前言本篇随笔主要写了Vue框架中路由的基本概念、路由对象属性、vue-router插件的基本使用效果展示。案例分析、原理图解、附源码地址获取。作为自己对Vue路由进行页面跳转效果知识的总结与笔记。因内容有案例解读，代码实现，导致篇幅稍长，大约3分钟可以浏览完，如有需要的话（请笔友耐心看完，也可按目录查找所需内容）如需要全部案例代码-自取：（百度网盘链接，全套案例源码）链接：https://pan.baidu.com/s/1EHOCU2qfDSx1BgI-SueFEg?pwd=1234 提取码：1234本篇随笔目录：PS:点击模版后的--> 这个标志可以浏览目录结构，以便快速定位需要的内容 一、
前言本篇随笔主要写了Vue框架中路由的基本概念、路由对象属性、vue-router插件的基本使用效果展示。案例分析、原理图解、附源码地址获取。作为自己对Vue路由进行页面跳转效果知识的总结与笔记。因内容有案例解读，代码实现，导致篇幅稍长，大约3分钟可以浏览完，如有需要的话（请笔友耐心看完，也可按目录查找所需内容）如需要全部案例代码-自取：（百度网盘链接，全套案例源码）链接：https://pan.baidu.com/s/1EHOCU2qfDSx1BgI-SueFEg?pwd=1234 提取码：1234本篇随笔目录：PS:点击模版后的--> 这个标志可以浏览目录结构，以便快速定位需要的内容 一、
1引言之前介绍了Redis的数据存储及String类型的实现，接下来再来看下List、Hash、Set及SortedSet的数据结构的实现。2ListList类型通常被用作异步消息队列、文章列表查询等；存储有序可重复数据或做为简单的消息推送机制时，可以使用Redis的List类型。对于这些数据的存储通常会使用链表或者数组作为存储结构。使用数组存储，随机访问节点通过索引定位时间复杂度为O(1)。但在初始化时需要分配连续的内存空间；在增加数据时，如果超过当前分配空间，需要将数据整体搬迁移到新数组中。使用链表存储，在进行前序遍历或后续遍历，当前节点中要存储前指针和后指针，这两个指针在分别需要8byt
1引言之前介绍了Redis的数据存储及String类型的实现，接下来再来看下List、Hash、Set及SortedSet的数据结构的实现。2ListList类型通常被用作异步消息队列、文章列表查询等；存储有序可重复数据或做为简单的消息推送机制时，可以使用Redis的List类型。对于这些数据的存储通常会使用链表或者数组作为存储结构。使用数组存储，随机访问节点通过索引定位时间复杂度为O(1)。但在初始化时需要分配连续的内存空间；在增加数据时，如果超过当前分配空间，需要将数据整体搬迁移到新数组中。使用链表存储，在进行前序遍历或后续遍历，当前节点中要存储前指针和后指针，这两个指针在分别需要8byt
Hash数据结构使用ziplist当同时满足下面两个条件时,使用ziplist存储数据元素个数少于512个(hash-max-ziplist-entries:512)每个元素长度小于64字节(hash-max-ziplist-value:64)不满足上面的条件,使用hashtableHash使用ziplist图解可以看到,当hash以ziplist编码存储时,键值对依次按顺序存放在ziplist中,key在前,value在后.Hash使用hashtable图解哈希表相关的数据结构//字典typedefstructdict{dictType*type;//类型特定函数void*privdata;
Hash数据结构使用ziplist当同时满足下面两个条件时,使用ziplist存储数据元素个数少于512个(hash-max-ziplist-entries:512)每个元素长度小于64字节(hash-max-ziplist-value:64)不满足上面的条件,使用hashtableHash使用ziplist图解可以看到,当hash以ziplist编码存储时,键值对依次按顺序存放在ziplist中,key在前,value在后.Hash使用hashtable图解哈希表相关的数据结构//字典typedefstructdict{dictType*type;//类型特定函数void*privdata;
1.Redis底层数据结构Redis数据库就像是一个哈希表，首先对key进行哈希运算得到哈希值再取模得到一个下标，每个元素是一个节点，节点之间形成链表。这感觉有点像Java中的HashMap。不同的数据类型的实现方式是不一样的，可以通过objectencoding命令查看底层真正的数据存储结构同一种类型在不同的条件下所采用的数据结构也不一样，例如：Redis是键值对形式的数据库，key可以是任意值（PS：最终都会转成string），value有多种数据类型详见：https://redis.io/docs/manual/data-types/data-types-tutorial/至此，已经很清
1.Redis底层数据结构Redis数据库就像是一个哈希表，首先对key进行哈希运算得到哈希值再取模得到一个下标，每个元素是一个节点，节点之间形成链表。这感觉有点像Java中的HashMap。不同的数据类型的实现方式是不一样的，可以通过objectencoding命令查看底层真正的数据存储结构同一种类型在不同的条件下所采用的数据结构也不一样，例如：Redis是键值对形式的数据库，key可以是任意值（PS：最终都会转成string），value有多种数据类型详见：https://redis.io/docs/manual/data-types/data-types-tutorial/至此，已经很清
实现语言：C++1.散列表散列表，英文名称为HashTable，又称哈希表、杂凑表等。线性表和树表的查找是通过比较关键字的方法，查找的效率取决于关键字的比较次数。而散列表是根据关键字直接访问的数据结构。散列表通过散列函数将关键字映射到存储地址，建立了关键字和存储地址之间的一种直接映射关系。例如：关键字集key=(17,24,48,25)，散列函数H(key)=key%5，散列函数将关键字映射到存储地址下标，将关键字存储到散列表的对应位置。理想情况下，散列表查找的时间复杂度是O(1)。但是，散列函数可能会把两个或两个以上的关键字映射到同一地址，发生“冲突”，发生冲突的不同关键字称为“同义词”，也
实现语言：C++1.散列表散列表，英文名称为HashTable，又称哈希表、杂凑表等。线性表和树表的查找是通过比较关键字的方法，查找的效率取决于关键字的比较次数。而散列表是根据关键字直接访问的数据结构。散列表通过散列函数将关键字映射到存储地址，建立了关键字和存储地址之间的一种直接映射关系。例如：关键字集key=(17,24,48,25)，散列函数H(key)=key%5，散列函数将关键字映射到存储地址下标，将关键字存储到散列表的对应位置。理想情况下，散列表查找的时间复杂度是O(1)。但是，散列函数可能会把两个或两个以上的关键字映射到同一地址，发生“冲突”，发生冲突的不同关键字称为“同义词”，也
