Redis 支持多种数据结构，比如 字符串、列表、集合、有序集合 和 哈希 等数据结构。本次我整理了关于 集合 相关的命令，也就是关于 Sets 相关的命令，如下图。 上图中用红色圈中的部分，就是关于 集合 相关的命令。如果想要在 Redis 中查看相关的命令也可以使用 help 命令来进行查看，命令如
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2024-05-15 08:44:05
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首先我们先分析一下list 和hashmap 想取某个值的时间复杂度list (LinkedList 或者我们取ArrayList但是我们不知道下标)我们需要从头遍历到尾巴。可能第一次取到，也可能第二次取到即1 +2+3+4+。。。+n 和为 n*（n+1）/2。一共找了n 次。所以再除以n 就是时间复杂度，即O（n+1）/2hashmap 中的hash 算法再来看看hashmap 中
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2023-08-06 08:30:49
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# Java Redis 差集
Redis是一种高性能的内存数据库，常用于缓存、消息队列、会话存储等场景。在实际应用中，我们经常需要对Redis中的数据进行差集操作，即找出两个集合中不同的元素。本文将介绍如何使用Java语言结合Redis进行差集操作，并提供代码示例。
## 差集操作原理
差集操作是指求两个集合的差集，即在第一个集合中但不在第二个集合中的元素。在Redis中，我们可以使用`S
原创
2024-04-29 04:16:15
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介绍有序集合（SortedSet）相关命令的实现，包括基本操作，比如zadd/zrem/zscan等，批量的操作（zrange/zremrange），以及集合相关的操作（交集zinterstore和并集zunionstore）。有序集合中，用到的关键数据结构是ziplist以及dict和skiplist，当服务器属性server.zset_max_ziplist_entries的值大于0且元素的m
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2024-01-04 23:38:34
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sets类型及操作
Set是集合，它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的，添加，删除和查找复杂度都是0（1）。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向集合中添加一个元素，通名称为key的set中添
# Redis 有序集合（Sorted Set）差集的详解
## 一、什么是 Redis 有序集合（Sorted Set）
Redis 是一个开源的高性能键值数据库，在其丰富的数据结构中，有序集合（Sorted Set）是一个非常重要的类型。与常规的集合（Set）不同，有序集合中的每个成员都与一个可排序的分数（Score）相关联，因此可以在有序集合中保持成员的顺序。
### 主要特点：
1.
Redis 的集合不是一个线性结构，而是一个哈希表结构，内部会根据 hash 分子来存储和查找数据，理论上一个集合可以存储2的32次方减一（约42亿）个元素。 因为采用哈希表结构，所以对于 Redis 集合的插入、删除和查找的复杂度都是 0(1），需要注意 3 点 对于集合而言，每一个元素都是不能重复的，当插入相同记录的时候都会失败 集合是无序的 集合的每一个元素都是 String 数
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2023-07-04 17:07:31
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顺风车运营研发团队 熊浩含sdiffSDIFF key [key ...]返回一个集合的全部成员，该集合是所有给定集合之间的差集。准确来说，是返回第一个集合与其它集合并集的差集，即有SDIFF A B1 B2 B3...Bn，最终返回A-(B1∪B2∪...∪Bn)不存在的 key 被视为空集。原理M（A 集合元素个数）N(其余集合元素总数)n(集合总数)算法一将A集合元素在B1...Bn集合间一
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2023-09-08 22:03:55
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# Redis Set 做差集性能优化
## 概述
本篇文章将介绍如何使用 Redis 的 Set 数据结构来实现差集操作，并对性能进行优化。差集操作是指在两个 Set 之间找出所有只存在于其中一个 Set 中的元素。我们将会按照以下步骤实现该功能并进行性能优化：
1. 创建两个 Set
2. 计算差集
3. 性能优化
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-12-17 10:46:16
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# Redis中的Set差集操作及其在Java中的实现
Redis是一种在高性能数据存储和管理领域广泛使用的内存数据库，特别是在处理类似集合（Set）这样的数据结构时，Redis提供了丰富而高效的操作。本文将重点探讨如何在Java中使用Redis实现集合的差集操作，并附有代码示例。
## Set基本概念
在Redis中，Set是一种无序的、不重复的字符串集合。它支持多种操作，例如并集、交集和
Redis 集合(Set)Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)集合的性质: 唯一性,无序性,确定性注: 在string和link的命令中,
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2023-07-04 17:06:58
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一、sinter 、sunion 、sdiffredis 支持 Set集合的数据存储，其中有三个比较特殊的方法：sinter key [key …] 查看一个集合的全部成员，该集合是所有给定集合的交集。sunion key [key …] 查看一个集合的全部成员，该集合是所有给定集合的并集。sdiff key [key …] 查看所有给定 key 与第一个 key 的差集1.1、sinter 交集
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2023-07-07 00:42:47
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1、set集合
set 是 String 类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。集合中最大的成员数为 2^32 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。2、基本命令
所有set命令都是以S开头2.1、sadd命令
Sadd 命令用于在集合中添加将一个或多个成员。已经存在于集合的成员元素将被忽略，即不会被覆盖掉。如果集合 key 不存在，则创
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2023-10-16 09:29:48
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前言距离过年那会闲在家更新的 MySQL 系列已经过去一段时间了，这段时间一直在忙其他的，所以博客的更新也就搁置了，但是一直在想着要更新啥内容比较好，刚好朋友给了我一本 Redis 的书籍，我就打算看完结合官方的文档总结一下，分享给大家，如果有什么不对的地方请指正。Redis 系列，我想以“起承转合”的形式来更新，不过不一定是四篇噢，因为篇幅有限，太长怕你们没有耐心看完，可能《起》篇就分为几篇博文
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2023-08-24 10:13:17
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1.前置知识1.1 Gram-Schmidt正交化【参考阅读】Gram-Schmidt过程 看完这篇应该基本能理解，但是他对于公式的讲解有一个地方讲解得不是很清楚!即为什么分母是平方形式呢？1.2 差集定义：差集是一种集合运算，记A，B是两个集合，则所有属于A且不属于B的元素构成的集合，叫做集合A减集合B(或集合A与集合B之差)，类似地，对于集合A、B，把集合{x∣x∈A，且x∉B}叫做A与B的差
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2024-03-19 14:48:45
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目录一. 简介二. 命令三. 应用场景 一. 简介**Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边)**一个列表最多可以包含 2^32 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)类似JAVA中的LinkedList二. 命令赋值语法：LPUSH key value1 [value2] //将一个或多个值插入到列
最近要取Dataframe中的差集，顺便把并集和合集一起处理了。df1 = pd.DataFrame([[1,11,111],[2,22,222],[3,33,333]],columns=['id','data','comment'])
df2 = pd.DataFrame([[0,00,000],[1,11,111],[2,22,222],[4,44,444]],columns=['id','d
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2023-07-03 23:37:14
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RedisUtil当前版本：1.1增加更全的方法，对以前的部分方法进行了规范命名，请放心替换成新版本。介绍最全的Java操作Redis的工具类，使用StringRedisTemplate实现，封装了对Redis五种基本类型的各种操作，力求符合Redis的原生操作！分为六个部分：keys命令操作、String数据操作、Hash数据操作、List数据操作、Set数据操作、zSet数据操作。用法一、ke
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2023-08-25 15:59:50
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集合：由一个或多个确定的元素所构成的整体叫做集合，如{1, 2, 3}。若x是集合A的元素，则记作：x∈A。集合的特征，和python中的集合是一样的，用{}表示：元素的确定性元素的唯一性元素的无序性Ø：空集N：非负整数集合或自然数集合，包括0N*或N+：正整数集合，不包括0Z：整数集合，包括负整数Q：有理数集合，包括整数和分数。Q+：正有理数集合Q-：负有理数集合R：实数集合R+：正实数集合R-
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2024-06-17 22:21:16
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两个df对象,要获取这两个df对象的交集和差集 取交集 inner_df = pd.merge(df1, df2, how='inner') ## 计算df1=df2的部份 left_df = pd.merge(df1, df2, how='left') ## df1部分 right_df = pd
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2021-01-07 19:25:00
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