redis ダブルリンクリスト
機能:
len: O(1)、リンクリストの長さを取得
-
head: O(1)、先頭の最初のノード
tail: O(1)、末尾の最初のノード
ループなし: 非循環リンクリスト
- ##void *: あらゆる種類のデータを保存します。 (動的言語は自然に生まれます)
- ##listCreate
- listEmpty
- listRelease
- ノードの追加/ノードの削除:
- listAddNodeHead
- listAddNodeTail
- listInsertNode
- listDelNode
- イテレータ/順方向/逆方向トラバーサルの実装:
- listGetIterator
- listReleaseIterator
- listRewind
- listRewindTail
- ##listNext リストのコピー、検索、回転、マージ操作:
-
listDup - listSearchKey
##listIndex
listRotateTailToHead
listRotateHeadToTail
listJoin
#ソース コード
3. Python を使用して Redis double Linked list API を実装します
redis リスト定義ノードと DLinkList を参照してください。
Python 動的言語はメモリの適用とリリースを手動で管理する必要があります。
ジェネレーターを使用して順方向および逆方向のトラバーサルを遅延実装します。
""" 参考redis adlist.c. 实现双链表相关的api head tail None <- <- <- 1 2 3 -> -> -> None len:3 """ import copy from typing import Any class Node(object): def __init__(self, data) -> None: self.next = None self.pre = None self.data = data def __str__(self) -> str: return f"{self.data}" class DLinkList(object): def __init__(self) -> None: self.head = None self.tail = None self.len = 0 def empty(self) -> None: self.head = None self.tail = None self.len = 0 def add_node_head(self, data=None) -> Node: """[头插法] Args: data ([type], optional): [description]. Defaults to None. """ new_node = Node(data=data) if self.len == 0: # 链表为空. 处理头/尾指针 self.tail = new_node self.head = new_node else: # 插入新节点 new_node.next = self.head self.head.pre = new_node self.head = new_node self.len += 1 return new_node def add_node_tail(self, data: Any=None) -> Node: """[尾插法] Args: data ([type], optional): [description]. Defaults to None. """ new_node = Node(data=data) if self.len == 0: # 链表为空. 处理头/尾指针 self.tail = new_node self.head = new_node else: # 插入新节点 new_node.pre = self.tail new_node.next = self.tail.next self.tail.next = new_node # 更新尾指针 self.tail = new_node self.len += 1 return new_node def insert_node(self, old_node: Node=None, data: Any=None, after: bool=False) -> None: """[插入新节点, 在旧节点的前/后] Args: old_node (Node, optional): [旧节点]. Defaults to None. data (Any, optional): [新数据]. Defaults to None. after (Bool, optional): [是否在之后插入]. Defaults to False. """ assert self.len, f"self.len({self.len}) must > 0" new_node = Node(data=data) if after: new_node.pre = old_node new_node.next = old_node.next old_node.next.pre = new_node old_node.next = new_node if self.tail == old_node: self.tail = new_node else: new_node.pre = old_node.pre new_node.next = old_node old_node.pre.next = new_node old_node.pre = new_node if self.head == old_node: self.head = new_node self.len += 1 def del_node(self, node: Node) -> None: """[删除节点] Args: node (Node): [description] """ assert self.len, "DLinklist is None" if not node: return if node == self.head: self.head = node.next else: # 1.处理next node.pre.next = node.next if node == self.tail: self.tail = node.pre else: # 2.处理pre node.next.pre = node.pre node.pre = None node.next = None del node self.len -= 1 def next(self, reversed:bool=False): """[获取生成器] Args: reversed (bool, optional): [description]. Defaults to False. Returns: [type]: [description] """ if reversed: return self._reverse_next() return self._next() def _reverse_next(self): """[反向迭代, 使用生成器记录状态] Yields: [type]: [description] """ cur = self.tail idx = self.len - 1 while cur: yield (idx, cur) idx -= 1 cur = cur.pre def _next(self): """[正向迭代, 使用生成器记录状态]] Yields: [type]: [description] """ cur = self.head idx = 0 while cur: yield (idx, cur) idx += 1 cur = cur.next def dup(self): return copy.deepcopy(self) def find(self, key: Any=None) -> tuple: if not key: return g = self.next() for idx, node in g: if node.data == key: return idx, node return -1, None def rotate_tail_to_head(self) -> None: """[正向旋转节点] 移动尾节点,插入到头部 """ assert self.len >= 2, "dlist len must >=2" head = self.head tail = self.tail # remove tail self.tail = tail.pre self.tail.next = None # move to head tail.next = head tail.pre = head.pre self.head = tail def rotate_head_to_tail(self) -> None: """[反向旋转节点] 移动头点,插入到尾部 """ assert self.len >= 2, "dlist len must >=2" head = self.head tail = self.tail # remove head self.head = head.next self.head.pre = None # move to tail tail.next = head head.pre = tail self.tail = head self.tail.next = None def join(self, dlist: Any=None): """[合并双链表] Args: dlist (Any, optional): [description]. Defaults to None. """ pass def __str__(self) -> str: ans = "" for idx, node in self.next(reversed=False): ans += f"idx:({idx}) data:({node.data})n" return ans def test_add_node(dlist:DLinkList=None): n = 5 for i in range(n): dlist.add_node_tail(data=i) # dlist.add_node_head(data=i) print(dlist) def test_del_node(dlist:DLinkList=None): i = dlist.len while i: node = None dlist.del_node(node) i -= 1 print(dlist) def test_insert_node(dlist:DLinkList=None): # dlist.insert_node(old_node=old_node, data=100, after=True) # print(dlist, id(dlist)) # nlist = dlist.dup() # print(nlist, id(nlist)) idx, fnode = dlist.find(1) print('find node:', idx, fnode) dlist.insert_node(fnode, 100, after=True) print("insert after") print(dlist) dlist.insert_node(fnode, 200, after=False) print("insert before") print(dlist) def test_rotate(dlist:DLinkList=None): print("move head to tail") dlist.rotate_head_to_tail() print(dlist) print("move tail to head") dlist.rotate_tail_to_head() print(dlist) def test_join(dlist:DLinkList=None, olist:DLinkList=None): print("join list") nlist = dlist.join(olist) print(nlist) def main(): dlist = DLinkList() test_add_node(dlist) # test_del_node(dlist) # test_insert_node(dlist) test_rotate(dlist) if __name__ == "__main__": main()
以上がPythonでRedisダブルリンクリストを実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

redisisclassifiedsaNosqldatabasebasesakey-valuedataModelinsteaded ofthetraditionaldatabasemodel.itoffersspeedand andffficability、makingidealforreal-timeaplications andcaching、butmaynotbesbesutable fors cenariois requiring datientiantientioniity

Redisは、データをキャッシュし、分散ロックとデータの持続性を実装することにより、アプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティを向上させます。 1)キャッシュデータ:Redisを使用して頻繁にアクセスしたデータをキャッシュして、データアクセス速度を向上させます。 2)分散ロック:Redisを使用して分散ロックを実装して、分散環境での操作のセキュリティを確保します。 3)データの持続性:データの損失を防ぐために、RDBおよびAOFメカニズムを介してデータセキュリティを確保します。

Redisのデータモデルと構造には、5つの主要なタイプが含まれます。1。文字列:テキストまたはバイナリデータの保存に使用され、原子操作をサポートします。 2。リスト:キューとスタックに適した注文された要素コレクション。 3.セット:順序付けられていない一意の要素セット、セット操作をサポートします。 4。注文セット(sortedset):ランキングに適したスコアを持つ一意の要素セット。 5。ハッシュテーブル(ハッシュ):オブジェクトの保存に適したキー価値ペアのコレクション。

Redisのデータベースメソッドには、メモリ内データベースとキー価値ストレージが含まれます。 1)Redisはデータをメモリに保存し、速く読み取り、書き込みます。 2)キー価値のペアを使用してデータを保存し、キャッシュやNOSQLデータベースに適したリスト、コレクション、ハッシュテーブル、注文コレクションなどの複雑なデータ構造をサポートします。

Redisは、高速パフォーマンス、リッチデータ構造、高可用性とスケーラビリティ、持続性能力、幅広いエコシステムサポートを提供するため、強力なデータベースソリューションです。 1)非常に速いパフォーマンス:Redisのデータはメモリに保存され、非常に速い読み取り速度と書き込み速度が高く、高い並行性と低レイテンシアプリケーションに適しています。 2)豊富なデータ構造:さまざまなシナリオに適したリスト、コレクションなど、複数のデータ型をサポートします。 3)高可用性とスケーラビリティ:マスタースレーブの複製とクラスターモードをサポートして、高可用性と水平スケーラビリティを実現します。 4)持続性とデータセキュリティ:データの整合性と信頼性を確保するために、データの持続性がRDBとAOFを通じて達成されます。 5)幅広い生態系とコミュニティのサポート:巨大なエコシステムとアクティブなコミュニティにより、

Redisの主な機能には、速度、柔軟性、豊富なデータ構造のサポートが含まれます。 1)速度:Redisはメモリ内データベースであり、読み取り操作はほとんど瞬間的で、キャッシュとセッション管理に適しています。 2)柔軟性:複雑なデータ処理に適した文字列、リスト、コレクションなど、複数のデータ構造をサポートします。 3)データ構造のサポート:さまざまなビジネスニーズに適した文字列、リスト、コレクション、ハッシュテーブルなどを提供します。

Redisのコア関数は、高性能のメモリ内データストレージおよび処理システムです。 1)高速データアクセス:Redisはデータをメモリに保存し、マイクロ秒レベルの読み取り速度と書き込み速度を提供します。 2)豊富なデータ構造:文字列、リスト、コレクションなどをサポートし、さまざまなアプリケーションシナリオに適応します。 3)永続性:RDBとAOFを介してディスクにデータを持続します。 4)サブスクリプションを公開:メッセージキューまたはリアルタイム通信システムで使用できます。

Redisは、次のようなさまざまなデータ構造をサポートしています。1。文字列、単一価値データの保存に適しています。 2。キューやスタックに適したリスト。 3.非重複データの保存に使用されるセット。 4。ランキングリストと優先キューに適した注文セット。 5。オブジェクトまたは構造化されたデータの保存に適したハッシュテーブル。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。
