1.在线查字典/汉语字典大全/字典查询网站源码开发搭建
2.VBA实例：字典的汉字汉字详解与使用
3.C#源码解析 - Dictionary 六
4.C#浅析C# Dictionary实现原理
5.C#中关于字典(Dictionary)的使用
6.Redis 源码分析字典（dict）
在线查字典/汉语字典大全/字典查询网站源码开发搭建
本项目提供一款独立的WAP手机端字典应用，设计简洁大气，字典字典易于优化SEO，源码源码具备较强的下载实用性。
应用整体数据量约为MB，汉字汉字内置近三万条字典数据，字典字典sfud源码覆盖大量常用汉字，源码源码满足用户查询需求。下载
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以下是应用的部分效果截图，请参考。
VBA实例：字典的详解与使用
欢迎大家来到Excel小火箭的分享，我们今天来探讨VBA中字典的使用。
字典是一种存储键值对的数据结构，用于临时保存数据信息，是VBA进阶中不可或缺的工具。我们可以通过循环记录键值，若字典中已存在键，则会自动覆盖。字典的定义简洁明了，一对一的不重复数据是其核心。
假设我们想要从销售表中获取客户信息，包括客户（唯一值）与存在多次消费的客户（重复项），字典的特长就是记录一对一的结果，即每个键值对应一个项。通过循环，板块先知指标源码我们能够记录键值，若字典中已存在键，则会自动覆盖。
让我们通过代码实现这一过程，回复“小火箭”，获取源代码。
字典计数与求和逻辑简单，与公式结合使用可以高效完成。代码示例已在文中提供，您可以根据需要进行替换。
字典有多种属性和方法，常用的有Count、Key、Item、Exists、Keys、Items等。键值Key具有唯一性，不存在重复值。Key与Item成对出现，通过Key可以查找到对应的Item，Item可以存在重复。通过dOnly.addarrData(i, 1),""可以将键值存入字典，dOnly(arrData(i, 1)) = ""则是同义表达。键值Key与项Item的逻辑关系在这里体现得淋漓尽致。
判断字典中是否存在键值、获取键值数量、遍历字典等操作，都能通过字典的方法轻松实现。我们还可以通过一维数组形式存取键值与项，转置提取至单元格中。
声明字典需要先引用对象再使用，资源提取网站源码后期绑定是较为常用的方式。前期绑定有对象和属性的提示，但在未勾选引用的电脑上无法运行。个人更偏好后期绑定方式。
总结来说，字典的使用在VBA中相当广泛，只需稍加练习，就能熟练掌握。希望这篇文章对您有所帮助，如果有任何疑问或建议，请随时留言，感谢您的关注！
再次提醒，回复“小火箭”获取源代码，祝您学习愉快！
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，更新字典的墨水屏app源码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。
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，活动报名付费源码利用空闲链表（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#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，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，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
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。
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，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。
