其实我一开始自己也没绕出来的，最初想到的是使用Dictionary，键值对的方式存数据，但是一开始没想那么多，就一顿猛操作，发现有一个问题 不能存在相同键？？？？...1.HashTable 哈希表(HashTable)表示键/值对的集合。...在.NET Framework中，Hashtable是System.Collections命名空间提供的一个容器，用于处理和表现类似key-value的键值对，其中key通常可用来快速查找，同时key是区分大小写...表示键和值的集合。 ...Hashtable 的元素属于 Object 类型，所以在存储或检索值类型时通常发生装箱和拆箱的操作，所以你可能需要进行一些类型转换的操作，而且对于int,float这些值类型还需要进行装箱等操作，非常耗时
我们想要一个能将键（key）映射到多个值的字典（即所谓的一键多值字典[multidict]）。 解决方案 字典是一种关联容器，每个键都映射到一个单独的值上。...如果想让键映射到多个值，需要将这多个值保存到另一个容器（列表、集合、字典等）中。...， defaultdict 会自动为将要访问的键（即使目前字典中并不存在这样的键）创建映射实体。...如果你并不需要这样的特性，你可以在一个普通的字典上使用 setdefault() 方法来代替。...因为每次调用都得创建一个新的初始值的实例（例子程序中的空列表 [] ）。 讨论 一般来说，构建一个多值映射字典是很容易的。但是如果试着自己对第一个值做初始化操作，就会变得很杂乱。
本节的内容是Python中的字典，一个key映射多个value的内容。 Python的基础知识学习里，我们常用的字典是这样的。...nihao":"shijie"} print(dict1) print(dict1["hello"]) #world print(dict1["nihao"]) #shijie 如果想一个key映射多个...可以用以下的方式来创建一个映射多个value 的字典 test1 = { "key1":['value1','value','value3'], "key2":{"value4",'value5...，我们可以使用collections里的defaultdict来快速简单的创建这样的字典。...['b'].add(4) s['b'].add(5) s['b'].add(6) print(s) #defaultdict(, {'b': {4, 5, 6}}) 接下来我们来尝试实现一个多值映射的字典
Dict 在小程序中，特别是在脚本中，使用内置的dict来表示结构信息是非常简单方便的: ? 随着Python 3.6中使用一组有序键的更紧凑实现方式的出现，dict变得更有吸引力。...从Python 3.3开始，共享空间用于在字典中存储类的所有实例的键。这减少了RAM中实例堆栈的大小: ? 因此，大量的类实例占用的内存比一个普通字典(dict)占用的要小: ?...很容易看出，由于实例字典的大小，RAM中实例的大小仍然很大。 带有__slots__的类实例 通过消除 __dict__和__weakref__，可以显著减小RAM中的类实例的大小。...此外，与类元组对象的大小相比，它还可以用来减小RAM中对象的大小。 包recordclass引入了recordclass.mutabletuple类型，它几乎与tuple相同，但它支持赋值。...在此基础上，创建的子类几乎与namedtuple完全相同，但它支持将新值赋给字段(不需要创建新的实例)。recordclass函数与namedtuple函数一样，允许你自动创建这些类: ?
munch-list [simple] [single|multi] [keep]: 通过词缀压缩减小单词列表的大小。...--keymapping=aspell, --keymapping=ispell: 要使用的键映射，默认设置为aspell或ispell使用与Ispell程序相同的映射。...--lang=string, -l string: 要使用的语言，它遵循大多数系统上LANG环境变量的相同格式，由两个字母的ISO639语言代码和短划线或下划线后的可选两个字母的ISO3166国家代码组成...--size=string: 字典单词列表的首选大小，它由两个字符的数字代码组成，用于描述列表的大小，典型值为：10=tiny、20=really small、30=small、40=somewhat...--variety=string: 任何额外的信息，以区分这种类型的字典与其他可能具有相同的数量和大小的字典。
在Redis中，字典是通过哈希表来实现的，而哈希表则是使用哈希算法来计算键的索引。哈希函数是一个将键映射到索引的函数。当一个键被插入到Redis字典中时，首先会将哈希函数应用于键，得到一个索引值。...首先，使用哈希函数将键映射到一个索引槽位上，然后该槽位上存储了一个指向链表的指针，链表中保存了哈希值相同的所有键值对。如果两个键的哈希值相同，它们会被插入到同一个索引槽位上的链表中。...在查找一个键时，首先通过哈希函数计算键的索引，然后再在对应的链表中查找键的值。使用哈希算法来计算键的索引可以大大提高字典的查找效率。...如果找到相同的键，那么就更新该键对应的值。如果没有找到相同的键，那么就将新的键值对插入到链表的头部。使用链表的方式处理冲突的优点是可以在哈希表中存储大量的键值对，并且不会浪费过多的内存空间。...在每个槽中的链表上存储具有相同哈希值的键值对。例如，槽1中存储了hash_entry_1和hash_entry_2两个键值对。
next 属性是指向另一个哈希表节点的指针。这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起，以此来解决键冲突的问题。...图 2 展示了通过 next 指针，将两个索引相同的键 k1 和 k0 连接在一起的情况。 ?...将保存在 ht[0] 中的所有键值对 rehash 到 ht[1] 上面：rehash 指的是重新计算键的哈希值和索引值，然后将键值对都迁移到 ht[1] 哈希表的指定位置上。...随着不断操作字典，最终在某个时间点上，ht[0] 的所有键值对都会被 rehash 到 ht[1]，这时程序将 rehashidx 属性的值设为 -1，表示 rehash 已完成。...此外，字典在进行 rehash 时，删除、查找、更新等操作会在两个哈希表上进行。例如，在字典张查找一个键，程序会现在 ht[0] 里面进行查找，如果没找到，再去 ht[1] 上查找。
字典，又称为符号表、关联数组或映射，是一种用于保存键值对的抽象数据结构。在字典中，一个键可以和一个值进行关联，这些关联的键和值称为键值对。...对数据的增、删、改、查操作也是建立在字典之上操作。 当执行命令： set msg "hello" 在数据库中创建一个键为 msg，值为 hello 的键值对，这个键值对就用字典来实现的。...sizemask的值等于size-1，这个属性和哈希表一起决定键应该放在 table数组的那个位置上。...next指向另一个哈希表节点的指针，这个指针将多个哈希值相同的键值对连接在一起，以此解决hash冲突的问题。 下图展示两个键的hash值相同的哈希表节点k0和k1，两者通过next指针连接在一起。...0的位置上，如下图所示： 键冲突 当两个或者两个以上的计算出数组索引值一致时，就发生了键冲突。
_t 整数, int64_t 整数; next 可以将多个哈希值相同的键值对连接在一次, 以此解决键冲突的问题. 3.字典 Redis 中的字典由 dict.h/dict 结构表示: typedef struct...该算法已经迁移到 GitHub: https://github.com/aappleby/smhasher --- 然而, 我在 GitHub 上搜索 Redis 的相关源码, 发现版本不同, 使用的哈希算法也是不相同的...将保存在 ht0 中的所有键值对 rehash 到 ht1 上面: rehash 指的是重新计算键的哈希值和索引值, 然后将键值对放置到 ht1 哈希表的指定位置上....rehash 到 ht1 , 当 rehash 工作完成之后, 程序将 rehashidx 属性的值增 1; 随着字典操作的不断执行, 最终在某个时间点上, ht0 的所有键值对都会被 rehash...当字典被用作数据库的底层实现, 或者哈希键的底层实现时, Redis 使用 MurmurHash2 算法来计算键的哈希值; 哈希表使用链地址法来解决键冲突, 被分配到同一个索引上的多个键值对会连接成一个单向链表
在字典中， 一个键（key）可以和一个值（value）进行关联（或者说将键映射为值）， 这些关联的键和值就被称为键值对。...字典中的每个键都是独一无二的， 程序可以在字典中根据键查找与之关联的值， 或者通过键来更新值， 又或者根据键来删除整个键值对， 等等。...next 属性是指向另一个哈希表节点的指针， 这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一次， 以此来解决键冲突（collision）的问题。...结构图解：多个哈希值相同的键值对存储结构，解决键冲突 ?...k0 和 v0 的节点应该被放置到哈希表数组的索引 0 位置上， 结构图解：图 4-5 ?
字典是Python中存储数据的一种方式，Python字典中可以用 keys() 命令获取一个字典中的所有的键。而元组是存放多个数据的容器，和列表很像。...字典名称 = {键：值, 键：值} py gender = {'xiangwangzi'：男, 'xiaohua'：女, 'kevin':男} print(gender) 字典里的key不可以重复...查找字典中的值 在Python中可以通过字典的键key来查找它对应的值value。...玉兰树 50 在字典中， 使用key in 字典名称的方法可以判断字典中是否包含这个键。...列表：由一系列值组成的数据结构，用数字索引来获取它的元素 索引取值 字典：对键值对的形式来存放数据的，通过键来获取对应的值。
next属性是指向另一个哈希表节点的指针，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起，以此来解决键冲突（collision）的问题。 下图展示了将两个索引值相同的键k1和k0连接在一起。...可以看到，字典持有两张哈希表，其中一个的值为 null, 另外一个哈希表的 size=4, 其中两个位置上已经存放了具体的键值对，而且没有发生 hash 冲突。...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...2）将ht[0]中的所有键值对rehash到ht[1]上面；rehash指的是重新计算键的哈希值和索引值，然后放到指定位置上。...4 随着字典操作的不断执行，最终在某个时间点上，ht[0]的所有键值对都会被都会被rerhash至ht[1]，这时程序程序将rehashidx属性的值设为-1，表示rehash操作已完成。
key和val的指针，next指向下一个dictEntry形成链表，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对链接在一起，由此来解决哈希冲突问题(链地址法)。...jemalloc作为Redis的默认内存分配器，在减小内存碎片方面做的相对比较好。...预空间分配：如果对一个SDS进行修改，分为一下两种情况： SDS长度（len的值）小于1MB，那么程序将分配和len属性同样大小的未使用空间，这时free和len属性值相同。...Redis也使用链地址法来解决键冲突。即每个哈希表节点都有一个next指针，多个哈希表节点用next指针构成一个单项链表，链地址法就是将相同hash值的对象组织成一个链表放在hash值对应的槽位。...Redis中的字典使用hashtable作为底层实现的话，每个字典会带有两个哈希表，一个平时使用，另一个仅在rehash（重新散列）时使用。随着对哈希表的操作，键会逐渐增多或减少。
字典中的每一个键 key 都是唯一的，通过 key 可以对值来进行查找或修改。C 语言中没有内置这种数据结构的实现，所以字典依然是 Redis自己构建的。...这里采用的便是链地址法，通过next这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起，用来解决哈希冲突。...①、哈希算法：Redis计算哈希值和索引值方法如下： #1、使用字典设置的哈希函数，计算键 key 的哈希值 hash = dict->type->hashFunction(key); #2、使用哈希表的...通过字典里面的 *next 指针指向下一个具有相同索引值的哈希表节点。 ③、扩容和收缩：当哈希表保存的键值对太多或者太少时，就要通过 rerehash(重新散列）来对哈希表进行相应的扩展或者收缩。...跳跃表通常是有序集合的底层实现之一，表中的节点按照分值大小进行排序。 整数集合是集合键的底层实现之一，底层由数组构成，升级特性能尽可能的节省内存。
上一篇博客我们介绍了 redis的五大数据类型详细用法，但是在 Redis 中，这几种数据类型底层是由什么数据结构构造的呢？本篇博客我们就来详细介绍Redis中五大数据类型的底层实现。...4、字典 字典又称为符号表或者关联数组、或映射（map），是一种用于保存键值对的抽象数据结构。字典中的每一个键 key 都是唯一的，通过 key 可以对值来进行查找或修改。...这里采用的便是链地址法，通过next这个指针可以将多个哈希值相同的键值对连接在一起，用来解决哈希冲突。 ?...①、哈希算法：Redis计算哈希值和索引值方法如下： #1、使用字典设置的哈希函数，计算键 key 的哈希值 hash = dict->type->hashFunction(key); #2、使用哈希表的...通过字典里面的 *next 指针指向下一个具有相同索引值的哈希表节点。 ③、扩容和收缩：当哈希表保存的键值对太多或者太少时，就要通过 rerehash(重新散列）来对哈希表进行相应的扩展或者收缩。
dictEntry：Redis 给每个 key-value 键值对分配一个 dictEntry，里面有着 key 和 val 的指针，next 指向下一个 dictEntry 形成链表，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对链接在一起...jemalloc作为Redis的默认内存分配器，在减小内存碎片方面做的相对比较好。...属性同样大小的未使用空间，这时free和len属性值相同。...每个字典会带有两个哈希表，一个平时使用，另一个仅在rehash（重新散列）时使用。随着对哈希表的操作，键会逐渐增多或减少。...1.8.3 Redis 跳跃表的修改 Redis 作者为了适合自己功能的需要，对原来的跳跃表进行了一下修改： 允许重复的 score 值：多个不同的元素 (member) 的 score 值可以相同；
，里面有着key和val的指针，next指向下一个dictEntry形成链表，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对链接在一起，由此来解决哈希冲突问题(链地址法)。...jemalloc作为Redis的默认内存分配器，在减小内存碎片方面做的相对比较好。...预空间分配：如果对一个SDS进行修改，分为以下两种情况： SDS长度（len的值）小于1MB，那么程序将分配和len属性同样大小的未使用空间，这时free和len属性值相同。...Redis也使用链地址法来解决键冲突。即每个哈希表节点都有一个next指针，多个哈希表节点用next指针构成一个单项链表，链地址法就是将相同hash值的对象组织成一个链表放在hash值对应的槽位。...Redis中的字典使用hashtable作为底层实现的话，每个字典会带有两个哈希表，一个平时使用，另一个仅在rehash（重新散列）时使用。随着对哈希表的操作，键会逐渐增多或减少。
dictEntry：Redis给每个key-value键值对分配一个dictEntry，里面有着key和val的指针，next指向下一个dictEntry形成链表，这个指针可以将多个哈希值相同的键值对链接在一起...jemalloc作为Redis的默认内存分配器，在减小内存碎片方面做的相对比较好。...预空间分配：如果对一个SDS进行修改，分为一下两种情况： SDS长度（len的值）小于1MB，那么程序将分配和len属性同样大小的未使用空间，这时free和len属性值相同。...即每个哈希表节点都有一个next指针，多个哈希表节点用next指针构成一个单项链表，链地址法就是将相同hash值的对象组织成一个链表放在hash值对应的槽位。...Redis中的字典使用hashtable作为底层实现的话，每个字典会带有两个哈希表，一个平时使用，另一个仅在rehash（重新散列）时使用。随着对哈希表的操作，键会逐渐增多或减少。
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