我有一个“列”容器类型:structMyColumnType{//Data:Eachrowrepresentsamemberofanobject.vectora;//Allvectorsareguaranteedtohavealwaysvectorb;//thesamelength.vectorc;voidcopy(intfrom_pos,intto_pos);//Thecolumntypeprovidesaninterfacevoidswap(intpos_a,intpos_b);//forcopying,swapping,...voidpush_back();//Andforres
我正在将一些图形代码从Python(networkx)移植到C++(BGL)中。在我的Python代码中，图的顶点和边是实现既定接口(interface)的客户端定义对象；我继续对它们调用一堆方法。一切都很好。天真地，BGL似乎旨在支持具有“捆绑属性”的类似设计模式。这些基本上允许通过传递某些模板参数来为顶点和边定义自定义类型:adjacency_list此处的自定义顶点和边类型由VertexProperties和EdgeProperties给出。在处理这个端口时，我注意到一些事情让我觉得也许BGL的捆绑属性接口(interface)真的只是为了支持(或多或少)不可变类型:边和顶点“描
我正在编写一个复杂的树数据结构，其中存储了很多指针。指针本身会占用大量空间，而这正是我希望节省的空间。所以我来问问有没有这方面的例子。例如:对于64位数据类型，如果它指向的数据肯定是连续的，我可以使用32位或更少的指针吗？我找到了一篇名为TransparentPointerCompressionforLinkedDataStructures的论文，但我认为可能有更简单的解决方案。更新:这是一个octree.关于GPU的一篇论文是GigaVoxels:AVoxel-BasedRenderingPipelineForEfficientExplorationOfLargeAndDetaile
我对Boost图还很陌生。我正在尝试改编一个示例来查找使用VertexList=vecS的Dijkstra最短路径算法。我将顶点容器更改为ListS。我了解到，如果我们使用listS，我们必须为算法提供我们自己的vertex_index才能工作。intmain(int,char*[]){typedeffloatWeight;typedefboost::propertyWeightProperty;typedefboost::propertyNameProperty;typedefboost::propertyIndexProperty;typedefboost::adjacency_l
Rediszrank.Returnstherankofmemberinthesortedsetstoredatkey,withthescoresorderedfromlowtohigh.Therank(orindex)is0-based,whichmeansthatthememberwiththelowestscorehasrank0.为什么复杂度是O(log(N))？成员(member)按分数排序，zrank按成员(member)查询。更新我找到了可能是答案的东西。一个。当zset由ziplist实现时尺寸小于128每个成员的大小小于64字节。因此，ziplist的大小很小，所以这不
我对RedisHyperLogLog的工作原理以及何时使用它有一些基本的想法。在使用它之前，我做了一个测试:我pfadd将一些连续的数字输入到一个HLL条目(以模拟用户ID)，Redis很快给出了一个误报结果。确切地说，如果您pfadd数字193到HLL条目，则将报告数字202已存在于该条目中。你可以在redis-cli中测试它:127.0.0.1:6379>delns(integer)0127.0.0.1:6379>PFADDns193(integer)1127.0.0.1:6379>PFADDns202(integer)0我知道HyperLogLog是一种概率数据结构，但是HLL这
当我从https://github.com/RedisLabsModules/redis-graph.git编译RedisGraph时出现以下错误错误是[0%]BuildingCobjectCMakeFiles/graphblas.dir/Source/GB_AxB_builtin.c.oInfileincludedfrom/Users/tkhader/codeBase/redis/redis-graph/deps/GraphBLAS/Source/GB_AxB_builtin.c:19:/Users/tkhader/codeBase/redis/redis-graph/deps/Gr
我想使用Redis对字符串值进行排序(使用排序集)，但我只能为此目的使用float。我正在寻找一种算法来将字符串转换为浮点0..1值，同时保持顺序。我的意思是s1有这样的算法吗？P.S.我将使用这样的算法对用户名进行排序，在大多数情况下，具有匹配分数的玩家会有完全不同的用户名。所以在大多数情况下，这两种方法都应该有效，但仍然存在冲突的空间。另一方面，字符串将被更不正确地排序，如果几乎相同的用户名排序不正确，这是可以接受的。 最佳答案 每个字符都可以映射到它的ASCII数字。如果将每个字符串转换为其等效的float，连接所有ASCII
我有大约1亿个简单的键值对(它是遗留数据，永远不需要更新，并且键是随机字符串)，我想将它们存储在redis中以供查询。我的想法是，我把前四个字符作为hashkey，存储成hash类型，所以redis中有大约一百万个hashkey，每个hashkey有大约1000个子键。但事情并没有按计划进行。出于某种原因，我发现一些哈希键只有一个子键，但有些哈希键有超过500,000个子键，这些子键可能无法非常有效地编码在内存中。所以我想知道是否有一些简单易懂的算法可以将我的1亿个字符串平均分成10万个桶(int)。当我拿起一个字符串时，我可以使用相同的算法知道它去了哪里。谢谢!!
我正在尝试构建一个可以存储几个(许多增量操作(每个键平均10次增量)-增量操作可以从一堆(~10)不同的节点。最后一个操作获取所有键/值在所有增量之后给定HashMap的(最好是流式传输)完成。在这一点上，我们基本上会删除计数图阅读所有key后。我们也保证他们会一旦我们开始读取键/值计数就不要写入最本质的要求是每个增量操作都应该具有超低的延迟。耐用性不是问题，但正确性才是最重要的。我研究了Redis和Hazelcast。从具有使用适合此用例的技术经验的人那里征求意见。 最佳答案 您可以使用RedisHash对于每个计数图，并使用HI
