字典用于存储键值对形式的数据。字典是一个有序、可更改的集合，不允许重复。从 Python 3.7 版本开始，字典是有序的。在 Python 3.6 及更早版本中，字典是无序的。字典用花括号编写，具有键和值：
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Redis是一种键值(Key-Value)数据库。相较于MySQL之类的关系型数据库，Redis是一种非关系型数据库。Redis存储的数据只包含键和值两部分，只能通过键来查询值。这样简单的存储结构，能让Redis的读写效率非常高(HashMap读写效率都是O(1))。
我喜欢 Python 的原因之一是因为它简单，短短几行代码就可以做很多事情。Python 内置了很强大的数据结构，我们可以直接用，不必像其他语言一样先构造数据结构再使用。Python 内置了四种数据结构：列表、元组、字典、集合。只要掌握这四种内置数据结构，基本上就可以解决 80% 需要数据结构的问题了。
说到json,相信没有人会陌生,我们天天都在用。那么，我们来讨论个问题，json有序吗？是谁来决定的呢？如何保持？
Redis 已经是大家耳熟能详的东西了，日常工作也都在使用，面试中也是高频的会涉及到，那么我们对它究竟了解有多深刻呢？
String: 一般做一些复杂的计数功能的缓存 List: 做简单的消息队列的功能 Hash: 单点登录 Set: 做全局去重的功能 SortedSet: 做排行榜应用，取TopN操作；延时任务；做范围查找
目前为止，我们介绍了 redis 中非常典型的五种数据结构，从 SDS 到 压缩列表，这都是 redis 最底层、最常用的数据结构，相信你也掌握的不错。
Redis 是一种键值（ Key-Value ）数据库。相对于关系型数据库（比如MySQL），Redis也被叫作 非关系型 数据库。
Redis有序集合是一个由相关分数排序的唯一字符串（成员）的集合。当多个字符串具有相同的分数时，字符串按字典顺序排序。有序集的一些用例包括：
大家好，我是灿视。 端午节最后一天，明天开始又是新一周忙碌的工作了。对于即将开启秋招战场的老铁们，需要调整心态，静下心来，开始查漏补缺啦！
字典（Dict）是一种可变、无序的数据类型；那等等...我们回忆一下，字符串列表元祖是什么样的？
前面两篇博客，第一篇介绍了五大数据类型的基本用法，第二篇介绍了Redis底层的六种数据结构。在Redis中，并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库，而是基于这些数据结构创建了一个对象系统，这些对象系统也就是前面说的五大数据类型，每一种数据类型都至少用到了一种数据结构。通过这五种不同类型的对象，Redis可以在执行命令之前，根据对象的类型判断一个对象是否可以执行给定的命令，而且可以针对不同的场景，为对象设置多种不同的数据结构，从而优化对象在不同场景下的使用效率。
跳跃表（skiplist）是一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。
Redis用到的底层数据结构有：简单动态字符串、双端链表、字典、压缩列表、整数集合、跳跃表等，Redis并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库，而是基于这些基础数据结构创建了一个对象系统，这写对象包括字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象等。
根据文章内容总结摘要
Redis 是一个基于内存中的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis 支持五种常见对象类型：字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）以及有序集合（Zset），我们在日常工作中也会经常使用它们。知其然，更要知其所以然，本文将会带你读懂这五种常见对象类型的底层数据结构。
本文将列举了一些在面试当中经常被提及的经典Python考问题并且提供了答案，献给那些已经毕业的应届大学生们以及其他求职者们
Redis的5种常见数据结构：字符串(String)、列表(List)、散列(Hash)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)。这些都是Redis对外暴露的数据结构，本文将介绍这些数据结构的底层数据结构的实现。
最近在看 requests 源码的时候看到作者使用了 urllib3 中自己实现的OrderedDict类，收获颇多。自己实现一个数据结构往往是最需要算法和优化的地方，各种语法糖黑科技，相当的 Pythonic，看这种代码实在是一种享受。如果要我自己实现的话，自己会想到用一个有序存储的对象（如列表）去 hack 内部的实现，但这样有几个缺点：
Sds (Simple Dynamic String,简单动态字符串)是 Redis 底层所使用的字符串表示,它被用 在几乎所有的 Redis 模块中
Redis对象系统包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象这五种类型的对象。每一种对象底层都由前面介绍的SDS，双向链表，哈希表，跳表，整数集合或者压缩列表等一种数据结构实现，下面会详细进行介绍。 Redis 使用对象来表示数据库中的键和值， 每次当我们在 Redis 的数据库中新创建一个键值对时， 我们至少会创建两个对象， 一个对象用作键值对的键（键对象）， 另一个对象用作键值对的值（值对象） 键对象均有字符串对象表示，值对象可以时五种对象中的任意一种，因此当说一个键是列表键时，指的是值的类型是列表对象。对一个键执行type命令时，返回的类型也是键对应的值得类型，如下所示：
数据库作为项目中必不可少且运行速度相对较慢的一环，尤其是在大数据量下保证其更高的性能、更稳定的性能是每个后端程序员必备的技能。MySQL在执行查询语句时，会通过IO扫描磁盘，遍历数据表中的每一条数据，时间复杂度为O(N)，当数据量达到百万级别时，查询的速度会极慢，严重影响用户体验。
Redis 是我们工作中接触最多的非关系型数据库，我所在的公司也是 Redis 的深度用户，我们线上的大部分的业务都使用到了 Redis。与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以存写速度非常快，因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。值得注意的是，Redis 也经常用来做分布式锁。Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。以前在使用 Redis 的时候，只是简单地使用它提供的基本数据类型和接口，并没有深入研究它底层的数据结构。最近打算重新学习梳理一下 Redis 方面的知识。
老钱说的redis的基础数据结构其实并不是redis最基础的数据结构，还有更基础的数据结构需要我们去挖掘，下面和大家一起再深挖一下，让自己更痛苦一点！哈哈！
概述： 学习使用Redis，其实并不需要去研究其底层数据的实现。我们只需要了解他有哪些常用的数据类型，然后熟练使用，就可以很好的掌握Redis 这个工具了。但是这样的学习方法只适合Redis 的入门，“工欲善其事必先利其器”，我们想要用好Redis，则必须深入了解Redis 的底层到底是如何实现的，我们在选择数据结构的时候才能做出正确的选择。 在上一篇博客《深入浅出Redis-redis底层数据结构（上）》中，我们已经讲解了Redis 中的 动态字符串，链表，字典 在这里我们简单回顾一下他
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有序字典和通常字典类似，只是它可以记录元素插入其中的顺序，而一般字典是会以任意的顺序迭代的。
Python 是一种流行的编程语言，广泛用于各种应用程序，包括 Web 开发、数据科学和机器学习。它的简单性、灵活性和易用性使其成为所有级别开发人员的绝佳选择。使Python脱颖而出的功能之一是OrderedDict类，它是一个字典子类，可以记住插入项目的顺序。但是，在某些情况下，我们可能需要将嵌套的 OrderedDict 转换为常规字典，以便于进一步处理数据。
之前我认为python中的字典是无序的，因为它是按照hash来存储的，最近开发过程中对数据序列化之后，返回了OrderedDict类型数据，返回数据格式如下
在 Python 的不同版本中，字典（dict）类型的行为发生了显著变化。在 Python 3.6 及之前的版本中，字典是无序的，这意味着字典在遍历时不能保证按照元素添加顺序输出。不过，从 Python 3.6 版本开始，字典的行为发生了改变，它开始保留键值对在添加时的顺序。这一变化在 Python 3.7 及以后的版本中得到了进一步的确认和官方支持，使得字典类型成为有序的。
字典是由一系列键值对组成的无序集合。键是唯一的，且必须是不可变的类型（如字符串、数字或元组），值可以是任何类型。字典使用花括号 {} 创建，键和值之间用冒号 : 分隔，键值对之间用逗号 , 分隔。
LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法赋予每个页面一个访问字段，用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t，当须淘汰一个页面时，选择现有页面中其 t 值最大的，即最近最少使用的页面予以淘汰。 我们需要记住以下几点就行了：这里以队列为例
备注： 本节中涉及到的跳跃表实现，已经在上节《闲扯Redis十》Redis 跳跃表的结构实现一文中详情分析过，本文中将直接引用，不再赘述。
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来， 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 ;)」。
Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员，不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序
《Redis设计与实现》读书笔记（九） ——Redis集合和有序集合实现原理 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、集合 集合的编码方式有intset和hashtable两种。 1、intset i
列表用于在单个变量中存储多个项目。列表是 Python 中的 4 种内置数据类型之一，用于存储数据集合，其他 3 种分别是元组（Tuple）、集合（Set）和字典（Dictionary），它们具有不同的特性和用途。
上次我们分享了列表的底层原理，今天我们继续分享另外一个常用的Python数据结构，字典。字典的键值对，可以让我们可以很轻松的完成数据查询、添加和删除，说到键值对，我又不经意想到了散列表（哈希表）。
它们可以在任何使用常规元组的地方使用，并且他们添加了按名称而不是位置索引访问字段的功能。
时间复杂度O(logn)的二分查找很高效，但是依赖数组随机访问的特性，如果是链表，如何做到O(logn)？
可变与不可变的区别：对这个数据类型进行增删改差时，数据存储地址不变，不会开辟新的空间 可变：不开辟新空间 不可变：会改变内存地址
大家好！今天我们学习Python的字典，它仍然是Python四大数据结构之一，也是很特别的一种数据类型。
导语 | Redis有序集合是复合数据结构，它是由一个双hashmap构成的字典和跳表实现的，本文将为大家详细介绍Redis有序集合实现的原理以及使用场景和案例，希望与大家一同交流。文章作者：邓国东，腾讯游戏运营研发工程师。 一、Redis有序集合介绍 Redis有序集合（sorted set）是复合数据结构，它是由一个双hashmap构成的字典和跳表实现的。 跟集合一样，有序集合也是string类型元素的集合，不同的是每个元素都会关联一个权。通过权值可以有序的获取集合中的元素。 Red
在 C 语言中，字符串可以用一个 \0 结尾的 char 数组来表示。 比如说，hello world 在 C 语言中就可以表示为 “hello world\0” 。
数组和链表分别代表了连续空间和不连续空间的最基础的存储方式，它们是线性表（Linear List）的典型代表。其他所有的数据结构，比如栈、队列、二叉树、B+ 树等，都不外乎是这两者的结合和变化。以栈为例，它本质就是一个限制了读写位置的数组，特点是只允许后进先出。
我：Redis的基本数据类型有：字符串（string）、哈希（hash）、列表（list）、集合（set）、有序集合（zset）。
跳跃表 (skiplist) 是一种有序数据结构, 它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针, 从而达到快速访问节点的目的.
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