前言我们知道 redis 是一个键值型（Key-Value Pair）的数据库，我们可以根据键实现快速的增删改查。而键与值得映射关系正是通过Dict来实现的Dict由三部分组成，分别是：哈希表(DIctHashTable)、 哈希节点(DictEntry)、字典(Dict)其中字典为typedef struct dict {
dictType *type; // dict类型，内置不同的h
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2024-05-15 10:05:36
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字典树概述 字典树，又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。（引自百度百科《字典树》）光说不懂，上引例——NKOJ 1934 外地人 你考入大城市沙坪坝的学校，
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2024-07-16 13:03:19
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Redis的5种基本数据类型对于 redis 来说，所有的 键（key） 都是字符串。我们平常说的 Redis的基础数据结构，讨论的都是存储值的数据类型。Redis中的五种常见的数据类型分别是：String、List、Set、Zset、Hash。结构类型结构存储的值结构的读写能力String字符串可以是字符串、浮点数、整数对整个字符串或字符串的一部分进行操作；对整数或浮点数进行自增或者自减操作Li
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2023-09-13 10:44:20
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—、简介众所周知，字典内部是采用哈希表结构实现的。redis也不例外，代码位于dict.c 和 dict.h。为了解决hash键冲突的问题，redis采用“拉链法”设计。 由于网上有大量的hash结构及相关操作说明，笔者将不再介绍。本文的重点主要讲解dict的数据结构、运作流程及rehash实现。二、数据结构redis字典由dictEntry(节点)、dictType(类型)、dictht(哈希
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2023-12-09 22:28:07
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目录导言字典树字典树的性质字典树的应用结点结构体定义插入操作伪代码代码实现查找操作伪代码代码实现简单应用代码实现调试效果情景应用外地人情景解析代码实现参考资料导言我们肯定是天天都在用搜索引擎啦，例如我用百度查找资料，会发现当我输入一段字符时，百度就自动跳出了一些热搜关键词，在推荐页面也会想你推荐一些实时热点，这是怎么实现的呢？可以使用类似 map 容器的对象，“键”是关键词，“值”是被搜索的次数，
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2023-12-19 21:44:24
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Radix树Radix树，即基数树，也称压缩字典树，是一种提供key-value存储查找的数据结构。radix tree常用于快速查找的场景中，例如：redis中存储slot对应的key信息、内核中使用radix tree管理数据结构、大多数http的router通过radix管理路由。Radix树在Trie Tree（字典树）的原理上优化过来的。因此在介绍Radix树的特点之首先简单介绍一下Tr
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2023-12-25 10:10:15
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每一个链表节点使用一个adlist.h/listNode结构表示：typedef struct listNode{
//前置节点
struct listNode *prev；
//后置节点
struct listNode *next；
//节点值
void *value；
}；
链表
typedef struct list{
//表头节点
listNode *head;
//表尾节点
listNo
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2024-04-22 20:58:24
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Dictionary通过名字你就知道它是一个字典，字典的话那就是有一个关键字和值，我们通过关键字来查找对应的值。Dictionary的内部存储机制：hash表 我们Python中的Dictionary是基于hash表，hash表的存储方式跟树有什么区别呢？首先它的存储空间还是连续的，也就是说它的读取速度会更快，因为如果用树来存储的话，它的读取速度是O(logn)，而如果我们用hash表来存储的话，
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2023-10-26 20:45:40
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# 将字典树缓存进Redis
字典树（Trie）是一种用于存储字符串的数据结构，能够高效地进行前缀查询。在许多应用场景下，比如搜索建议、Autocomplete等，字典树由于其优越的查找性能而备受青睐。然而，在某些情况下，频繁的字典树查询可能会导致性能问题，特别是在数据量大的时候。为了提高效率，我们可以将字典树缓存到Redis中，这样可以利用Redis的快速数据读写能力。
## 字典树的基本概
文章目录前言常用API介绍逻辑结构图结构定义字典哈希表哈希表节点rehash图解rehash条件rehash实现渐进式rehash图解源码阅读创建并初始化字典字典添加字典替换字典删除扩大或者缩小空间渐进式的rehash个人思考和感悟前言Redis 的字典使用哈希表作为底层实现， 一个哈希表里面可以有多个哈希表节点， 而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对。 接下来将介绍 Redis 的哈希表、
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2024-10-16 20:38:22
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前言：该篇内容为我对redis的学习记录，欢迎指正批评。redis版本：4.0.0一.redis 数据库流程结构二.结构解析typedef struct client {
uint64_t id; /* 客户端唯一增量ID. */
int fd; /* 客户端socket fd. */
redisDb *db;
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2024-10-15 12:57:32
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648.Replace WordsMedium457110FavoriteShareIn English, we have a concept calledroot, which can be followed by some other words to form another longer word - let's call this wordsuccessor. For ...
原创
2022-10-26 20:45:29
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字典树一般使用在前缀名搜索中，例如我要搜索自己微信朋友中的某个好友，只需要输入它的前几个字，系统就会给我返回一个包含这些字符的姓名集合。大致效果如下所示： 再没有任何限制的条件下我们最简单的实现是把这些所有的字符串存放在一个容器中（List,Set）查询时挨个遍历，利用String.startWith(“prefix”)来进行搜索但这样有几个问题 第一、首先存储资源比较浪费 第二、查询效率比较低，
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2023-07-12 16:14:38
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树结构无论是组织数据，还是行使特定功能都是一种强大的武器，今天我们来详细解读一下字典树。字典树： 字典树是一种特殊的搜索树，可以用来统计字符串数量，统计前缀词频。字典树有以下基本性质：1.有一个根节点，但根节点无数据。2.每个节点有N个出度（N为组成字符串的字符的类型数目），即字典树是个N叉树3.节点中有判断是否为单词的bool型标志位。其实字典树可以根据我们的需要进行适当的变动我自己尝
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2023-08-17 16:30:21
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典树英文名：Trie tree。也叫前缀树（Prefix Tree）。结构如下图所示，是一种多叉树结构。root节点不存储数据，每个节点存储string的一个char。数据保存在路径中，而不是节点中。从root到leaf节点的路径组成每一个string。trie树最大的特点是，查找复杂度只和string长度k相关，而和数据集大小n无关。应用：trie树适合于做词频统计和前缀匹配操作。比如sql中W
原创
2021-03-07 10:42:17
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1.概念字典树，也称为单词查找树，Trie树，本质上就是一个26叉树。应用于单词的统计，存储。如下图所示：2.性质从根结点出发，到每一个叶子结点的路径，即表示一个单词。每个单词拥有共同的...
原创
2021-04-29 09:59:10
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在计算机科学中，trie，又称前缀树或字典树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。一般情况下，不是所有的节点都有对应的值，只有叶
原创
2021-08-02 16:45:57
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引入 如果你要查询很多字符串的前缀(后缀)为字符串$s$的数量有多少个 这个时候就要运用到字典树 字典树的复杂度可以达到$O(s.size())$ 性质 字典树这颗树有点特殊,别人记录的信息都在节点上，这棵树记录的信息在边上 从oi-wiki上面 偷张图来看 可以发现，这棵字典树用边来代表字母，而从 ...
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2021-08-17 09:52:00
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字典树又称单词查找树，Trie树。是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计。排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以常常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的长处是：利用字符串的公共前缀来降低查询时间，最大限度地降低无谓的字符串比較。查询效率比哈希树高。 它有3个基本性质： 1.
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2017-06-04 09:12:00
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import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = ne ...
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2021-10-13 17:11:00
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