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1.Redis7.0源码阅读:哈希表扩容、负次缩容以及rehash
2.C语言编程。幂计码负利用公式:π/4=1-1/3+1/5-1/7+……+1/(4n-3)-1/(4n-1)按照以下两种要求分别计算π的算源算值。

负次幂计算源码_负次幂的次幂计算

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,负次Redis 幂计码负论坛源码 .net使用链表法解决,将冲突的算源算键值对通过链表连接,但随着数据量增加,次幂冲突加剧,负次查找效率降低。幂计码负负载因子衡量冲突程度,算源算负载因子越大,次幂冲突越严重。负次为优化性能,幂计码负Redis 算源算需适时扩容,将新增键值对放入新哈希桶,减少冲突。收费管理系统源码php

       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,终极优化源码在哪找如哈希表长度为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ai数字人软件源码稳定性。

       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,影视app搭建源码软件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。

C语言编程。利用公式:π/4=1-1/3+1/5-1/7+……+1/(4n-3)-1/(4n-1)按照以下两种要求分别计算π的值。

       (1)首先,要知道系数为正数的项的分母是4n-3(n为正数项的项数),为负数的项的分母为4n-1(n为负数项的项数),即分母的变化规律是1、3、5、7...的奇数数列,则第n项的分母为2n-1,第项的分母为2*-1

// math1.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

       //

       #include "stdafx.h"

       #include<iostream>

       #include<cmath>

       using namespace std;

       int main()

       {

        double p=0,j=1;

        int i;

        for( i=1;i<;i++ ) //此处i为项数

        {

        j=pow(-1.0,i+1)/(2*i-1); //pow(x,y)求x的y次幂

        p+=j;

        printf("%lf\n",4*p); //输出每一项的值

        }

        printf("%lf\n",4*p); //输出最终pi值

        system("PAUSE");//屏幕暂停

        return 0;

       }

       运行结果:

       (试验可知,项数越大,得出的圆周率值越精确。)

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