1.【C#】浅析C# Dictionary实现原理
2.jieba源码解析(一)——中文分词
3.Redis 网站网站源码分析字典(dict)
4.源代码阅读+一个示例 详解timm库背后的create_model以及register_model函数
【C#】浅析C# Dictionary实现原理
在探索新领域时,往往急于求成,首页依赖网络答案和他人指导,源码源码忽视了独立思考与总结的自典重要性。我作为一位使用C#两三年的各种开发者,最近被问及C#字典的网站网站layedit 源码基本实现原理,这促使我反思自己的首页学习方法。字典这种看似日常使用的源码源码工具,其实隐藏着不少底层架构的自典奥秘。本文将带你一起学习C#字典的各种源码,深入理解字典实现的网站网站细节。
我们从源码出发,首页解析C#字典的源码源码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)。自典桶用于存储碰撞后的各种元素,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android关联源码下载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。
在字典的实现中,有两样关键的城市规划源码算法不容忽视: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,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',海明编码 源码不在字典,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android 轨迹记录源码方式对每个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。
源代码阅读+一个示例 详解timm库背后的create_model以及register_model函数
深入理解timm库的核心,本文将重点剖析create_model和register_model这两个关键函数的工作原理。timm库以其封装的便捷性和SOTA模型集成而闻名,但内部细节往往被隐藏。本文将通过一个实例,揭示create_model的全貌,包括register_model的作用,帮助读者更好地掌握这两个函数的使用。
首先,create_model从model_name入手,如vit_base_patch_,通过parse_model_name函数将其解析。这个过程包括urlsplit函数,用于解析model_name,如timm和vit_base_patch_被分别赋值给model_source和model_name。
进一步,split_model_name_tag函数被调用,将model_name拆分为基础模型名称和配置参数。例如,model_name='vit_base_patch_',tag=''。
然后,is_model函数检查model_name是否已注册在timm的_model_entrypoints字典中。register_model实际上是一个函数修饰器,它允许用户自定义模型,并将其添加到timm的框架中,以便无缝使用timm的训练工具,如ImageNet训练。
在is_model验证后,create_fn通过model_entrypoint(model_name)创建模型。register_model的__name__属性在此过程中起到关键作用,它将用户自定义的函数与timm的框架连接起来。
通过以上步骤,本文旨在解构create_model的内部逻辑,帮助读者更好地掌握register_model的修饰器功能,从而在项目中更自信地运用timm库。现在,让我们跟随代码实例,深入了解这两个函数的运作细节。