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【如何快速分析源码】【onviftest 源码】【sourcetree源码】list的源码_list 源码

来源:长沙建站模板源码 发表时间:2024-11-26 16:56:14

1.线程安全的list之synchronizedList和CopyOnWriteArrayList
2.大神们,码l码初始化顺序表InitList(L)的码l码源码怎么写?
3.深入理解 Python 虚拟机:列表(list)的实现原理及源码剖析
4.C#浅析C# List实现原理

list的源码_list 源码

线程安全的list之synchronizedList和CopyOnWriteArrayList

        在上篇文章中我们已经介绍了其他的一些list集合,如ArrayList、linkedlist等。不清楚的可以看下上篇文章 /p/ab5bf7

        但是向ArrayList这些会出现线程不安全的问题,我们该怎样解决呢?接下来就是要介绍我们线程安全的list集合synchronizedList和CopyOnWriteArrayList。

        synchronizedList的使用方式:

        从上面的使用方式中我们可以看出,synchronizedList是将List集合作为参数来创建的synchronizedList集合。

        synchronizedList为什么是线程安全的呢?

        我们先来看一下他的源码:

        我们大概贴了一些常用方法的源码,从上面的源码中我们可以看出,其实synchronizedList线程安全的原因是因为它几乎在每个方法中都使用了synchronized同步锁。

        synchronizedList官方文档中给出的使用方式是以下方式:

        在以上源码中我们可以看出,官方文档是建议我们在遍历的时候加锁处理的。但是既然内部方法以及加了锁,为什么在遍历的时候还需要加锁呢?我们来看一下它的遍历方法:

        从以上源码可以看出,虽然内部方法中大部分都已经加了锁,但是iterator方法却没有加锁处理。那么如果我们在遍历的时候不加锁会导致什么问题呢?

        试想我们在遍历的时候,不加锁的情况下,如果此时有其他线程对此集合进行add或者remove操作,那么这个时候就会导致数据丢失或者是脏数据的问题,所以如果我们对数据的要求较高,想要避免这方面问题的话,在遍历的时候也需要加锁进行处理。

        但是既然是使用synchronized加锁进行处理的,那肯定避免不了一些锁开销。有没有效率更好的方式呢?那就是我们另一个主要的并发集合CopyOnWriteArrayList。

        CopyOnWriteArrayList是在执行修改操作时,copy一份新的数组进行相关的操作,在执行完修改操作后将原来集合指向新的集合来完成修改操作。具体源码如下:

        从以上源码我们可以看出,它在执行add方法和remove方法的时候,分别创建了一个当前数组长度+1和-1的数组,将数据copy到新数组中,然后执行修改操作。修改完之后调用setArray方法来指向新的数组。在整个过程中是使用ReentrantLock可重入锁来保证不会有多个线程同时copy一个新的数组,从而造成的混乱。并且使用volatile修饰数组来保证修改后的可见性。读写操作互不影响,所以在整个过程中整个效率是非常高的。

        synchronizedList适合对数据要求较高的情况,但是因为读写全都加锁,所有效率较低。

        CopyOnWriteArrayList效率较高,适合读多写少的场景,因为在读的时候读的是旧集合,所以它的实时性不高。

大神们,初始化顺序表InitList(L)的码l码源码怎么写?

       /*int InitList(SqList *L)//初始化顺序表

       { /*L为指向顺序表的指针*/

       /*L->length = 0;

       return 1;//可能出现异常

       }*/

深入理解 Python 虚拟机:列表(list)的实现原理及源码剖析

       深入理解 Python 虚拟机:列表(list)的实现原理及源码剖析

       在 Python 虚拟机中,列表作为基本数据类型之一,码l码能够存储各种类型的码l码数据并支持多种操作。本文将详细解析列表在 cpython 实现中的码l码如何快速分析源码结构和关键操作的源代码。

       列表结构解析

       在 cpython 实现中,码l码列表由一系列元素构成,码l码每个元素由一个指针指向 Python 对象。码l码列表还包含一个表示元素数量的码l码字段,一个用于存储列表长度的码l码字段,以及一个用于存储对象引用计数的码l码字段。

       创建和扩容机制

       创建列表时,码l码不会直接分配内存,码l码而是码l码将需要释放的内存地址保存在数组中,以便下次创建列表时复用。列表扩容时,通过检查当前容量并相应地增加,以适应新添加的元素。

       插入和删除操作

       插入元素时,将插入位置及其后元素后移一位。onviftest 源码删除元素时,将后续元素前移,直至空位。

       复制操作

       列表复制分为浅拷贝和深拷贝。浅拷贝仅复制对象的指针,改变原始列表中的元素会影响复制后的列表。深拷贝则复制对象及其内部内容,确保复制后的列表独立于原始列表。

       列表清理和反转

       清空列表时,将元素数量字段设置为零,sourcetree源码并减少所有对象的引用计数,以便在计数为零时自动释放内存。反转列表使用交换元素指针实现,不改变元素值。

       总结

       本文深入介绍了 Python 列表的内部实现,包括创建、扩容、插入、删除、复制、arcore源码清理和反转等操作的源代码。理解这些细节有助于更高效地编写 Python 代码并深入掌握 Python 的内部机制。

C#浅析C# List实现原理

       C# List 实现原理详解

       在面试中,我被问到List的初始化容量问题,暴露了自己在C#编程中的不足。List作为C#中最常见的可伸缩数组组件,常用于替代数组,其可扩展性避免了手动分配数组大小的麻烦,甚至有时作为链表使用。那么,兄弟源码它底层的工作机制如何呢?我们来深入了解其添加、插入、删除、索引操作以及排序等方面的实现。

       Add操作

       在添加元素前,List会调用EnsureCapacity确保有足够的空间,如果容量不够,会按需扩容,初始容量为4,每次扩张都是翻倍:4, 8, , ...。然而,List使用数组作为底层数据结构,虽然索引访问快,扩容时会产生新的数组,造成内存浪费和GC压力。

       Insert操作

       插入操作涉及Array.Copy,将指定索引后的元素后移,时间复杂度为O(n)。这可能导致性能降低和内存冗余。

       Remove操作

       删除元素时,同样通过Array.Copy将指定索引后的元素前移,O(n)复杂度。删除元素后,后续元素需要移动,增加了内存消耗和GC负担。

       索引访问与Find

       直接使用数组下标访问速度快,但Find的线性查找可能导致O(n)效率。在Unity中,foreach可能导致额外的GC,尽管Unity5.5已解决这个问题,但仍需注意foreach可能增加垃圾对象。

       Clear操作

       Clear并不会删除数组,仅清零元素并设_size为0,表示容量为0,避免内存浪费。

       foreach与Sort

       foreach在Unity中可能增加额外GC,但已在新版本中解决。List的Sort使用快速排序,时间复杂度为O(nlogn)。

       总结与参考

       深入理解List的实现原理,对提高C#编程效率至关重要。参考《Unity3D高级编程之进阶主程》第一章和List源码(list.cs),以优化代码和避免不必要的性能损失。

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