redis底层数据结构——整数集合

文章目录

  • 定义
  • 内部实现
  • 升级
  • 升级的好处
    • 提升灵活性
    • 节约内存
  • 降级
  • 总结

定义

整数集合(intset)是集合键的底层实现之一,当一个集合只包含整数值元素,并且这个集合的元素数量不多时,Redis就会使用整数集合作为集合键的底层实现。

内部实现

整数集合(intset)是Redis用于保存整数值的集合抽象数据结构,它可以保存类型为 int16_t、int32_t 或者 int64_t 的整数值,并且保证集合中不会出现重复元素。

``
typedef struct intset {

//编码方式
uint32_t encoding;

//集合包含的元素数量
uint32_t length;

//保存元素的数组
int8_t contentst[] ;

} intset ;
``

  • contents数组是整数集合的底层实现:整数集合的每个元素都是contents数组的个数组项(item),各个项在数组中按值的大小从小到大有序地排列,并且数组中不包含任何重复项。
  • length属性记录了整数集合包含的元素数量,也即是contents数组的长度。
  • encoding实际编码。

升级

每当我们要将一个新元素添加到整数集合里面,并且新元素的类型比整数集合现有所有元素的类型都要长时,整数集合需要先进行升级(upgrade),然后才能将新元素添加到整数集合里面。

升级整数集合并添加新元素共分为三步进行:

  • 1)根据新元素的类型,扩展整数集合底层数组的空间大小,并为新元素分配空间。
  • 2)将底层数组现有的所有元素都转换成与新元素相同的类型,并将类型转换后的元素放置到正确的位上,而且在放置元素的过程中,需要继续维持底层数组的有序性质不变。
  • 3)将新元素添加到底层数组里面。

因为每次向整数集合添加新元素都可能会引起升级,而每次升级都需要对底层数组中已有的所有元素进行类型转换,所以向整数集合添加新元素的时间复杂度为O(M)。

升级的好处

整数集合的升级策略有两个好处,一个是提升整数集合的灵活性,另一个是尽可能地节约内存。

提升灵活性

因为C语言是静态类型语言,为了避免类型错误,我们通常不会将两种不同类型的值放在同一个数据结构里面。

但是,因为整数集合可以通过自动升级底层数组来适应新元素,所以我们可以随意地将 int16t、int32t或者int64t类型的整数添加到集合中,而不必担心出现类型错误这种做法非常灵活。

节约内存

当然,要让一个数组可以同时保存int16_t、int32_t、int64_t三种类型的值,最简单的做法就是直接使用int64_t类型的数组作为整数集合的底层实现。不过这样一来,即便添加到整数集合里面的都是int16_t类型或者int32.t类型的值,数组都需要使用int64t类型的空间去保存它们,从而出现浪费内存的情况。

而整数集合现在的做法既可以让集合能同时保存三种不同类型的值,又可以确保升级操作只会在有需要的时候进行,这可以尽量节省内存。

降级

整数集合不支持降级操作,一且对数组进行了升级,编码就会一直保持升级后的状态。 这点比较特别,因为大多数的场景都是有升级就有降级。不做降级的考虑是实现方便,无需考虑频繁进行升级降级的变化。

总结

  • 整数集合是集合键的底层实现之一
  • 整数集合的底层实现为数组,这个数组以有序、无重复的方式保存集合元素,在有需要时,程序会根据新添加元素的类型,改变这个数组的类型。
  • 升级操作为整数集合带来了操作上的灵活性,并且尽可能地节约了内存。整数集合只支持升级操作,不支持降级操作。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/69385.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据治理双证通关经验分享 | CDGA/CDGP备考全指南

历经1个月多的系统准备,本人于2024年顺利通过DAMA China的CDGA(数据治理工程师)和CDGP(数据治理专家)双认证。现将备考经验与资源体系化整理,助力从业者高效通关。 🌟 认证价值与政策背景 根据…

结合个人经历谈谈企业数字化

转眼间专注于从事企业数字化转型的工作已经3年。在这之前我做了8年的开发工作,8年间从最开始的软件开发岗位到高级开发工程师,再到资深开发工程师,主要使用的语言是java,其次js、python、存储过程plsql等。因为各种原因&#xff0…

Linux(20)——调度作业

目录 一、调度延迟的用户作业: 1、延迟的用户作业: 2、查看延迟的用户作业: 3、从计划中删除作业: 二、调度周期性用户作业: 1、周期性用户作业: 2、调度周期性用户作业: 3、用户作业格…

【论文翻译】DeepSeek-V3论文翻译——DeepSeek-V3 Technical Report——第一部分:引言与模型架构

论文原文链接:DeepSeek-V3/DeepSeek_V3.pdf at main deepseek-ai/DeepSeek-V3 GitHub 特别声明,本文不做任何商业用途,仅作为个人学习相关论文的翻译记录。本文对原文内容直译,一切以论文原文内容为准,对原文作者表示…

DeepSeek从入门到精通教程PDF清华大学出版

DeepSeek爆火以来,各种应用方式层出不穷,对于很多人来说,还是特别模糊,有种雾里看花水中望月的感觉。 最近,清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心,推出了一篇DeepSeek的使用教程,从最基础的是…

Filter -> MaskFilter遮罩滤镜详解

MaskFilter 作用对象:MaskFilter 主要用于Paint的外观效果,给用Paint绘制的内容添加模糊或者浮雕效果应用效果: MaskFilter 处理位图的遮罩效果,影响绘制的边缘或整体形状主要用于模糊处理、浮雕效果等,通过影响绘制对…

论文阅读:MGMAE : Motion Guided Masking for Video Masked Autoencoding

MGMAE:Motion Guided Masking for Video Masked Autoencoding Abstract 掩蔽自编码(Masked Autoencoding)在自监督视频表示学习中展现了出色的表现。时间冗余导致了VideoMAE中高掩蔽比率和定制的掩蔽策略。本文旨在通过引入运动引导掩蔽策略&#xff0…

晶闸管的静态与开关特性

1. 静态特性 晶闸管的静态特性,是指晶闸管承受变化率较小的正向/反向阳极电压与漏电流之间的关系(即伏安特性),可使它导通的门极电压与电流之间的关系(即门极特性)和正向通态电流与电压之间的关系(即通态特性)。 位于第一象限的是正向特性。当门极开路时()时,…

基于机器学习时序库pmdarima实现时序预测

目录 一、Pmdarima实现单变量序列预测1.1 核心功能与特性1.2 技术优势对比1.3 python案例1.3.1 时间序列交叉验证1.3.1.1 滚动交叉验证1.3.1.2 滑窗交叉验证 时间序列相关参考文章: 时间序列预测算法—ARIMA 基于VARMAX模型的多变量时序数据预测 基于机器学习时序库…

Naive UI去掉n-select下拉框边框,去掉n-input输入框边框

1、第一种通过js去掉 <template><div><div style"margin-top:10px;width: 100%;"><dade-descriptions><tr><dade-descriptions-item label"代理名称"><dade-input placeholder"代理名称"></dade-…

Qwen2-VL-2B-Instruct 模型 RK3576 板端部署过程

需要先在电脑上运行 RKLLM-Toolkit 工具&#xff0c;将训练好的模型转换为 RKLLM 格式的模型&#xff0c;然后使用 RKLLM C API 在开发板上进行推理。 在安装前先查看板端的内存容量&#xff0c;和自己模型占用大小比较一下&#xff0c;别安装编译好了不能用。 这里我就是先尝试…

【C语言标准库函数】双曲函数:sinh(), cosh(), tanh()

目录 一、头文件 二、函数简介 2.1. 双曲正弦函数 sinh(double x) 2.2. 双曲余弦函数 cosh(double x) 2.3. 双曲正切函数 tanh(double x) 三、函数实现&#xff08;概念性&#xff09; 四、注意事项 4.1. 参数类型 4.2. 计算精度 4.3. 函数返回值 4.4. 环境差异 4.…

(五)QT——QDialog 对话框

目录 前言 QDialog 主要功能 QDialog 使用方法 基本QDialog 应用程序级别的模态对话框 标准对话框 示例代码 功能展示 总结 1. 基本功能 2. 创建方式 3. 常用方法 前言 QDialog 是 Qt 框架中的对话框类&#xff0c;用于创建模态&#xff08;modal&#xff09;或非…

python 语音识别方案对比

目录 一、语音识别 二、代码实践 2.1 使用vosk三方库 2.2 使用SpeechRecognition 2.3 使用Whisper 一、语音识别 今天识别了别人做的这个app,觉得虽然是个日记app 但是用来学英语也挺好的,能进行语音识别,然后矫正语法,自己说的时候 ,实在不知道怎么说可以先乱说,然…

TensorFlow域对抗训练DANN神经网络分析MNIST与Blobs数据集梯度反转层提升目标域适应能力可视化...

全文链接&#xff1a;https://tecdat.cn/?p39656 本文围绕基于TensorFlow实现的神经网络对抗训练域适应方法展开研究。详细介绍了梯度反转层的原理与实现&#xff0c;通过MNIST和Blobs等数据集进行实验&#xff0c;对比了不同训练方式&#xff08;仅源域训练、域对抗训练等&am…

OSPF基础(2):数据包详解

OSPF数据包(可抓包) OSPF报文直接封装在IP报文中&#xff0c;协议号89 头部数据包内容&#xff1a; 版本(Version):对于OSPFv2&#xff0c;该字段值恒为2(使用在IPV4中)&#xff1b;对于OSPFv3&#xff0c;该字段值恒为3(使用在IPV6中)。类型(Message Type):该OSPF报文的类型。…

在CT107D单片机综合训练平台上,8个数码管分别单独依次显示0~9的值,然后所有数码管一起同时显示0~F的值,如此往复。

题目&#xff1a;在CT107D单片机综合训练平台上&#xff0c;8个数码管分别单独依次显示0~9的值&#xff0c;然后所有数码管一起同时显示0~F的值&#xff0c;如此往复。 延时函数分析LED首先实现8个数码管单独依次显示0~9的数字所有数码管一起同时显示0~F的值&#xff0c;如此往…

使用VCS对Verilog/System Verilog进行单步调试的步骤

Verilog单步调试&#xff1a; System Verilog进行单步调试的步骤如下&#xff1a; 1. 编译设计 使用-debug_all或-debug_pp选项编译设计&#xff0c;生成调试信息。 我的4个文件&#xff1a; 1.led.v module led(input clk,input rst_n,output reg led );reg [7:0] cnt;alwa…

数据结构及排序算法

数据结构 线性结构 ◆线性结构:每个元素最多只有一个出度和一个入度,表现为一条线状。线性表按存储方式分为顺序表和链表。 存储结构: ◆顺序存储:用一组地址连续的存储单元依次存储线性表中的数据元素,使得逻辑上相邻的元素物理上也相邻。 ◆链式存储:存储各数据元素的结点…

python实现多路视频,多窗口播放功能

系列Python开发 文章目录 系列Python开发前言一、python实现多路视频播放功能二、代码实现1. http申请视频流地址并cv2播放功能 三、打包代码实现生成可执行文件 总结 前言 一、python实现多路视频播放功能 服务端开发后通常需要做功能测试、性能测试&#xff0c;通常postman、…