1.C#中关于字典(Dictionary)的使用
2.Lucene源码索引文件结构反向
3.C#dictionaryç±»ä¸çaddåªè½å å 两个å¼ï¼è½ä¸è½åå°å å ä¸ä¸ªå¼ï¼
4.在asp中怎样通过中文名字的首字母来查询姓名列表
5.Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新
6.C#浅析C# Dictionary实现原理
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,recovery 源码 适配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,手机管理系统源码找不到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
Lucene源码索引文件结构反向
Lucene的索引结构复杂且详尽,不仅保存了从Term到Document的正向映射,还包括了从Document到Term的反向信息。这种反向信息的核心是反向索引,它由词典(Term Dictionary)和倒排表(Posting List)两部分组成。词典存储在tii和tis文件中,包含Term的频率、位置信息以及元数据;而倒排表分为文档号和词频的frq文件,以及位置信息的prx文件。
词典(.tim)存储Term的统计信息,如包含文档数量和词频,以及Term的元数据,包括其在文档中的位置。词典索引(.tip)则是原始传奇辅助源码对tim文件的索引,便于快速访问。在tim中,NodeBlock以个entries为一组,包含Term的相关数据和FieldSummary。OuterNode和InnerNode是NodeBlock的两种类型,OuterNode按Term大小顺序存储,用RAMOutputStream记录相关信息。
倒排表的存储则更复杂,如PackedBlock压缩和SKIPLIST结构。LIV文件通过FixBitSet记录文档状态,而TermVector保存的信息与Field Data相似,Norms用于存储Boost加权信息,可能在Lucene7后减少。Doc Values和Point Values分别处理数字类型数据和多维数据索引,这些内容在后续的文章中会有更详细的解释。
总的来说,理解Lucene的索引结构对于优化搜索引擎性能、诊断生产环境问题至关重要,因为它构成了分布式搜索引擎如Solr和ElasticSearch的基础。深入剖析这些文件结构有助于我们从更高层次上进行问题分析。
C#dictionaryç±»ä¸çaddåªè½å å 两个å¼ï¼è½ä¸è½åå°å å ä¸ä¸ªå¼ï¼
å å 两个å¼æ¯ä»ä¹ææï¼æ¯æDictionaryä¸åªè½åæ¾ key/value è¿ä¸¤ä¸ªå¼åï¼
ç¨ç±»ä¹è¿æ¯è¦ç¨å°éåçï¼ä¸ç¥éä½ æ没æç¨è¿æ³åéåã
class Class1
{
public int num1 { get; set; }
public int num2 { get; set; }
public int num3 { get; set; }
}
List<Class1> classList=new List<Class1>();
Class1 model=new Class1();
model.num1=1;
model.num2=2;
model.num3=3;
classList.add(model);
在asp中怎样通过中文名字的大牛熊线 源码首字母来查询姓名列表
比较简单易实现的就是你自己直接添加一个字段为明星的首字母,这样通过查询这个字段就可以实现这个功能了,其他的都是很复杂庞大的工程。。。
其他参考代码
原理,使用Dictionary技术
1.添加索引
2.遍历词典
<%
Set d = CreateObject("Scripting.Dictionary")
d.add "a",-
d.add "ai",-
d.add "an",-
d.add "ang",-
d.add "ao",-
d.add "ba",-
d.add "bai",-
d.add "ban",-
d.add "bang",-
d.add "bao",-
d.add "bei",-
d.add "ben",-
d.add "beng",-
d.add "bi",-
d.add "bian",-
d.add "biao",-
d.add "bie",-
d.add "bin",-
d.add "bing",-
d.add "bo",-
d.add "bu",-
d.add "ca",-
d.add "cai",-
d.add "can",-
d.add "cang",-
d.add "cao",-
d.add "ce",-
d.add "ceng",-
d.add "cha",-
d.add "chai",-
d.add "chan",-
d.add "chang",-
d.add "chao",-
d.add "che",-
d.add "chen",-
d.add "cheng",-
d.add "chi",-
d.add "chong",-
d.add "chou",-
Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新
本文旨在探讨 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器的改源码实现,配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的方法。
IK 分词器源码通过 URL 请求文件或接口实现热更新,无需重启 ES 实例。然而,这种方式并不稳定,因此,采用更为推荐的方案,即修改源码实现轮询查询数据库,以实现实时更新。
在进行配置时,需下载 IK 分词器源码,并确保 maven 依赖与 ES 版本号相匹配。引入 MySQl 驱动后,开始对源码进行修改。
首先,飞书异地打卡源码创建一个名为 HotDictReloadThread 的新类,用于执行远程词库热更新。接着,修改 Dictionary 类的 initial 方法,以创建并启动 HotDictReloadThread 实例,执行字典热更新操作。
在 Dictionary 类中,找到 reLoadMainDict 方法,针对扩展词库维护的逻辑,新增代码加载 MySQl 词库。为此,需预先在数据库中创建一张表,用于维护扩展词和停用词。同时,在项目根路径的 config 目录下创建 jdbc-reload.properties 配置文件,用于数据库连接配置。
通过 jdbc-reload.properties 文件加载数据库连接,执行扩展词 SQL,将结果集添加到扩展词库中。类似地,实现同步 MySQl 停用词的逻辑,确保代码的清晰性和可维护性。
完成基础配置后,打包插件并将 MySQl 驱动 mysql-connector-java.jar 与插件一同发布。将插件置于 ES 的 plugins 目录下,并确保有相应的目录结构。启动 ES,查看日志输出,以验证词库更新功能的运行状态。
在此过程中,可能遇到如 Column 'word' not found、Could not create connection to database server、no suitable driver found for jdbc:mysql://...、AccessControlException: access denied 等异常。通过调整 SQL 字段别名、确认驱动版本匹配、确保正确配置环境以及修改 Java 政策文件,这些问题均可得到解决。
本文通过具体步骤和代码示例,详细介绍了 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器,配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的完整流程。读者可根据本文指南,完成相关配置和代码修改,以实现高效且稳定的词库管理。
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。
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。