1.【C#】浅析C# Dictionary实现原理
2.三个逆天的字典字典神级网站
3.C#中关于字典(Dictionary)的使用
4.jieba源码解析（一）——中文分词
5..NET开源、简单、网站网站实用的源码源码数据库文档生成工具
6.Python攻防之弱口令、自定义字典生成及网站防护

【C#】浅析C# Dictionary实现原理

       在探索新领域时，免费往往急于求成，下载依赖网络答案和他人指导，字典字典主页 锁 源码忽视了独立思考与总结的网站网站重要性。我作为一位使用C#两三年的源码源码开发者，最近被问及C#字典的免费基本实现原理，这促使我反思自己的下载学习方法。字典这种看似日常使用的字典字典工具，其实隐藏着不少底层架构的网站网站奥秘。本文将带你一起学习C#字典的源码源码源码，深入理解字典实现的免费细节。

       我们从源码出发，下载解析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，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。

       在字典的菠菜源码开发实现中，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。

三个逆天的神级网站

       分享三个技术资源网站供朋友们免费下载使用，内容涵盖各类编程书籍和源码。

       第一个网站：hwzq.xyz，备用地址ftp.host.sanfengyun.cn，访问密码：qwerAA。第二个网站：qq.hwjy.top，备用地址ftp.host.abeiyun.cn，访问密码：qwerAA。第三个网站：hwjy.top，备用地址ftp.host.udouyun.cn，访问密码：qwerAA。

       未来将提供有关Python、PHP、C语言的实用技巧，包括但不限于操作WinAPI，如实现窗口、界面等功能。有时，我们可能使用Python调用C语言来达成这些目标，但取决于时间安排。之前，已开发一个模仿CE的工具，具备一些强大的功能，尽管与真正的CE相比仍有差距。此外，计划整理以前关于Python和PHP的字符串、元组、字典、数组、文件等操作，将它们整理为函数供用户使用。

C#中关于字典(Dictionary)的灰度超市源码使用

       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

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matlab radarvcd 源码分词，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。

.NET开源、简单、实用的数据库文档生成工具

       推荐一款.NET开源（MIT License）、免费、简单、实用的数据库文档（字典）生成工具——DBCHM。该工具支持多种文档格式导出，包括CHM、Word、Excel、PDF、python aes源码Html、XML、Markdown等，满足不同需求。支持的数据库包括：SqlServer、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、SQLite。

       生成的数据库文档包含表结构信息，提供直观的数据库视图。注意，Oracle在v1.8.0.3-beta版本及以后暂不会查询显示自增数据。设置项目DBCHM为启动项目运行，访问项目源码链接获取详细信息和更多实用功能。

       欲了解更多项目详情和实用功能，请访问项目开源地址。项目已收录到C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架精选中。关注此精选资源，可以帮助您及时了解C#、.NET和.NET Core领域的最新动态和最佳实践，提高开发效率和质量。欢迎提交PR推荐或自荐，让优秀的项目和框架得到更多关注。

Python攻防之弱口令、自定义字典生成及网站防护

       本文聚焦于Python在网络安全领域的应用，特别是自定义字典生成以及网站防护策略。首先，介绍暴力破解法，这是一种直接针对密码的攻击手段，虽然破解任何密码是时间问题，但密码的复杂度会延长破解时间。Web账号和常见口令如"admin"、"test"等，由于易记性而常被使用，但这也使得账号和口令容易受到暴力破解攻击。密码的生成往往基于常见密码和特定规则，如网站域名"demo.study.com"的可能密码组合。

       数据库的非法获取能为攻击者提供网站管理账号、用户隐私信息甚至服务器最高权限。通过搜索引擎和特定工具，如Google、百度以及网络安全工具如wwwscan、御剑等，可以找到网站后台入口关键字，例如"admin.asp"、"manage.asp"等。在Google搜索时，可以使用如"intitle:后台管理"的语法进行关键词搜索。

       弱口令被定义为容易猜测或被破解工具破解的口令。这类口令通常只包含简单数字和字母，风险较高。"freebuf"网站的最弱密码排行榜提供了一个示例，推荐读者学习弱口令的危害与防范方法。

       使用Python的exrex库可以轻松生成密码。exrex是一个命令行工具和Python模块，支持生成与给定正则表达式匹配的所有或随机字符串。用户只需通过pip安装exrex，然后使用exrex.generate函数即可生成密码。

       高精度字典生成是利用特定规则组合生成密码，比如以网站域名"demo.eastmount.com/"为基准，结合常见的密码词典进行组合。生成的字典可以进一步扩展，通过创建规则文件（如rule.ini），定义生成密码的规则，如使用特定字典、特殊字符、年份等。

       实现网站暴力登录，例如使用Selenium自动化爬虫库模拟登录。构建包含用户名和密码输入的HTML源代码，通过自动化代码遍历常见密码组合，实现登录尝试。此过程需要考虑网站的异常处理，如错误提示"login_error"。

       在网络安全实践中，了解密码生成和破解的原理对于保护系统至关重要。构建复杂且多样化的密码策略，结合自动化工具，可以显著提升系统的防护能力。对于网站开发者和管理员而言，理解弱口令的危害并采取措施保护用户数据安全是其职责所在。在日常维护中，定期更新密码策略、加强用户教育、使用双因素认证等方法，可以有效防范弱口令带来的风险。

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，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，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！

教你阅读 Cpython 的源码（一）

       目录

1. CPython 介绍

       在Python使用中，你是否曾好奇字典查找为何比列表遍历快？生成器如何记忆变量状态？Cpython，作为流行版本，其源代码为何选择C和Python编写？Python规范，内存管理，这里一一揭示。

       文章将深入探讨Cpython的内部结构，分为五部分：编译过程、解释器进程、编译器和执行循环、对象系统、以及标准库。了解Cpython如何工作，从源代码下载、编译设置，到Python模块和C模块的使用，让你对Python核心概念有更深理解。

       2. Python 解释器进程

       学习过程包括配置环境、文件读取、词法句法解析，直至抽象语法树。理解这些步骤，有助于你构建和调试Python代码。

       3. Cpython 编译与执行

       了解编译过程如何将Python代码转换为可执行的中间语言，以及字节码的缓存机制，将帮助你认识Python的编译性质。

       4. Cpython 中的对象

       从基础类型如布尔和整数，到生成器，深入剖析对象类型及其内存管理，让你掌握Python数据结构的核心。

       5. Cpython 标准库

       Python模块和C模块的交互，以及如何进行自定义C版本的安装，这些都是Cpython实用性的体现。

       6. 源代码深度解析

       从源代码的细节中，你会发现编译器的工作原理，以及Python语言规范和tokenizer的重要性，以及内存管理机制，如引用计数和垃圾回收。

       通过本文，你将逐步揭开Cpython的神秘面纱，成为Python编程的高手。继续深入学习，提升你的Python技能。

       最后：结论

       第一部分概述了源代码、编译和Python规范，后续章节将逐步深入，让你在实践中掌握Cpython的核心原理。

       更多Python技术，持续关注我们的公众号：python学习开发。

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。