一.表遍历 通过ets:first/1获取表的第一个关键字,表中下一个关键字用ets:next/2得到,直到ets:next/2返回'$end_of_table' 当多几个进程并发访问ets表时,可以使用ets:safe_fixtable/2函数来保证,每个元素只被访问一次. -module(traversal_ets).-export([traversal_ets/1]). traversal_ets(Tab) ->    traversal_ets(Tab, ets:first(Tab),

不需要显示用锁,插入和查询时间不仅快而且控制为常量,这就是Erlang的ETS Table. 为什么而设计? Erlang中可以用List表达集合数据,但是如果数据量特别大的话在List中访问元素就会变慢了;这种主要是由于List的绝大部分操作都是基于遍历完成的. Erlang的设计目标是软实时(参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Real-time_computing),在大量数据中检索的时间不仅要快而且要求是常量.为了解决快速查 询的问题,Erlang提供的机制就

都说用ets 写一个cache 太简单, 那就简单的搞一个吧, 具体代码就不贴了, 就说说简要的需求和怎么做(说设计有点虚的慌). 需求场景 >> 查询系统,对于主存储而言,一次写入多次查询 所以,cache 需要能实现: UserA 在查询 RecordA 时, UserB 也需要查询RecordA, 就让UserB waiting, 待UserA 查询完成之后, 共享RecordA 的查询结果. >> 限制单个ets 表的内存使用量,先进先出 那就需要个queue,求 queu

更新:文中示例代码直接从Joe的新版 Erlang 书中摘抄而来,其中模式匹配的代码有错误,现已纠正.应该用 := 匹配字段,而不是 => . 即将发布的 Erlang 17 最大变化之一包括新的数据结构 map 的引入.其他很多动态语言,都在语言层面原生地支持映射的数据结构,因此在写程序的时候随手需要表示一个类似对象结构这样的映射数据非常方便.Erlang 原来也有一个类似的结构,record,不过用起来不太方便,语法比较丑陋,“key”只能是原子,而且整个结构在定义了之后是固定的.当然,在标

xmfdsh我近来心情实在不好,只因为这两天课比较少,然后一下子时间太多,不知道干什么,心情郁闷......这是要闹哪样?这都让我一个郁闷了一个晚上.闲来无聊,回顾下之前学的C#数据结构,数据结构的重要性无论是对于哪门语言都是很必要也很重要的,课程中老师教的C语言,然后我自己自学的C#,再自学了C#的数据结构,对比了下,发现C,C++这些有着指针,比较低级点的语言,写起数据结构更加能考验一个人的思维,C#作为一门高级语言,也是有着自己一套数据结构的,这些更深层次的对比等我都学了比较精通再来慢慢对

1.哈希表ngx_hash_t的优势和特点 哈希表是一种典型的以空间换取时间的数据结构,在没有冲突的情况下,对任意元素的插入.索引.删除的时间复杂度都是O(1).这样优秀的时间复杂度是通过将元素的key值以hash方法f映射到哈希表中的某一个位置来访问记录来实现的,即键值为key的元素必定存储在哈希表中的f(key)的位置.当然,不同的元素的hash值可能相同,这就是hash冲突,有两种解决方法(分离链表发和开放地址发),ngx采用的是开放地址法. 分离链表法是通过将冲突的元素链接在一个哈希表外

上一次说到了实现一个简单cache 的基本思路和想法, http://www.cnblogs.com/--00/p/erlang_ets_something_about_cache.html 在文末, 说到了判断single record 内存占用量. 这次继续说说Erlang 数据项内存的相关问题. 在Erlang efficiency_guide 文档中, 较为清楚的表述了Erlang 系统中不同数据类型的内存消耗, 在这简单贴一两个: Small integer 1 wordOn 32-b

读数据结构与算法分析 哈希表 一种用于以常数平均时间执行插入.删除和查找操作的数据结构. 但是是无序的 一般想法 通常为一个包含关键字的具有固定大小的数组 每个关键字通过散列函数映射到数组中 冲突:两个关键字映射到同一个值 散列函数 简单的散列函数 不均匀,不够好 typedef unsigned int Index ; Index Hash(const char *key, int Tablesize) { unsigned int HashVal = 0; while(*key != '\0

思考: 数组由于内存地址连续,是一种查询快增删慢的数据结构: 链表由于内存地址不连续,是一种查询慢增删快的数据结构: 那么怎么实现查询又快,增删也快的数据结构呢? 要是把数组和链表结合起来会怎么样? 如下图所示这就是散列表的数据结构图,它由数组和链表构成,拥有数组和链表的优点. 那么散列表是怎么实现数据的快速查找和增删的呢? 举个例子 现在你要查找1-50之间的数45,你需要依次遍历每个元素直到找到45为止: 0->1->2->3->4->5->6->7->

第一步 右键点击数据库名字,点击数据传输,在常规视图下选择自己要导出的表, 选择要导出的表,点击文件,然后切换到高级视图下,把插入记录前面的对号取消勾选,点击开始即可只导出表结构

1.进入数据库删除app之前创建的表,如果删除有关联的表报错的话可以先删除其他表然后再删除因关联关系删除不了的表 2.删除django_migrations表中对应的app记录,删除命令delete from django_migrations where app='xxx(app名称)'; 3.删除app对应migrations目录下的所有文件 4.重新执行python manage.py makemigrations xxx(app名称) 和python manage.py migrate

1.限制:erlang官网给出了ets的默认上限:“The default is 1400, can be changed with the environment variable ERL_MAX_ETS_TABLES.” 也就是说但节点上如果不进行配置,那么ets表最大是1400. 2.查看当前ets使用情况:erlang:length(ets:all())查看当前使用情况.os:get_env("ERL_MAX_ETS_TABLES")查看当前ets上限配置.

概要: 内置的存储 描述: 这个模块是Erlang内置存储BIFs的接口.这些提供了在Erlang运行时系统中存储大量数据的能力,并且能够对数据进行持续的访问时间.(在ordered_set的情况下,参见下面,访问时间与存储的对象数量的对数成正比.) 数据被组织成一组动态表,可以存储元组.每个表都是由一个进程创建的.当进程终止时,表将被自动销毁.每个表在创建时都具有访问权限. 表分为四种不同的类型:set.ordered_set.bag和duplicate_bag.set或ordered_set

一.Java_Collections表的实现 与c不同Java已经实现并封装了现成的表数据结构,顺序表以及链表. 1.ArrayList是基于数组的实现,因此具有的特点是:1.有索引值方便查找,对于get和set操作花费常数时间,2.但是其缺点是:插入/删除某个数据的代价比较大. 2.LinkedList是基于双链表实现,因此具有的特点是:1.基于链表方便插入与删除操作开销较小,2.但是不方便索引,不管是索引哪一个元素都需要从头开始逐次查找. 就增删操作下面举个简单例子:给出一个表(具体实现未知

1.前言: 我们提到程序中的集合的时候,往往脑海中会浮现出, 如ArrayList和LinkedList以及和HashMap.当然在提到ArrayList和LinkedList的时候,我们大多数的人都知道一点:ArrayList查询速度快,操作速度慢.LinkedList查询速度慢,但是操作速度快.但是why ? 为什么会是这样的现象? 那么接下我从数据结构角度带大家一起去认识下这个问题. 2.数据结构 --- 线性表 数据结构是计算机存储.组织数据的方式. 数据结构是指相互之间存在一种或多种特

使用场景: # set person name "tom" # set person name "jerry" 1. 字典结构: 哈希表数据结构 typedef struct dictht { //哈希表数组,存的是哈希值 dictEntrry **table; //哈希表大小(table的大小) unsigned long size; //哈希表大小掩码,用于计算索引值,总是等于size-1 unsigned long sizemask; //该哈希表已有节点的数

java实现 数据结构:链表. 栈. 队列.优先级队列.哈希表   数据结构javavector工作importlist 最近在准备找工作的事情,就复习了一下java.翻了一下书和网上的教材,发现虽然很多书是用java讲数据结构的,但是侧重于将数据结构本身的知识,利用java本身的类库来实现数据结构的系统性的讲解少之又少,所以在此做一下总结,方便各位正在准备工作的和用java实现数据结构的朋友们. 附:代码下载:http://download.csdn.net/detail/sunnyskyli

之前总结过使用C语言描述的顺序表数据结构.在C语言类库中没有为我们提供顺序表的数据结构,因此我们需要自己手写,详细的有关顺序表的数据结构描述和C语言代码请见[我的这篇文章]. 在Java语言的JDK中,为我们提供了专门的顺序表的数据结构API—— ArrayList . Java中的ArrayList的基本存储思路和C语言中的思路相似,即将所有元素存储在一个数组中,当数组中的元素个数达到某种标准时,就要扩容.由于顺序表中的其他操作在Java和C中的实现方式大同小异,因此,本文不再详细介绍这些操作

Hash表简介: Hash表是基于数组的,优点是提供快速的插入和查找的操作,编程实现相对容易,缺点是一旦创建就不好扩展,当hash表被基本填满的时候,性能下降非常严重(发生聚集引起的性能的下降),而且没有简便方法以任何一种顺序来遍历表中的数据项,若需要,则要考虑其他的数据结构(选择hash表存储数据一般是不需要有序遍历数据,可以提前预测数据量的大小) Hash化:在hash表中我们一般通过hash函数将数据的关键字转换成为数组的下标(若关键字可以直接作为数组的下标则不需要hash函数转换).现在

哈希表:散列查找 一.线性查找 我们要通过一个键key来查找相应的值value.有一种最简单的方式,就是将键值对存放在链表里,然后遍历链表来查找是否存在key,存在则更新键对应的值,不存在则将键值对链接到链表上. 这种链表查找,最坏的时间复杂度为:O(n),因为可能遍历到链表最后也没找到. 二.散列查找 有一种算法叫散列查找,也称哈希查找,是一种空间换时间的查找算法,依赖的数据结构称为哈希表或散列表:HashTable. Hash: 翻译为散列,哈希,主要指压缩映射,它将一个比较大的域空间映射到