1.Redis 集合集合实现高效有序集合(zset)：跳表源码分析
2.集合竞价选股公式源码
3.es lucene搜索及聚合流程源码分析
4.Java 集合（3）-- Iterable接口源码级别详解
5.死磕 java集合之ArrayDeque源码分析
6.集合竞价通达信指标源码分享
Redis 实现高效有序集合(zset)：跳表源码分析
跳表（Skip List）是一种基于随机化的高效数据结构，旨在加速查找操作。源码源码它通过多层索引来实现快速搜索，查询查询与平衡树相比，官网插入、集合集合删除和查找操作的源码源码如何修改网站源码后门平均时间复杂度均为O(log n)，构建更为简便。查询查询跳表结构类似链表，官网每个节点不仅存储元素值，集合集合还包含指向对应层次的源码源码下一个节点的指针，实现跳跃式访问。查询查询每一层的官网链表是下一层的子集，形成多级结构，集合集合优化搜索路径，源码源码同时保持高效性和简洁性。查询查询跳表支持范围查询、插入、删除、查找、合并等高级操作，适用于搜索引擎、缓存、排序等场景。
在Redis中，有序集合（Sorted Set）正是基于跳表实现的。每个有序集合包含一个跳表，每个节点存储元素的英雄2 online源码成员值和score值，以及指向其他节点的指针。元素按照score值从小到大排序，使得跳表中节点同样按照此规则排序。跳表通过随机生成多级索引来支持有序集合的高效操作，例如范围查询、排名和集合操作等。Redis选择跳表而非平衡树，是基于其在性能与内存使用之间的良好平衡。
跳表在Redis的实现涉及多个方面，从结构定义到操作实现。数据结构定义在`server.h`文件中，具体操作实现在`t_zset.c`文件中。节点创建与释放关注于指定key、score和节点的层次（层高）。跳表初始化涉及分配内存并创建头节点，并进行相关初始化。插入、删除和更新节点涉及节点间复杂但高效的指针操作。查找节点、获取排名和查询score范围则通过逐层比较关键值与节点值来实现。整体结构与操作设计旨在提供高效、灵活的有序集合支持，满足Redis应用中对数据排序和检索需求的高性能要求。
集合竞价选股公式源码
集合竞价选股公式源码的具体内容需要根据特定的选股策略和需求来编写，无法直接给出一个通用的源码。但我可以提供一个大致的网站源码难写吗框架和思路。解释：
集合竞价选股公式通常是基于技术分析、基本面分析或其他选股策略来编写的。源码的编写需要使用特定的编程语言，如Python、C++等，来实现选股的逻辑。以下是一个简化的集合竞价选股公式的编写框架：
确定选股策略：首先确定你要采用的选股策略，如趋势跟踪、动量策略、价值投资等。明确策略后，可以进一步分析需要获取的数据和计算指标。
数据获取与处理：编写代码获取股票的历史数据，包括集合竞价数据、日常交易数据等。数据获取后需要进行清洗和处理，以得到用于分析和计算的纯净数据。
算法实现：根据选股策略设计相应的算法。例如，如果采用趋势跟踪策略，可能需要计算股票的移动平均线、相对强弱指数等。这些计算将用于判断股票的走势和买卖点。
规则判断与信号输出：基于计算的结果设定选股规则，如当股票价格突破某一水平时发出买入信号。在源码中实现这些规则判断，橙视优选源码并输出相应的信号。
优化与测试：对编写的源码进行优化和测试，确保其在不同市场环境下的稳定性和准确性。这可能需要使用历史数据回测或实时交易测试等方法。
请注意，以上只是一个大致的框架，具体的源码编写需要根据具体的选股策略和需求来详细设计和实现。如果你有更具体的需求或问题，可以提供更详细的信息，以便得到更准确的答案。
es lucene搜索及聚合流程源码分析
本文通过深入分析 TermQuery 和 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator，旨在揭示 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程。从协调节点接收到请求后，将搜索任务分配给相关索引的各个分片（shard）开始。 协调节点将请求转发至数据节点，数据节点负责查询与聚合单个分片的数据。 在数据节点中，根据请求构建 SearchContext，该上下文包含了查询（Query）和聚合（Aggregator）等关键信息。查询由请求创建，例如 TermQuery 用于文本和关键词字段，其索引结构为倒排索引；PointRangeQuery 用于数字、日期、IP 和点字段，其索引结构为 k-d tree。 构建 Aggregator 时，selenium保存网页源码根据 SearchContext 创建具体聚合器，如 GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 用于关键词字段的全局排序术语聚合。 在处理全局排序术语聚合时，如果缓存中不存在全局排序，将创建并缓存全局排序，当分片下的数据发生变化时，需要清空缓存。 全局排序将所有分段中的指定字段的所有术语排序并合并成一个全局排序，同时创建一个 OrdinalMap，用于在收集时从分段 ord 获取全局 ord。 docCounts 用于记录 ord 对应的文档计数。 对于稀疏情况下的数据收集，使用 bucketOrds 来缩减 docCounts 的大小，并通过 LongHash 将全局 ord 与 id 映射起来，收集时在 id 处累加计数。 处理聚合数据时，根据请求创建具体的权重，用于查询分片并创建评分器。查询流程涉及从 FST（Finite State Transducer，有限状态传感器）中查找术语，读取相关文件并获取文档标识符集合。 评分及收集过程中，TopScoreDocCollector 用于为文档评分并获取顶级文档。聚合流程中，GlobalOrdinalsStringTermsAggregator 统计各术语的文档计数。 协调节点最终收集各个分片的返回结果，进行聚合处理，并获取数据，数据节点从存储字段中检索结果。在整个流程中，FetchPhase 使用查询 ID 获取搜索上下文，以防止合并后旧分段被删除。 本文提供了一个基于 Elasticsearch 和 Lucene 的搜索及聚合流程的深入分析，揭示了从请求接收、分片查询、聚合处理到数据收集和结果整合的全过程。通过理解这些关键组件和流程，开发者可以更深入地掌握 Elasticsearch 和 Lucene 的工作原理，优化搜索和聚合性能。Java 集合（3）-- Iterable接口源码级别详解
Iterable接口是Java集合框架中的顶级接口，通过实现此接口，集合对象能够提供迭代遍历每一个元素的能力。Iterable接口于JDK1.5版本推出，最初包含iterator()方法，规定了遍历集合内元素的标准。实现Iterable接口后，我们能够使用增强的for循环进行迭代。
Iterable接口内部定义了默认方法，如iterator()、forEach()、spliterator()，这些方法扩展了迭代和并行遍历的灵活性和效率。iterator()方法用于获取迭代器，而forEach()方法允许将操作作为参数传递，实现对每个元素的处理。spliterator()方法则是为了支持并行遍历数据元素而设计，返回的是专门用于并行遍历的迭代器。
在Java 8中，forEach()方法的参数类型是java.util.function.Consumer，即消费行为接口，可以自定义动作处理元素。默认情况下，如果未自定义动作，迭代顺序与元素顺序保持一致。尝试分割迭代器（trySplit()）可以在多线程环境中实现更高效的并行计算，虽然实际分割不总是完全平均，但能有效提升性能。
Iterable接口的实现确保了快速失败机制，即在遍历过程中删除或添加元素会抛出异常，以确保数据一致性。这种方法虽然限制了某些操作，但维护了集合数据的稳定性和可靠性。
总结而言，Iterable接口作为集合顶级接口，定义了迭代遍历的基本规范，通过实现此接口，集合类获得了迭代遍历的能力。它支持的默认方法如iterator()、forEach()和spliterator()，使得Java集合框架在迭代和并行处理方面更加灵活和高效。
死磕 java集合之ArrayDeque源码分析
双端队列是一种特殊的队列，两端皆可操作元素。ArrayDeque以数组方式实现，非线程安全。Deque接口继承自Queue，新增操作两端元素、类栈方法。
ArrayDeque属性使用数组存储，头尾指针标识，最小容量为8。默认初始容量，最小8。入队方法包括从头addFirst(e)和尾addLast(e)。容量不足直接扩容两倍，通过取模循环头尾指针。出队方法pollFirst()和pollLast()，同样取模循环。ArrayDeque可直接作为栈使用，操作队列头即可实现。
总结：ArrayDeque采用数组实现双端队列，通过头尾指针循环数组操作。容量不足时扩容，每次增加一倍容量。作为栈使用，只需操作队列头。不支持线程安全。
集合竞价通达信指标源码分享
短线游资密切关注的集合竞价数据，是主力试盘、测压与承接的重要指标。通过分析活跃度及抢筹情况，投资者可制定相应的操盘策略。然而，仅凭匹配的买卖情况与竞价结束的抢筹情况判断股价涨跌并不准确，因为主力可能会利用这一信息诱导散户。
今日竞价额指标能够回顾过去每日的竞价情况，为分析标的行情提供参考。指标显示，9:开始的竞价额，若上涨则为红色，下跌则为绿色。
以下为今日竞价额指标源码，包含今日与昨日的竞价额比较、五日均线、量比、今竞额占总金额、竞价量、竞量昨量比%、竞价涨幅、今二板需竞额、竞价换手%等分析参数。
指标细节包括但不限于：集合竞价单位万元、今日竞价额计算、昨日竞价额引用、竞价额五日均线、竞价额量比、今竞额占总金额、竞价量、竞量昨量比%、竞价涨幅、今二板需竞额、竞价换手%等。
指标中还包含了一些图形化展示，如当开盘价大于前收盘价时，今日竞价额绘制为红色，反之为绿色。同时，指标显示竞价量与昨日量的比值以及竞价额占总金额的百分比。
最后，需要提醒的是，使用电脑版指标需下载财务数据。
（完 结）
注：电脑版使用其指标需下载财务数据。