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悠悠楠杉

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搜索到 6 篇与 的结果
2025-12-12

深入解析Java数组中查找去重元素的循环逻辑
深入解析Java数组中查找去重元素的循环逻辑
正文：在Java开发中，处理数组去重是一个常见需求。无论是为了优化数据存储，还是为了满足业务逻辑，去重操作都要求开发者对循环逻辑有深刻理解。本文将围绕两种主流方法——哈希表法和双指针法，深入解析其实现原理和适用场景。一、哈希表法：空间换时间的高效去重哈希表（HashSet）是去重操作中最直观的解决方案。其核心思想是利用哈希表的唯一性特性，通过遍历数组将元素存入哈希表，自动过滤重复值。实现步骤： 创建一个HashSet对象存储唯一元素。 遍历数组，将每个元素添加到HashSet中。 将HashSet转换回数组（可选）。 示例代码： import java.util.HashSet; public class UniqueElements { public static int[] removeDuplicates(int[] arr) { HashSet<Integer> set = new HashSet<>(); for (int num : arr) { set.add(num); ...
2025年12月12日
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2025-12-10

用C++实现简易键值数据库：从存储到查询的完整指南
用C++实现简易键值数据库：从存储到查询的完整指南
正文：在软件开发中，键值数据库（Key-Value Store）因其高效和灵活性被广泛应用，比如Redis和LevelDB。今天，我们将用C++从零实现一个简易的键值数据库，核心功能包括数据的存储、查询和删除。1. 设计思路键值数据库的核心是快速通过键（Key）检索值（Value）。我们选择哈希表作为底层数据结构，因为它的平均时间复杂度为O(1)。以下是实现步骤：- 使用std::unordered_map存储键值对。- 封装增删查接口，支持持久化存储（将数据保存到文件）。2. 核心代码实现首先定义数据库类KeyValueDB，包含基本操作：#include <unordered_map> #include <string> #include <fstream> class KeyValueDB { private: std::unordered_map<std::string, std::string> data; std::string filename; public: KeyValueDB(con...
2025年12月10日
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2025-11-23

Go语言中实现高效的非泛型Map操作：性能考量与最佳实践，go语言没有泛型
Go语言中实现高效的非泛型Map操作：性能考量与最佳实践，go语言没有泛型
在Go语言的实际开发中，map 是最常用的数据结构之一。尽管从Go 1.18开始引入了泛型支持，但在许多遗留项目或特定性能场景下，开发者仍需依赖非泛型的 map 操作。如何在不使用泛型的前提下，写出高效、可维护且低开销的 map 代码，是每位Go工程师必须掌握的技能。理解map的底层机制Go中的 map 是基于哈希表实现的，其平均时间复杂度为 O(1)，但在极端情况下（如大量哈希冲突）可能退化到 O(n)。了解其内部机制有助于我们规避性能陷阱。例如，map 在初始化时若未指定容量，会以较小的初始桶数开始，随着元素增加不断扩容，而每次扩容都会引发一次全量的 rehash 和数据迁移，带来显著的性能开销。因此，预设容量是提升性能的第一步。当我们大致知道要存储多少键值对时，应使用 make(map[K]V, hint) 的形式进行初始化。比如：go userCache := make(map[string]*User, 1000)这能有效减少后续的内存分配和哈希表重建次数。避免频繁的类型断言与接口包装在非泛型编程中，为了“通用性”，一些开发者倾向于使用 map[string]inter...
2025年11月23日
47 阅读
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2025-11-22

在Java中如何使用LinkedHashMap保持元素顺序_LinkedHashMap在顺序存储中的作用解析
在Java中如何使用LinkedHashMap保持元素顺序_LinkedHashMap在顺序存储中的作用解析
在Java的集合框架中，Map接口提供了键值对的存储机制，而其实现类各有侧重。其中，HashMap以其高效的查找性能被广泛使用，但其不保证元素的顺序。当开发中需要既保留哈希表的高效访问特性，又要求维护插入或访问顺序时，LinkedHashMap便成为理想选择。本文将深入解析LinkedHashMap如何实现并保持元素顺序，以及它在实际开发中的应用场景。LinkedHashMap是HashMap的一个子类，继承了其基本的哈希表结构，同时通过引入一个双向链表来维护元素的顺序。这个双向链表连接了所有条目（Entry），使得在遍历时能够按照特定顺序返回元素。默认情况下，LinkedHashMap维护的是插入顺序——即元素第一次被放入映射的顺序。这意味着当你遍历一个LinkedHashMap时，得到的键值对顺序与插入顺序完全一致，这在需要可预测输出顺序的场景中极为重要。要理解其工作原理，必须了解其内部结构。每个LinkedHashMap.Entry不仅包含键、值、哈希和下一个节点的引用（如HashMap中的桶结构），还额外包含了before和after两个引用，用于构建双向链表。每当有新的...
2025年11月22日
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2025-11-21

Go语言中字符串键Map性能优化：深入理解与Interning实践，go语言map取值
Go语言中字符串键Map性能优化：深入理解与Interning实践，go语言map取值
在Go语言的日常开发中，map[string]T 是一种极为常见的数据结构。无论是配置解析、缓存管理，还是路由匹配，开发者频繁使用以字符串为键的哈希表。然而，在高并发或大规模数据处理场景下，这种看似简单的结构可能成为性能瓶颈。其根源往往不在于 map 本身的实现，而在于字符串作为键的开销——尤其是重复字符串带来的内存浪费和哈希计算负担。Go语言中的字符串是不可变值类型，由指向底层字节数组的指针和长度组成。每次对字符串进行赋值或作为参数传递时，虽然不会复制内容，但会在栈或堆上创建新的字符串头结构。当大量相同的字符串被反复用作 map 的键时，不仅会占用额外的内存空间，还会导致多次重复的哈希计算。尽管Go运行时已经对字符串哈希做了高度优化，但在极端场景下，这些微小开销叠加起来仍不容忽视。更深层的问题在于，即使两个字符串内容完全相同，它们在内存中可能是两份独立的副本。这意味着，即便逻辑上是同一个键，map 在查找时仍需对每个副本执行完整的哈希和比较流程。这不仅增加了CPU负载，也削弱了缓存局部性，影响整体性能。为解决这一问题，一个有效的策略是字符串驻留（String Interning...
2025年11月21日
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2025-08-20

Couchbase中字符串池化的实现与优化
Couchbase中字符串池化的实现与优化
一、字符串池化的核心价值在NoSQL数据库系统中，字符串（如文档ID、字段名）可能占据30%以上的内存空间。Couchbase采用字符串池化（String Interning）技术，将重复字符串存储为单一实例，通过引用方式复用。某电商平台实测显示，该技术使字段名存储量减少72%，单节点内存占用下降18%。二、实现机制剖析2.1 哈希表与原子引用Couchbase的字符串池本质是线程安全的std::unordered_map变体： cpp class StringPool { private: std::mutex mutex_; std::unordered_map<std::string_view, PooledString> pool_; }; 采用string_view避免二次拷贝，配合引用计数实现自动回收。当计数器归零时，触发LRU机制清理。2.2 内存布局优化通过对比标准存储与池化存储的差异：| 存储方式 | 存储100万个"status"字段 | 内存占用 | |---------|------------------------|--------...
2025年08月20日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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