Redis中的双数组字典让数据更快速存取（redis的双数组字典）

Redis中的双数组字典：让数据更快速存取

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Redis是一个开源的键值对存储系统，其快速的读写性能和丰富的数据类型支持在互联网等应用场景中广泛应用。而其中的双数组字典是Redis中非常重要的数据结构，它可以使得数据更快速地存储和存取。

什么是双数组字典？

了解一下什么是字典。字典（即哈希表）是一种常见的数据结构，它可以支持常数时间内的查找、插入和删除操作。

双数组字典是一种特殊的字典数据结构，它通过双数组实现了字典的基本操作。双数组字典采用双数组这种高效的压缩数据结构来存储节点之间的关系，以此实现了字典的高效存储和存取。

为什么双数组字典快速？

1. 双数组的压缩存储方式

双数组采用了压缩存储的方式，可以将可能出现的节点都存储在一个连续的数组中，避免了指针操作和动态内存分配。

2. 明确定位

通过双数组字典的存储和查询方式，我们可以明确地知道一个节点的位置，即双数组中的某个下标。这种明确定位的方式可以提高数据访问的效率。

3. Cache-friendly

双数组字典是Cache-friendly的，也就是说，由于它是基于数组实现的，它的访问模式可以更好地适应现代 CPU 的缓存行结构，提高存储和访问的效率。

实现思路

双数组字典可以建立在Trie树的基础上，而Trie树可以由三个部分构成：节点类型，指向子节点的指针以及存储在节点中的值。每个节点都可以看作是一个状态，状态之间的转移可以是字符级的，也可以是单词级的，这就得益于Trie树可以支持前缀匹配查询。

在双数组字典中，我们对每个节点都添加一个状态，状态初始值为-1，表示这是一个非终止状态。如果一个字符是有效字符，那么它在字典序序列中的顺序是固定的，我们只需要记录这个顺序即可，在双数组字典中，每个字符有两个对应的状态，分别表示在该节点一单词的结尾和在该节点一单词的中间，这种方式可以将一个字符映射到两个状态中，从而实现了节约空间的存储方式。

代码实现

Redis中双数组字典的实现是基于C语言，代码结构比较清晰。在代码实现过程中，主要分为三个部分：

1.初始化双数组

定义了一个叫做bi的局部变量，调用了crawlDict()函数，初始化了该字典中的双数组。

2.添加节点

在添加节点的过程中，首先需要使用Trie树的方式对键进行遍历，得出该键在Trie树中的路径和目标位置。然后，我们需要找到一个叫做base的数组，其保存了一个整数序列，这个序列中，每个整数表示节点在双数组中的下标或大小。

对于base数组来说，其中的元素要么是负数，要么是一个大于0的正数。负数代表当前节点是单词的结尾，在base数组中对应的值即为当前节点处的双数组下标加1并取反。而正数则代表当前节点不是单词的结尾，在base数组中对应的值即为当前节点处的下标值。

在添加节点时，我们需要按照双数组字典的算法，判断一个节点是否可用。也就是说，需要判断该节点的前一个节点和后一个节点是否可用。如果可用，我们就将当前节点直接放入对应的位置。如果不可用，我们就需要使用连锁输入的方式，将另外的节点移动到目标位置，然后再将当前节点放入对应位置。

3.查询节点

在查询节点的过程中，我们需要使用Trie树的方式对键进行遍历，得出该键在Trie树中的路径和目标位置。然后，我们需要找到base数组，然后通过计算下标查找对应的值，根据值的正负来判断当前节点是否符合要求，最终返回对应的值。

总结

双数组字典是Redis中非常重要的数据结构，它通过双数组实现了字典的基本操作，可以使得数据更快速地存储和存取。它的高效存储和访问方式得益于双数组的压缩存储、明确定位和Cache-friendly的特点。在实现过程中，我们需要清楚地理解双数组字典的实现思路，并且需要对代码做一些详尽的调试和测试。

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文章名称：Redis中的双数组字典让数据更快速存取（redis的双数组字典）
新闻来源：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news39/125689.html

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