1.关于VPP源码——dpo机制源码分析
2.HashMap实现原理一步一步分析(1-put方法源码整体过程)
3.concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?查表
4.急求LZW算法源代码!!!
5.List LinkedList HashSet HashMap底层原理剖析
6.Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash

关于VPP源码——dpo机制源码分析

       VPP的源码dpo机制紧密与路由结合。路由查找的表查最终结果为load_balance_t结构，相当于一个hash表，找算包含多种dpo，查表指向下一步动作。源码jenkins 源码管理详解dpo标准类型包括：DPO_LOAD_BALANCE、表查DPO_DROP、找算DPO_IP_NULL、查表DPO_PUNT。源码DPO_LOAD_BALANCE内含私有数据load_balance_t，表查通过dpo_id_t中的找算dpoi_index索引具体实例。DPO_DROP将数据包送往"XXX-drop"节点，查表简单处理后传至"error-drop"节点完成数据包丢弃。源码DPO_IP_NULL将数据包送往"ipx-null"节点，表查决定是否回传icmp不可达或禁止包。

       DPO_PUNT与DPO_PUNT核心函数与加锁/解锁无关。这些函数增加私有数据结构的引用计数，对于无私有数据的dpo则为空实现。内部调用注册时提供的函数指针。dpo设置操作包括将数据包从child dpo传递给parent dpo。通过在child dpo的dpoi_next_node中增加指向parent dpo对应node的slot索引，实现数据包传递。dpo_edges为四重指针，用于缓存child dpo对应的node指向下一跳parent dpo对应node的slot索引。

HashMap实现原理一步一步分析(1-put方法源码整体过程)

       本文分享了HashMap内部的实现原理，重点解析了哈希(hash)、散列表(hash table)、哈希码(hashcode)以及hashCode()方法等基本概念。

       哈希(hash)是将任意长度的输入通过散列算法转换为固定长度输出的过程，建立一一对应关系。常见算法包括MD5加密和ASCII码表。

       散列表(hash table)是苹果xs代源码一种数据结构，通过关键码值映射到表中特定位置进行快速访问。

       哈希码(hashcode)是散列表中对象的存储位置标识，用于查找效率。

       Object类中的hashCode()方法用于获取对象的哈希码值，以在散列存储结构中确定对象存储地址。

       在存储字母时，使用哈希码值对数组大小取模以适应存储范围，防止哈希碰撞。

       HashMap在JDK1.7中使用数组+链表结构，而JDK1.8引入了红黑树以优化性能。

       HashMap内部数据结构包含数组和Entry对象，数组用于存储Entry对象，Entry对象用于存储键值对。

       在put方法中，首先判断数组是否为空并初始化，然后计算键的哈希码值对数组长度取模，用于定位存储位置。如果发生哈希碰撞，使用链表解决。

       本文详细介绍了HashMap的存储机制，包括数组+链表的实现方式，以及如何处理哈希碰撞。后续文章将继续深入探讨HashMap的其他特性，如数组长度的优化、多线程环境下的性能优化和红黑树的引入。

concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?

       ConcurrentHashMap在JDK1.8的线程安全机制基于CAS+synchronized实现，而非早期版本的分段锁。

       在JDK1.7版本中，ConcurrentHashMap采用分段锁机制，包含一个Segment数组，每个Segment继承自ReentrantLock，并包含HashEntry数组，黄金箱体密码源码每个HashEntry相当于链表节点，用于存储key、value。默认支持个线程并发，每个Segment独立，互不影响。

       对于put流程，与普通HashMap相似，首先定位至特定的Segment，然后使用ReentrantLock进行操作，后续过程与HashMap基本相同。

       get流程简单，通过hash值定位至segment，再遍历链表找到对应元素。需要注意的是，value是volatile的，因此get操作无需加锁。

       在JDK1.8版本中，线程安全的关键在于优化了put流程。首先计算hash值，遍历node数组。若位置为空，则通过CAS+自旋方式初始化。

       若数组位置为空，尝试使用CAS自旋写入数据；若hash值为MOVED，表示需执行扩容操作；若满足上述条件均不成立，则使用synchronized块写入数据，同时判断链表或转换为红黑树进行插入。链表操作与HashMap相同，链表长度超过8时转换为红黑树。

       get查询流程与HashMap基本一致，通过key计算位置，瞎子跳眼源码若table对应位置的key相同则返回结果；如为红黑树结构，则按照红黑树规则获取；否则遍历链表获取数据。

急求LZW算法源代码!!!

       #include<iostream>

       #include<cstdio>

       #include<cstring>

       #include<ctime>//用来计算压缩的时间

       using namespace std;

       //定义常数

       const int MAX = ;//最大code数，是一个素数，求模是速度比较快

       const int ascii = ; //ascii代码的数量

       const int ByteSize = 8; //8个字节

       struct Element//hash表中的元素

       {

        int key;

        int code;

        Element *next;

       }*table[MAX];//hash表

       int hashfunction(int key)//hash函数

       {

        return key%MAX;

       }

       void hashinit(void)//hash表初始化

       {

        memset(table,0,sizeof(table));

       }

       void hashinsert(Element element)//hash表的插入

       {

        int k = hashfunction(element.key);

        if(table[k]!=NULL)

        {

        Element *e=table[k];

        while(e->next!=NULL)

        {

        e=e->next;

        }

        e->next=new Element;

        e=e->next;

        e->key = element.key;

        e->code = element.code;

        e->next = NULL;

        }

        else

        {

        table[k]=new Element;

        table[k]->key = element.key;

        table[k]->code = element.code;

        table[k]->next = NULL;

        }

       }

       bool hashfind(int key,Element &element)//hash表的查找

       {

        int k = hashfunction(key);

        if(table[k]!=NULL)

        {

        Element *e=table[k];

        while(e!=NULL)

        {

        if(e->key == key)

        {

        element.key = e->key;

        element.code = e->code;

        return true;

        }

        e=e->next;

        }

        return false;

        }

        else

        {

        return false;

        }

       }

       void compress(void)//压缩程序

       {

        //打开一个流供写入

        FILE *fp;

        fp = fopen("result.dat", "wb");

        Element element;

        int used;

        char c;

        int pcode, k;

        for(int i=0;i<ascii;i++)

        {

        element.key = i;

        element.code = i;

        hashinsert(element);

        }

        used = ascii;

        c = getchar();

        pcode = c;

        while((c = getchar()) != EOF)

        {

        k = (pcode << ByteSize) + c;

        if(hashfind(k, element))

        pcode = element.code;

        else

        {

        //cout<<pcode<<' ';

        fwrite(&pcode, sizeof(pcode), 1, fp);

        element.code = used++;

        element.key = (pcode << ByteSize) | c;

        hashinsert(element);

        pcode = c;

        }

        }

        //cout<<pcode<<endl;

        fwrite(&pcode, sizeof(pcode), 1, fp);

       }

       int main(void)

       {

        int t1,t2;

        //欲压缩的文本文件

        //freopen("input.txt","r",stdin);

        freopen("book5.txt","r",stdin);

        t1=time(NULL);

        hashinit();

        compress();

        t2=time(NULL);

        cout<<"Compress complete! See result.dat."<<endl;

        cout<<endl<<"Total use "<<t2-t1<<" seconds."<<endl;

       }

List LinkedList HashSet HashMap底层原理剖析

       ArrayList底层数据结构采用数组。数组在Java中连续存储，因此查询速度快，时间复杂度为O(1)，插入数据时可能会慢，特别是需要移动位置时，时间复杂度为O(N)，但末尾插入时时间复杂度为O(1)。数组需要固定长度，ArrayList默认长度为，最大长度为Integer.MAX_VALUE。在添加元素时，如果数组长度不足，则会进行扩容。JDK采用复制扩容法，通过增加数组容量来提升性能。若数组较大且知道所需存储数据量，可设置数组长度，或者指定最小长度。例如，设置最小长度时，扩容长度变为原有容量的1.5倍，从增加到。

       LinkedList底层采用双向列表结构。链表存储为物理独立存储，因此插入操作的时间复杂度为O(1)，且无需扩容，也不涉及位置挪移。箱体下沿源码然而，查询操作的时间复杂度为O(N)。LinkedList的add和remove方法中，add默认添加到列表末尾，无需移动元素，相对更高效。而remove方法默认移除第一个元素，移除指定元素时则需要遍历查找，但与ArrayList相比，无需执行位置挪移。

       HashSet底层基于HashMap。HashMap在Java 1.7版本之前采用数组和链表结构，自1.8版本起，则采用数组、链表与红黑树的组合结构。在Java 1.7之前，链表使用头插法，但在高并发环境下可能会导致链表死循环。从Java 1.8开始，链表采用尾插法。在创建HashSet时，通常会设置一个默认的负载因子（默认值为0.），当数组的使用率达到总长度的%时，会进行数组扩容。HashMap的put方法和get方法的源码流程及详细逻辑可能较为复杂，涉及哈希算法、负载因子、扩容机制等核心概念。

Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash

       当哈希值相同发生冲突时，Redis 使用链表法解决，将冲突的键值对通过链表连接，但随着数据量增加，冲突加剧，查找效率降低。负载因子衡量冲突程度，负载因子越大，冲突越严重。为优化性能，Redis 需适时扩容，将新增键值对放入新哈希桶，减少冲突。

       扩容发生在 setCommand 部分，其中 dictKeyIndex 获取键值对索引，判断是否需要扩容。_dictExpandIfNeeded 函数执行扩容逻辑，条件包括：不在 rehash 过程中，哈希表初始大小为0时需扩容，或负载因子大于1且允许扩容或负载因子超过阈值。

       扩容大小依据当前键值对数量计算，如哈希表长度为4，实际有9个键值对，扩容至（最小的2的n次幂大于9）。子进程存在时，dict_can_resize 为0，反之为1。fork 子进程用于写时复制，确保持久化操作的稳定性。

       哈希表缩容由 tryResizeHashTables 判断负载因子是否小于0.1，条件满足则重新调整大小。此操作在数据库定时检查，且无子进程时执行。

       rehash 是为解决链式哈希效率问题，通过增加哈希桶数量分散存储，减少冲突。dictRehash 函数完成这一任务，移动键值对至新哈希表，使用位运算优化哈希计算。渐进式 rehash 通过分步操作，减少响应时间，适应不同负载情况。定时任务检测服务器空闲时，进行大步挪动哈希桶。

       在 rehash 过程中，数据查询首先在原始哈希表进行，若未找到，则在新哈希表中查找。rehash 完成后，哈希表结构调整，原始表指向新表，新表内容返回原始表，实现 rehash 结果的整合。

       综上所述，Redis 通过哈希表的扩容、缩容以及 rehash 动态调整哈希桶大小，优化查找效率，确保数据存储与检索的高效性。这不仅提高了 Redis 的性能，也为复杂数据存储与管理提供了有力支持。

十二点哈希查找的硬件实现（一）：哈希查找

       一、引子：哈希查找的硬件探索

       在数据检索的世界中，哈希查找如同一把神秘的钥匙，以其惊人的效率赢得了广泛应用。它通过键值的直接映射，消除了传统查找方式中对键值区分的繁琐，如在ARP表查询中的高效表现。选择一个合适的哈希函数是关键，如简单的加减乘除、取余运算，甚至位操作，都需要考量元素分布的特性。

       二、碰撞解决：挑战与策略

       然而，哈希查找并非一帆风顺，当多个键值映射到同一个位置时，我们面临碰撞的问题。这可能导致查询结果的不确定性。解决之道有开放定址法、链地址法，甚至还有公共溢出区和再哈希法。开放定址法与链地址法则虽能应对冲突，但时间复杂度有所增加。公共溢出区则需要额外的空间，而再哈希法尽管时间复杂度较低，却不能确保总能找到空闲位置。

       三、硬件挑战与突破

       在硬件层面实现哈希查找并非易事，它涉及复杂的逻辑设计和性能优化。硬件哈希表结构的比较与选择，将在后续章节中详述。感兴趣的读者可以参考我在gitee上的项目：twelvenine/hashtable-verilog，那里包含了详细的源码和性能测试结果，是我们深入理解哈希查找硬件实现的重要资源。

       四、结语：期待你的参与

       哈希查找的硬件之旅还在继续，每一步都需要我们深入思考和实践。如果你对这些技术有疑问，或者想要分享你的见解，欢迎在评论区留言，或者通过私信与我交流。让我们一起探索哈希查找在硬件世界中的无限可能。

hash / hashtable（linux kernel 哈希表）

       哈希表，或称为散列表，是一种高效的数据结构，因其插入和查找速度的优势而备受关注。然而，其空间利用率并不固定，需要权衡。让我们通过实例来深入理解它的作用和工作原理。

       想象一个场景：我们需要高效地存储和访问大量数据。首先，常规的数组方法，如普通数组和有序数组，虽然插入简单，但查找效率低，尤其是在数据量较大时。例如，查找可能需要对数千个元素进行比较。有序数组通过牺牲增删效率来提升查询，但数组空间固定且可能浪费大量资源。

       链表提供了更灵活的增删操作，但随机访问困难，适合数据频繁变动的情况。红黑树在查询和增删效率上表现优秀，但此处暂不讨论。庞大的数组虽然理论上能快速查找，但实际操作中难以实现，因为它需要预先预估并准备极大数据空间。

       这时，哈希表登场了。它利用哈希函数将数据映射到一个较小的数组中，即使存在冲突（不同数据映射到同一地址），通过链表解决，仍然能显著提升查找效率。例如，即使身份证号的哈希结果可能有重复，但实际冲突相对较少，通过链表链接，平均查找次数大大减少。

       使用哈希表包括简单的步骤：包含头文件，声明和初始化哈希表，添加节点，以及通过哈希键查找节点。在实际源码中，如Linux kernel的hash.h和hashtable.h文件，哈希表的初始化和操作都是基于这些步骤进行的。

       总结来说，哈希表在大数据场景中通过计算直接定位数据，显著提高效率，尤其是在数据量增大时。如果你对Linux kernel的哈希表实现感兴趣，可以关注我的专栏RTFSC，深入探讨更多源码细节。