1.hashtableԴ??
2.C++中的HashTable性能优化
3.hash / hashtable（linux kernel 哈希表）
4.java面试精讲，对比Hashtable、HashMap、TreeMap有什么不同？
5.Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash

hashtableԴ??

       为了深入学习hashmap的英文源码，因为源码的iris源码阅读注释全为英文，且在线翻译工具的翻译效果并不理想，这给理解带来了困扰。作为计算机专业的小编，具备一定的英文编程能力，因此决定直接翻译并解析源码，帮助大家搭建理解和学习的桥梁。

       HashMap是一种基于Map接口的哈希表实现，它支持所有可选的map操作，并且允许键和值为null。尽管与Hashtable在功能上相似（不同在于HashMap是无同步的并且允许空值），但HashMap并不保证元素的插入顺序，它可能会随时间变化。

       性能上，HashMap在基础操作（如get和put）上提供恒定时间性能，前提是哈希函数能够有效分散元素到桶中。然而，迭代查看集合视图的时间会随着HashMap实例的“容量”（即桶的数量）和实际键值对数量的增长而增加，因此在注重迭代性能时，需合理设置初始容量和负载因子。flowplayer源码怎么用

       HashMap实例的性能受两个参数影响：初始容量和负载因子。初始容量指的是创建时的桶数，而负载因子是衡量哈希表在扩容前允许填充程度的指标。当哈希表中的条目数量超过当前容量与负载因子的乘积时，会触发重新哈希，即调整内部数据结构，使哈希表的桶数量大约翻倍。

C++中的HashTable性能优化

       本文深入探讨了C++中的哈希表（HashTable）性能优化问题。以C++ STL中的哈希表为例，分析了其存在的性能瓶颈，并对比了业界改进的实现方式。通过基准测试，总结了更优的哈希表实现版本。

       STL哈希表存在性能问题，采用链接法解决哈希碰撞，导致查找效率低下。优化版哈希表如absl::flat_hash_map采用开放寻址法，使用二次探测方式解决问题。改进了内存布局，将所有元素放在连续内存中，有效提高了查询效率，内存局部性更好，对CPU cache更友好。

       absl::flat_hash_map的图标切换源码笔记空间复杂度为 O((sizeof(std::pair) + 1) * bucket_count())，最大负载因子设计为0.。在rehash时，使用二次探测进行元素迁移，避免了指针失效问题。

       通过源码探究，具体分析了两种优化哈希表的核心逻辑，包括添加元素和rehash过程。基准测试结果显示，优化哈希表在读操作性能上表现更优，与标准STL哈希表相比，性能提升显著。

       总结而言，在读多写少的场景中，使用优化后的哈希表（如absl::flat_hash_map）可以显著提升查询性能。需要注意的是，优化哈希表在rehash时，可能会导致元素迁移，需注意对指针的有效性管理。相关代码实现和详细解释可参考abseil官方文档。

hash / hashtable（linux kernel 哈希表）

       哈希表，或称为散列表，是一种高效的数据结构，因其插入和查找速度的优势而备受关注。然而，电视源码hdmi输出其空间利用率并不固定，需要权衡。让我们通过实例来深入理解它的作用和工作原理。

       想象一个场景：我们需要高效地存储和访问大量数据。首先，常规的数组方法，如普通数组和有序数组，虽然插入简单，但查找效率低，尤其是在数据量较大时。例如，查找可能需要对数千个元素进行比较。有序数组通过牺牲增删效率来提升查询，但数组空间固定且可能浪费大量资源。

       链表提供了更灵活的增删操作，但随机访问困难，适合数据频繁变动的情况。红黑树在查询和增删效率上表现优秀，但此处暂不讨论。庞大的数组虽然理论上能快速查找，但实际操作中难以实现，因为它需要预先预估并准备极大数据空间。

       这时，哈希表登场了。灰度直方图源码大全它利用哈希函数将数据映射到一个较小的数组中，即使存在冲突（不同数据映射到同一地址），通过链表解决，仍然能显著提升查找效率。例如，即使身份证号的哈希结果可能有重复，但实际冲突相对较少，通过链表链接，平均查找次数大大减少。

       使用哈希表包括简单的步骤：包含头文件，声明和初始化哈希表，添加节点，以及通过哈希键查找节点。在实际源码中，如Linux kernel的hash.h和hashtable.h文件，哈希表的初始化和操作都是基于这些步骤进行的。

       总结来说，哈希表在大数据场景中通过计算直接定位数据，显著提高效率，尤其是在数据量增大时。如果你对Linux kernel的哈希表实现感兴趣，可以关注我的专栏RTFSC，深入探讨更多源码细节。

java面试精讲，对比Hashtable、HashMap、TreeMap有什么不同？

       面试中经常被问及的Java核心数据结构问题之一是对比Hashtable、HashMap和TreeMap的区别。这三种Map类型在Java集合框架中扮演着重要角色，尤其是HashMap，因其广泛使用而备受关注。

       Hashtable是早期Java提供的哈希表实现，同步但不支持null键值对，其同步特性导致性能较低，现今已较少推荐。HashMap相比之下，更受欢迎，是非同步的，支持null键值对，其put和get操作通常能达到常数时间，是键值对存储和访问的首选，比如用户ID与信息的关联。

       TreeMap则是基于红黑树的有序Map，get、put、remove操作的时间复杂度为O(log(n))，顺序由Comparator或键的自然顺序决定。这对于需要保持特定顺序的场景，如资源池的自动释放策略，是有用的。

       面试时，可能会询问HashMap的设计实现细节，如并发问题、容量和负载因子的影响，以及HashMap和LinkedHashMap的区别，比如插入顺序和访问顺序。HashMap的底层是数组和链表结构，容量和负载因子决定了性能，当链表过长时，会进行树化以提高查询效率。

       理解Map的整体结构，以及hashCode和equals的使用规则至关重要，比如LinkedHashMap的遍历顺序和TreeMap的键值顺序依赖于Comparator。同时，了解HashMap源码，包括resize、树化和容量调整等，是面试中不可忽视的部分。

       总结来说，面试中会考察你对这些Map类型特性的掌握，以及在实际编程中的应用和理解，确保你能够正确处理并发场景，并根据需求选择合适的Map实现。

Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash

       当哈希值相同发生冲突时，Redis 使用链表法解决，将冲突的键值对通过链表连接，但随着数据量增加，冲突加剧，查找效率降低。负载因子衡量冲突程度，负载因子越大，冲突越严重。为优化性能，Redis 需适时扩容，将新增键值对放入新哈希桶，减少冲突。

       扩容发生在 setCommand 部分，其中 dictKeyIndex 获取键值对索引，判断是否需要扩容。_dictExpandIfNeeded 函数执行扩容逻辑，条件包括：不在 rehash 过程中，哈希表初始大小为0时需扩容，或负载因子大于1且允许扩容或负载因子超过阈值。

       扩容大小依据当前键值对数量计算，如哈希表长度为4，实际有9个键值对，扩容至（最小的2的n次幂大于9）。子进程存在时，dict_can_resize 为0，反之为1。fork 子进程用于写时复制，确保持久化操作的稳定性。

       哈希表缩容由 tryResizeHashTables 判断负载因子是否小于0.1，条件满足则重新调整大小。此操作在数据库定时检查，且无子进程时执行。

       rehash 是为解决链式哈希效率问题，通过增加哈希桶数量分散存储，减少冲突。dictRehash 函数完成这一任务，移动键值对至新哈希表，使用位运算优化哈希计算。渐进式 rehash 通过分步操作，减少响应时间，适应不同负载情况。定时任务检测服务器空闲时，进行大步挪动哈希桶。

       在 rehash 过程中，数据查询首先在原始哈希表进行，若未找到，则在新哈希表中查找。rehash 完成后，哈希表结构调整，原始表指向新表，新表内容返回原始表，实现 rehash 结果的整合。

       综上所述，Redis 通过哈希表的扩容、缩容以及 rehash 动态调整哈希桶大小，优化查找效率，确保数据存储与检索的高效性。这不仅提高了 Redis 的性能，也为复杂数据存储与管理提供了有力支持。