排序就自定义元素类型实现Comparable接口重写int compareTo(Point o)方法 实现comparable接口后需要重写的方法compareto,该方法是用来定义当前对象(this)与参数对象(o)之

本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问. 前言 大家好,我是小彭. 在前几篇文章里,我们聊到了 Java 中的几种线性表结构,包括 ArrayList.LinkedList.ArrayDeque 等.今天,我们来讨论另一种常用的基础数据结构,同时也是 "面试八股文" 的标准题库之一 -- 散列表(Hash Table). 同时,在后续的文章里,我们将以 Java 语言为例,分析标准库中实现的散列表实现,包括 HashMap.Thread

转载自:白话算法(6) 散列表(Hash Table)从理论到实用(中) 不用链接法,还有别的方法能处理碰撞吗?扪心自问,我不敢问这个问题.链接法如此的自然.直接,以至于我不敢相信还有别的(甚至是更好的)方法.推动科技进步的人,永远是那些敢于问出比外行更天真.更外行的问题,并且善于运用丰富的想象力找到新的可能性,而且有能力运用科学的方法实践的人. 如果可以不用链表,把节省下来的链表的指针所占用的空间用作空槽,就可以减少碰撞的机会,提高查找速度. 使用开放寻址法处理碰撞 不用额外的链表,以及任何其

redis学习-散列表常用命令(hash)   hset,hmset:给指定散列表插入一个或者多个键值对 hget,hmget:获取指定散列表一个或者多个键值对的值 hgetall:获取所欲哦键值以及键值的值 HEXISTS:判断一个散列表里是否存在键值 hdel:删除一个散列表里的一个或者多个键值 hlen:获取离散表的键值个数 hsetnx:同setnx,只有在键值对不存在的情况下才新建 hkeys:获取一个离散表所有的键 hvals:获取一个离散表所有键的值 hscan:分次返回符合条件的

C++ STL中的标准规定: map, 有序 unordered_map,无序,这个就是用散列表实现 谈谈hashmap和map的区别,我们知道hashmap是平均O(1),map是平均O(lnN)的,实践上是不是hashmap一定优于map呢?这里面有几个因素要考虑: hashmap的内存效率比map差,这是显而易见的 map的查找效率实践上是非常高的,如在1M数据中查找一个元素,需要多少次比较呢?20次. map的查找效率比hashmap稳定. hashmap查找时候要算hash,这个最坏时

转: 向redis中添加删除list列表 2018年04月18日 15:44:54 luo_yu_1106 阅读数:4082   一.添加 向redis中添加队列有两种方式 1.lpush l是left,也就是从左边开始添加, 2.rpush r是right,也就是从右边开始添加 [1] lpush key values[value1 value2 value3 .....] [2]rpush key values[value1 value2 value3 .....] [举例] key    

不用链接法,还有别的方法能处理碰撞吗?扪心自问,我不敢问这个问题.链接法如此的自然.直接,以至于我不敢相信还有别的(甚至是更好的)方法.推动科技进步的人,永远是那些敢于问出比外行更天真.更外行的问题,并且善于运用丰富的想象力找到新的可能性,而且有能力运用科学的方法实践的人. 如果可以不用链表,把节省下来的链表的指针所占用的空间用作空槽,就可以减少碰撞的机会,提高查找速度. 使用开放寻址法处理碰撞 不用额外的链表,以及任何其它额外的数据结构,就只用一个数组,在发生碰撞的时候怎么办呢?答案只能是,再