1.Python代码阅读（第56篇）：获取列表的源码前n个最大/最小值
2.面试官问：为什么list.sort()比Stream().sorted()更快？
3.hashmap底层实现原理
4.用 Redis 搞定游戏中的实时排行榜，附源码！源码

Python代码阅读（第56篇）：获取列表的源码前n个最大/最小值

       获取列表的前n个最大/最小值的Python代码阅读，旨在为初学者提供一个清晰直观的源码示例。此内容不推荐直接应用于项目源码分析，源码而是源码绝悟源码为帮助理解基础编程概念。

       我们通过实例来看看如何实现这个功能。源码代码片段源自-seconds-of-python。源码

       定义max_n函数，源码接收一个列表和取值个数n作为参数，源码返回列表前n个最大数组成的源码列表。它利用sorted()函数结合列表切片来完成此任务。源码源码指标翻译sorted()函数接收可迭代对象并返回一个已排序列表。源码该函数允许指定两个可选参数，源码key和reverse。源码key参数用于指定一个函数来从元素中提取比较的键，而reverse参数则控制排序方向。

       具体实现如下：sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)。

       在实现max_n函数时，我们调用sorted()函数并传入reverse=True参数，以确保列表按降序排列。通过切片操作，我们获取前n个元素，源码时代老板返回作为结果。

       实现min_n函数与max_n类似，只需将sorted()函数的reverse参数设置为False，使排序方向为升序。这样，我们就能得到列表前n个最小数组成的列表。

       通过以上代码实现，读者能轻松理解如何在Python中获取列表中的最大或最小值的前n个元素。这种操作在数据处理和分析中尤为常见，提供了一种简单而高效的方法来筛选数据。

面试官问：为什么list.sort()比Stream().sorted()更快？

       面试时，源码编程证书经常有人探讨list.sort()与Stream().sorted()排序性能的差异。通常，list.sort()被描述为更快。但这个结论背后的原因是什么？

       首先，让我们通过实验验证这个观点。一个简单的示例显示，原生的list.sort()在性能上确实优于stream().sorted()。然而，这并不意味着就绝对更快，因为性能还取决于JVM的编译优化。基准测试显示，go下载源码随着集合大小的增长，list.sort()的效率优势更加明显。

       stream().sorted()需要将list转换为Stream，再进行排序和收集，这增加了额外的开销。通过测试，这部分开销对整个排序过程的影响相对较小。此外，查看Java的源码，可以观察到原生排序方法被直接调用，而stream()的排序过程则涉及更多的步骤，时间自然更长。

       尽管如此，精确测量两者的性能差距需要深入到JDK源码层面，这通常需要专业人员进行。不过，上述分析已经给出了list.sort()在大部分情况下表现更快的主要原因。总结来说，尽管stream().sorted()在逻辑上可能更直观，但list.sort()的性能优势得益于直接排序和较少的转换操作。

       最后，如果你对此感兴趣，可以参考作者是奉壹呀在juejin.cn/post/...的详细探讨。

hashmap底层实现原理

       hashmap底层实现原理是SortedMap接口能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。

       å¦‚果使用排序的映射，建议使用TreeMap。在使用TreeMap时，key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator，否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。

       Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable

       ä»Žç»“构实现来讲，HashMap是：数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的。

扩展资料

       ä»Žæºç å¯çŸ¥ï¼ŒHashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组。Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)，除了K，V，还包含hash和next。

       HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突，采用链地址法来解决问题，链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。

       å¦‚果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。

用 Redis 搞定游戏中的实时排行榜，附源码！

       使用 Redis 实现游戏实时排行榜的步骤如下：

       1. 分类：按排行主体类型分为等级、战力和通天塔、通关时间等排行榜。

       2. 思路：基于实时性考虑，决定使用 Redis 实现排行榜。使用 Redis 的有序集合（SortedSet）来实现排行榜，通过 Redis 命令 ZADD 来添加成员-积分。默认情况下，若积分相同，按照成员字典顺序排序。

       3. 实现复合排序：等级排行榜中，分数定义为等级* + 战力，考虑到数值范围和 Redis 的表示能力，设计分数足以覆盖需求。通天塔排行榜中，为满足通过层数相同，通关时间较早的优先要求，将通关时间转换为相对时间，定义分数为层数*^N + (基准时间 - 通关时间)。

       4. 排名数据动态更新：对于等级排行榜，使用有序集合存储角色 UID 和复合积分，使用哈希存储动态数据。玩家等级和战斗力变化时，实时更新有序集合中的复合积分，同时更新动态数据。

       5. 取排行榜：以等级排行榜为例，通过 Redis 命令获取排行榜数据。优化步骤包括分析和解决潜在问题，采用 Pipeline 或 Multi 模式提升效率。

       实现过程中，关注技术细节和代码优化，确保排行榜功能稳定高效。参考相关资源获取更深入的实现和优化技巧。代码示例以 PHP 语言实现，展示了排行榜最基础的实现方式。