皮皮网

1.Redis 字典字典源码分析字典（dict）
2.map和字典的区别
3.在线查字典/汉语字典大全/字典查询网站源码开发搭建
4.C#源码解析 - Dictionary 六
5.C#中关于字典(Dictionary)的使用
6.C#浅析C# Dictionary实现原理

Redis 源码分析字典（dict）

       Redis 的内部字典世界：从哈希表到高效管理的深度解析

       Redis，作为开源的源码源码高性能键值存储系统，其内部实现的接口接口字典数据结构是其核心组件之一。这个数据结构采用自定义的字典字典哈希表——dictEntry，巧妙地存储和管理着键值对。源码源码让我们一起深入理解这一强大工具的接口接口迪士尼地图源码运作机制。

       首先，字典字典Redis的源码源码字典是基于哈希表的，通过哈希函数将键转换为数组索引，接口接口实现高效查找。字典字典dictEntry结构巧妙地封装了键（key）、源码源码值（value）以及指向下一个节点的接口接口指针，构成了数据存储的字典字典基本单元。同时，源码源码dict包含一系列操作函数，接口接口包括哈希计算、键值复制、比较以及销毁操作，这些函数的指针类型（dictType）和实际数据结构共同构建了其高效性能。

       在字典的管理中，rehash是一个关键概念，它标志着哈希表的重新分布过程。rehash标志是一个计数器，用于跟踪当前哈希表实例的自建托管源码状态，确保在负载过高时进行扩容。当ht_used[0]非零，且满足特定条件（如元素数量超过初始桶数），服务器会触发resize操作，这通常在serverCron定时任务中进行，以避免磁盘I/O竞争。

       rehash过程中，Redis采取渐进式策略，通过dictRehash函数，逐个移动键值对到新哈希表，确保操作的线程安全。为了避免长时间阻塞，这个过程被分散到函数中，并通过serverCron定时任务，以毫秒级的步长进行，确保在无磁盘写操作时进行。

       在处理过期键时，dictRehashMilliseconds()函数扮演重要角色，它在rehash时监控时间消耗，确保性能。rehash过程中，dictAdd负责插入新哈希表，而dictFind和dictDelete则需处理ht_table[0]和ht_table[1]的检测od 源码键值对。

       Redis的默认哈希算法采用SipHash，保证了数据的分布均匀性。在持久化时，负载因子默认设置为5，而rehash后，数据结构会采用迭代器的形式，分为安全和非安全两种，以满足不同场景的需求。

       在实际操作中，如keysCommand，会选择安全模式以避免重复遍历，而在处理大规模数据时，如scan命令，可能需要使用非安全模式，但需注意可能带来的问题。

       总的来说，Redis的字典数据结构是其高效性能的基石，通过精细的哈希管理、rehash策略以及迭代器设计，确保了在高并发和频繁操作下的稳定性和性能。深入理解这些内部细节，对于优化Redis性能和应对复杂应用场景至关重要。

map和字典的讲解源码 赚钱区别

       第一个区别就先来说说继承关系吧

       如果你baidu一下，会发现网上的大致说法与“由于Java发展的历史原因。Hashtable是基于陈旧的Dictionary类的，HashMap是Java 1.2引进的Map接口的一个实现。”相同。

       这种说法没有错，但是不够准确，特别是对于我们这种大众菜鸟来说，如果不去深究的话，可能就会造成一些理解上的差异。简单的认为Hashtable没有继承Map接口。

       我们可以参考一下最新的JDK1.6的源码，看看这两个类的定义：

       public class Hashtable<K,V>extends Dictionary<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable { …}

       public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { …}

       可以看到hashtable也是继承了Map接口。

       它们的不同是Hashtable（since JDK1.0）就继承了Dictionary这个抽象类，

       而HashMap（since JDK1.2）继承的则是AbstractMap这个抽象类。

       第二个区别我们从同步和并发性上来说说它们两个的不同。

       可以通过这两个类得源码来分析，Hashtable中的主要方法都做了同步处理，而HashMap则没有。

       可以说Hashtable在默认情况支持同步，而HashMap在默认情况下是不支持的。

       我们在多线程并发的环境下，可以直接使用Hashtable，但是hbasemob源码设计要使用HashMap的话就要自己增加同步处理了。

       对HashMap的同步处理可以使用Collections类提供的synchronizedMap静态方法；

       或者直接使用JDK5.0之后提供的java.util.concurrent包里的ConcurrentHashMap类。

在线查字典/汉语字典大全/字典查询网站源码开发搭建

       本项目提供一款独立的WAP手机端字典应用，设计简洁大气，易于优化SEO，具备较强的实用性。

       应用整体数据量约为MB，内置近三万条字典数据，覆盖大量常用汉字，满足用户查询需求。

       如有定制、修改或二次开发需求，请直接联系开发团队。

       程序源码以开源形式提供，采用PHP+MySQL技术栈。

       项目演示地址： ，提供账户：，密码：qq。

       以下是应用的部分效果截图，请参考。

C#源码解析 - Dictionary 六

       Clear函数解析

       执行Clear函数时，首先检查字典中是否已存在元素。若无元素，则立即终止操作，避免执行无用步骤。

       接着，遍历哈希桶数组，将所有桶位的值统一设置为-1，以此标志桶位当前不包含元素。

       随后，调用Array.Clear()方法，将字典元素数组entries彻底清空。

       同时，将字典的freeList和count属性分别设置为初始值-1和0，表明当前无空闲元素且元素总数为零。

       最后，更新字典的version属性，以示字典内部结构已发生变化。

       字段解析 - mr.tdh：C#源码解析 - Dictionary 零

       利用Clear函数可实现字典的清空操作，同时，此操作还可作为缓存机制，为下一次使用提供便利。

C#中关于字典(Dictionary)的使用

       常用的取值方法有2种：

       方法1：先判断是否存在，如果存在再进行取值

       if(aDictionary.ContainsKey(key)) { var value = Dictionary[key]; }

       方法2：使用 TryGetValue

       int value; aDictionary.TryGetValue(key, out value);

       项目中，如果只是要取值，推荐使用TryGetValue来获取。

       原因：

       方法1中ContainsKey执行了一次方法，Dictionary[key]再次执行了一次方法，整个取值过程调用了2次方法。而方法2的TryGetValue只调用了一次方法。当然并不是调用的方法越多越耗性能，看源码后就能理解。

       下面看看具体的源码

       方法1：

       方法2：

       通过源码可以看到，这几个方法都获取值都要通过FindEntry(key)来实现

       可以看出通过key来获取HashCode,然后通过equal比对值，字典存储中会给key一个对应的hashcode，如果数据过多，那么hashCode也可能重复，所以需要进行比较。时间主要花费在这上面。

       那么结论显而易见，如果只是取值，直接用TryGetValue花费更小，更快速，更安全，找不到value时返回false；

       在通过一个测试代码来验证时间的花费：

       查找不存在的值时花费时间几乎相同

       查找的值存在时，可以看出时间接近2倍

       另外在提一下关于Keys的，因为在字典中键值对是成对存储的，使用keys会单独拿出所有的key来组成一个关于Key的数组，会产生额外的CG，如果不是要单独对keys进行处理，推荐少用这个。

       用Unity自带的Profile来进行测试

       调用Keys方法时

       未调用Keys方法

C#浅析C# Dictionary实现原理

       在探索新领域时，往往急于求成，依赖网络答案和他人指导，忽视了独立思考与总结的重要性。我作为一位使用C#两三年的开发者，最近被问及C#字典的基本实现原理，这促使我反思自己的学习方法。字典这种看似日常使用的工具，其实隐藏着不少底层架构的奥秘。本文将带你一起学习C#字典的源码，深入理解字典实现的细节。

       我们从源码出发，解析C#字典的核心组件与操作流程。字典内部主要有两个关键数据结构：桶（buckets）和项（entries）。桶用于存储碰撞后的元素，entries则存放实际的键值对。字典在创建时，会根据需要选择一个大于字典容量的最小质数作为桶的数量，从而为元素提供稳定的位置。

       在字典的添加操作中，我们通过哈希算法计算键的哈希值，以此定位到桶的位置，并在桶内的entries数组中找到合适的位置存放新元素。当桶内已存在元素时，字典会通过链接方式（如链表）处理碰撞，确保元素不会丢失。字典在添加元素时会自动管理内存，利用空闲链表（FreeList）来优化空间使用，减少内存分配的开销。

       删除操作则更为直接，通过哈希算法找到元素所在的位置，并从链表中移除。字典在删除元素后会利用空闲链表，将被删除的元素链接到链表的末尾，以便在后续添加元素时优先利用这些空闲资源。

       当字典的容量达到预设阈值或桶内元素过多导致性能下降时，字典会触发扩容操作。此时，字典会创建新的桶和entries数组，将原有元素重新分布，以保持良好的性能。扩容的过程需要仔细考虑桶的数量和大小，以避免过度分配或频繁调整带来的性能损耗。

       在字典的实现中，有两样关键的算法不容忽视：哈希算法和桶算法。哈希算法负责将键映射到桶的位置，而桶算法则通过链表或其他方式解决元素碰撞问题。通过理解这些算法的工作原理，我们可以更加深入地掌握字典的内部运作机制，从而在实际开发中做出更加高效和灵活的决策。

       总结而言，C#字典的实现是一个巧妙结合了数据结构和算法优化的过程。通过源码学习，我们可以清晰地看到字典如何在添加、删除、扩容等操作中保持高效和灵活。深入理解这些细节不仅有助于提升我们的编程能力，还能在后续项目中做出更加精妙的设计决策。