1.map和字典的字典字典区别
2.C#浅析C# Dictionary实现原理
3.jieba源码解析（一）——中文分词
4.Redis 源码分析字典（dict）
map和字典的区别
第一个区别就先来说说继承关系吧
如果你baidu一下，会发现网上的源码源码大致说法与“由于Java发展的历史原因。Hashtable是下载基于陈旧的Dictionary类的，HashMap是字典字典Java 1.2引进的Map接口的一个实现。”相同。源码源码
这种说法没有错，下载在线测算网站源码但是字典字典不够准确，特别是源码源码对于我们这种大众菜鸟来说，如果不去深究的下载话，可能就会造成一些理解上的字典字典差异。简单的源码源码认为Hashtable没有继承Map接口。
我们可以参考一下最新的下载JDK1.6的源码，看看这两个类的字典字典定义：
public class Hashtable<K,V>extends Dictionary<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable { …}
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { …}
可以看到hashtable也是继承了Map接口。
它们的源码源码不同是Hashtable（since JDK1.0）就继承了Dictionary这个抽象类，
而HashMap（since JDK1.2）继承的下载则是AbstractMap这个抽象类。
第二个区别我们从同步和并发性上来说说它们两个的不同。
可以通过这两个类得源码来分析，Hashtable中的主要方法都做了同步处理，而HashMap则没有。
可以说Hashtable在默认情况支持同步，而HashMap在默认情况下是不支持的。
我们在多线程并发的广州源码科技环境下，可以直接使用Hashtable，但是要使用HashMap的话就要自己增加同步处理了。
对HashMap的同步处理可以使用Collections类提供的synchronizedMap静态方法；
或者直接使用JDK5.0之后提供的java.util.concurrent包里的ConcurrentHashMap类。
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群晖 源码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，字典会创建新的视频浏览 源码桶和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。
jieba源码解析（一）——中文分词
全模式解析：
全模式下的中文分词通过构建字典树和DAG实现。首先加载字典，dsp程序源码字典树中记录词频，例如词"不拘一格"在字典树中表示为{ "不" : 0, "不拘" : 0, "不拘一" : 0, "不拘一格" : freq}。接着构造DAG，表示连续词段的起始位置。例如句子'我来到北京清华大学'，分词过程如下：
1. '我'：字典树中key=0，尝试'我来'，不在字典，结束位置0寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0]}。
2. '来'：字典树中key=1，尝试'来到'，在字典，继续尝试'来到北'，不在字典，结束位置1寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1]}。
3. '到'：字典树中key=2，尝试'来到北'，不在字典，结束位置2寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1], 2:[2]}。
4. 以此类推，最终形成所有可能分词结果：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学。
全模式的关键代码涉及字典树和DAG的构建与使用。
精确模式与HMM模式解析：
精确模式与HMM模式对句子'我来到北京清华大学'的分词结果分别为：
精确模式：'我'/'来到'/'北京'/'清华大学'
HMM模式：'我'/'来到'/'了'/'北京'/'清华大学'
HMM模式解决了发现新词的问题。解析过程分为三个步骤：
1. 生成所有可能的分词。
2. 生成每个key认为最好的分词。
3. 按照步骤2的方式对每个key的结果从前面向后组合，注意判断单字与下个单字是否可以组成新词。
最后，解析结果为：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学
HMM模式中的Viterbi算法在jieba中用于发现新词。算法通过统计和概率计算，实现新词的发现与分词。
具体应用中，HMM模型包含五个元素：隐含状态、可观测状态、初始状态概率矩阵、隐含状态转移概率矩阵、观测状态转移概率矩阵。模型利用这些元素实现状态预测与概率计算，进而实现中文分词与新词发现。
在Viterbi算法中，重要的是理解隐含状态、可观测状态、转移概率矩阵之间的关系，以及如何利用这些信息进行状态预测和概率计算。具体实现细节在代码中体现，包括字典树构建、DAG构造、概率矩阵应用等。
Redis 源码分析字典（dict）
Redis 的内部字典世界：从哈希表到高效管理的深度解析
Redis，作为开源的高性能键值存储系统，其内部实现的字典数据结构是其核心组件之一。这个数据结构采用自定义的哈希表——dictEntry，巧妙地存储和管理着键值对。让我们一起深入理解这一强大工具的运作机制。
首先，Redis的字典是基于哈希表的，通过哈希函数将键转换为数组索引，实现高效查找。dictEntry结构巧妙地封装了键（key）、值（value）以及指向下一个节点的指针，构成了数据存储的基本单元。同时，dict包含一系列操作函数，包括哈希计算、键值复制、比较以及销毁操作，这些函数的指针类型（dictType）和实际数据结构共同构建了其高效性能。
在字典的管理中，rehash是一个关键概念，它标志着哈希表的重新分布过程。rehash标志是一个计数器，用于跟踪当前哈希表实例的状态，确保在负载过高时进行扩容。当ht_used[0]非零，且满足特定条件（如元素数量超过初始桶数），服务器会触发resize操作，这通常在serverCron定时任务中进行，以避免磁盘I/O竞争。
rehash过程中，Redis采取渐进式策略，通过dictRehash函数，逐个移动键值对到新哈希表，确保操作的线程安全。为了避免长时间阻塞，这个过程被分散到函数中，并通过serverCron定时任务，以毫秒级的步长进行，确保在无磁盘写操作时进行。
在处理过期键时，dictRehashMilliseconds()函数扮演重要角色，它在rehash时监控时间消耗，确保性能。rehash过程中，dictAdd负责插入新哈希表，而dictFind和dictDelete则需处理ht_table[0]和ht_table[1]的键值对。
Redis的默认哈希算法采用SipHash，保证了数据的分布均匀性。在持久化时，负载因子默认设置为5，而rehash后，数据结构会采用迭代器的形式，分为安全和非安全两种，以满足不同场景的需求。
在实际操作中，如keysCommand，会选择安全模式以避免重复遍历，而在处理大规模数据时，如scan命令，可能需要使用非安全模式，但需注意可能带来的问题。
总的来说，Redis的字典数据结构是其高效性能的基石，通过精细的哈希管理、rehash策略以及迭代器设计，确保了在高并发和频繁操作下的稳定性和性能。深入理解这些内部细节，对于优化Redis性能和应对复杂应用场景至关重要。
