1.HDEL key field [field ...] 删除哈希表 key 中的一个或多个指定域,不存在的域将被忽略. 在Redis2.4以下的版本里, HDEL 每次只能删除单个域,如果你需要在一个原子时间内删除多个域,请将命令包含在 MULTI / EXEC块内. 可用版本: >= 2.0.0 时间复杂度: O(N), N 为要删除的域的数量. 返回值: 被成功移除的域的数量,不包括被忽略的域. # 测试数据 redis> HGETALL abbr ) "a" ) &

本文及后续文章,Redis版本均是v3.2.8 在文章<Redis 数据结构之dict><Redis 数据结构之dict(2)>中,从代码层面做了简单理解.总感觉思路的不够条理性,特开一篇文章把哈希表中几个知识点串联下. 一.先来回顾下哈希表结构定义 /** * 哈希表 */ typedef struct dictht { // 哈希表节点指针数组(俗称桶,bucket) dictEntry **table; // 指针数组的大小 unsigned long size; // 指针

在PHP内核中,其中一个很重要的数据结构就是HashTable.我们常用的数组,在内核中就是用HashTable来实现.那么,PHP的HashTable是怎么实现的呢?最近在看HashTable的数据结构,但是算法书籍里面没有具体的实现算法,刚好最近也在阅读PHP的源码,于是参考PHP的HashTable的实现,自己实现了一个简易版的HashTable,总结了一些心得,下面给大家分享一下. 笔者github上有一个简易版的HashTable的实现:HashTable实现 另外,我在github有

哈希是什么 引入:我们在学习数组的时候,使用数组元素的下标值即可访问到该元素,所花费的时间是O(1),与数组元素的个数n没有关系,这就是哈希方法的核心思想. 哈希方法:以关键值K为自变量,通过一定的函数关系h(K)(哈希函数)计算出对应的函数值,把这个值解释为结点的存储地址,将结点的关键码(key)和属性数据(value)一起存入此存储单元中.检索时,用同样的函数计算出地址,找到对应的数据. 哈希表:按哈希存储方式构造的存储结构称为哈希表(hash table) 举例:已知线性表关键码值集合为S

哈希函数简介 哈希函数(hash function),又叫散列函数,哈希算法.散列函数把数据"压缩"成摘要,有的也叫"指纹",它使数据量变小且数据格式大小也固定. 哈希函数将数据打乱混合,重新创建一个散列值. 我们经常用到的对用户登录密码加密,比如 md5 算法,其实就是一个散列函数. value = hash_function(input_data),value 这个计算出来的值是大小固定的. md5("hashmd5") = 46BD4AA9

Redis哈希表的实现要点 哈希算法的选择 针对不同的key使用不同的hash算法,如对整型.字符串以及大小写敏感的字符串分别使用不同的hash算法: 整型的Hash算法使用的是Thomas Wang's 32 Bit / 64 Bit Mix Function ,这是一种基于位移运算的散列方法.基于移位的散列是使用Key值进行移位操作.通常是结合左移和右移.每个移位过程的结果进行累加,最后移位的结果作为最终结果.这种方法的好处是避免了乘法运算,从而提高Hash函数本身的性能. unsigned

[http://dongxicheng.org/nosql/redis-code-hashtable/] 1. Redis中的哈希表 前面提到Redis是个key/value存储系统,学过数据结构的人都知道,key/value最简单的数据结果就是哈希表(当然,还有其他方式,如B-树,二叉平衡树等),hash表的性能取决于两个因素:hash表的大小和解决冲突的方法.这两个是矛盾的:hash表大,则冲突少,但是用内存过大:而hash表小,则内存使用少,但冲突多,性能低.一个好的hash表会权衡这两个

HDEL HDEL key field [field ...] 删除哈希表 key 中的一个或多个指定域,不存在的域将被忽略. HEXISTS HEXISTS key field 查看哈希表 key 中,给定域 field 是否存在. HGET HGET key field 返回哈希表 key 中给定域 field 的值. GETALL HGETALL key 返回哈希表 key 中,所有的域和值. 在返回值里,紧跟每个域名(field name)之后是域的值(value),所以返回值的长度是哈

一.前言 随着操作的不断执行, 哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少, 为了让哈希表的负载因子(load factor)维持在一个合理的范围之内, 当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时, 程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩. 原文解析 二.实现分析 1.rehash过程分析 扩展和收缩哈希表的工作可以通过执行 rehash (重新散列)操作来完成. Redis 对字典的哈希表执行 rehash 的步骤: 1.为字典的 ht[1] 哈希表分配空间, 这个哈希表的空间大小取决于要执行的

Hash全部命令如下: hset key field value # 将哈希表key中的字段field的值设为value hget key field # 返回哈希表key中的字段field的值value hmset key field1 value1 field2 value2 ... # 将多个field-value对设置到哈希表key中 hmget key field1 field2 ... # 返回哈希表key中字段field1,field2,...的值 hgetall key # 返回

一.查询 命令名称:hget 语法:hget key field 功能:返回哈希表key中给定域field的值 返回值: 给定域的值. 当给定域不存在或是给定key不存在时,返回nil 命令名称:hgetall 语法:hgetall key 功能: 返回哈希表key中所有的域和值. 在返回值里,紧跟每个域名(field name)之后是域的值(value),所以返回值的长度是哈希表大小的两倍 返回值: 以列表形式返回哈希表的域和域的值. 如果key不存在,返回空列表 命令名称:hmget 语法:

命令名称:hset 语法:hset key field value 功能: 1)将哈希表key中的域field的值设为value. 2)如果key不存在,一个新的哈希表被创建并进行hset操作. 3)如果域field已经存在于哈希表中,旧值将被覆盖. 返回值: 1)如果field是哈希表中的一个新建域,并且值设置成功,返回1. 2)如果哈希表中域field已经存在且旧值已被新值覆盖,返回0 命令名称:hsetnx 语法:hsetnx key field value 功能: 1)将哈希表key中的

Redis 为什么用跳表而不用平衡树? 本文是<Redis内部数据结构详解>系列的第六篇.在本文中,我们围绕一个Redis的内部数据结构--skiplist展开讨论. Redis里面使用skiplist是为了实现sorted set这种对外的数据结构.sorted set提供的操作非常丰富,可以满足非常多的应用场景.这也意味着,sorted set相对来说实现比较复杂.同时,skiplist这种数据结构对于很多人来说都比较陌生,因为大部分学校里的算法课都没有对这种数据结构进行过详细的介绍.因此

关于哈希表C实现,写了两篇学习笔记,不过似乎网上流传最具传奇色彩的莫过于暴雪公司的魔兽文件打包管理器里的hashTable的实现了:在冲突方面的处理方面,采用线性探测再散列.在添加和查找过程中进行了三次哈希,第一个哈希值用来查找,后两个哈希值用来校验,这样可以大大减少冲突的几率. 在网上找了相关代码,但不知道其来源是否地道: StringHash.h 1 #include <StdAfx.h> 2 #include <string> 3 4 using namespace std;

Redis里面使用skiplist是为了实现sorted set这种对外的数据结构.sorted set提供的操作非常丰富,可以满足非常多的应用场景.这也意味着,sorted set相对来说实现比较复杂.同时,skiplist这种数据结构对于很多人来说都比较陌生,因为大部分学校里的算法课都没有对这种数据结构进行过详细的介绍.因此,为了介绍得足够清楚,本文会比这个系列的其它几篇花费更多的篇幅. 我们将大体分成三个部分进行介绍: 介绍经典的skiplist数据结构,并进行简单的算法分析.这一部分的介

一.写在前面 哈希表(Hash Table),又称散列表,是一种可以快速处理插入和查询操作的数据结构.哈希表体现着函数映射的思想,它将数据与其存储位置通过某种函数联系起来,其在查询时的高效性也体现在这里.换言之,我们建立一个函数关系(称之为散列函数):data->address,将数据和其存储位置关联:查询时,我们只需要根据我们建立的函数关系就能通过data查询到address. 可见,散列函数的建立直接影响着哈希表的效率.当我们的散列函数建立得足够优时,哈希表在插入和查询上的时间复杂度都能被降

哈希表 学习笔记 参考翻译自:<复杂性思考> 及对应的online版本:http://greenteapress.com/complexity/html/thinkcomplexity004.html 使用哈希表可以进行非常快速的查找操作,查找时间为常数,同时不需要元素排列有序 python的内建数据类型:字典,就是用哈希表实现的 为了解释哈希表的工作原理,我们来尝试在不使用字典的情况下实现哈希表结构. 我们需要定义一个包含 键->值 映射 的数据结构,同时实现以下两种操作: add(k

unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls; type TForm1 = class(TForm) Button1: TButton; Button2: TButton; procedure Button1Click(Sender: TObject); procedure FormCreate(Send

关于哈希表,在内核里设计两个很重要的数据结构:    哈希链表节点: 点击(此处)折叠或打开 .x [include/linux/types.h]*/ struct hlist_node { struct hlist_node *next, **pprev; };     可以看到哈希节点和内核普通双向链表的节点唯一的区别就在于,前向节点pprev是个两级指针,至于为什么这样设计而不采用struct list_head{}来作为哈希链表的节点,我们后面会详细介绍.另外一个重要的数据结构是,哈希链

原文链接:http://www.orlion.ga/241/ 一.哈希表(HashTable) 大部分动态语言的实现中都使用了哈希表,哈希表是一种通过哈希函数,将特定的键映射到特定值得一种数据 结构,它维护键和值之间一一对应关系. 键(key):用于操作数据的标示,例如PHP数组中的索引或者字符串键等等. 槽(slot/bucket):哈希表中用于保存数据的一个单元,也就是数组真正存放的容器. 哈希函数(hash function):将key映射(map)到数据应该存放的slot所在位置的函数.