php源码之array_key_exists

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先定一个flag,以后争取每天理解一个php函数源码,熟悉php内核。

函数array_key_exists等数组相关的函数都定义在源码ext/standard/array.c文件中。

array_key_exists函数的作用是检测给定数组array中是否有键为key的值。源码如下:

PHP_FUNCTION(array_key_exists)
{
	zval *key;					/* key to check for */
	HashTable *array;			/* array to check in */

	ZEND_PARSE_PARAMETERS_START(2, 2)
		Z_PARAM_ZVAL(key)
		Z_PARAM_ARRAY_OR_OBJECT_HT(array)
	ZEND_PARSE_PARAMETERS_END();

	switch (Z_TYPE_P(key)) {
		case IS_STRING:
			if (zend_symtable_exists_ind(array, Z_STR_P(key))) {
				RETURN_TRUE;
			}
			RETURN_FALSE;
		case IS_LONG:
			if (zend_hash_index_exists(array, Z_LVAL_P(key))) {
				RETURN_TRUE;
			}
			RETURN_FALSE;
		case IS_NULL:
			if (zend_hash_exists_ind(array, ZSTR_EMPTY_ALLOC())) {
				RETURN_TRUE;
			}
			RETURN_FALSE;

		default:
			php_error_docref(NULL, E_WARNING, "The first argument should be either a string or an integer");
			RETURN_FALSE;
	}
}

如上,php7中采用zend_parse_parameters_start来代替zend_parse_parameters函数获取参数值,具体实现我还没有弄明白,后面补上,反正作用和zend_parse_parameters一样,之前也有写关于它的博客。

指针变量key指向一个zval结构体,通过判断这个key是字符串类型还是整型分别处理。

如果key指向的zval变量是string类型:

调用函数zend_symtabl_exists_ind函数,传入的第二个参数Z_STR_P(key)展开就是*(key).value.str,不熟悉zval结构的可以自行google一下。函数zend_symtabl_exists_ind定义在zend_hash.h中,代码如下:

static zend_always_inline int zend_symtable_exists_ind(HashTable *ht, zend_string *key)
{
	zend_ulong idx;

	if (ZEND_HANDLE_NUMERIC(key, idx)) {
		return zend_hash_index_exists(ht, idx);
	} else {
		return zend_hash_exists_ind(ht, key);
	}
}

这里面再次先通过函数zend_handle_numeric对key做判断,看这个字符串是不是数字类型的,比如说‘1234’,‘23’这种字符串。判断代码如下:

static zend_always_inline int _zend_handle_numeric_str(const char *key, size_t length, zend_ulong *idx)
{
	const char *tmp = key;

	if (*tmp > '9') {
		return 0;
	} else if (*tmp < '0') {
		if (*tmp != '-') {
			return 0;
		}
		tmp++;
		if (*tmp > '9' || *tmp < '0') {
			return 0;
		}
	}
	return _zend_handle_numeric_str_ex(key, length, idx);
}

这里比较*tmp > '9'其实是比较的ascii码。如果key确实是字符串数字,那么返回函数zend_handle_numeric_str_ex的结果:

ZEND_API int ZEND_FASTCALL _zend_handle_numeric_str_ex(const char *key, size_t length, zend_ulong *idx)
{
	register const char *tmp = key;

	const char *end = key + length;

	if (*tmp == '-') {
		tmp++;
	}

	if ((*tmp == '0' && length > 1) /* numbers with leading zeros */
	 || (end - tmp > MAX_LENGTH_OF_LONG - 1) /* number too long */
	 || (SIZEOF_ZEND_LONG == 4 &&
	     end - tmp == MAX_LENGTH_OF_LONG - 1 &&
	     *tmp > '2')) { /* overflow */
		return 0;
	}
	*idx = (*tmp - '0');
	while (1) {
		++tmp;
		if (tmp == end) {
			if (*key == '-') {
				if (*idx-1 > ZEND_LONG_MAX) { /* overflow */
					return 0;
				}
				*idx = 0 - *idx;
			} else if (*idx > ZEND_LONG_MAX) { /* overflow */
				return 0;
			}
			return 1;
		}
		if (*tmp <= '9' && *tmp >= '0') {
			*idx = (*idx * 10) + (*tmp - '0');
		} else {
			return 0;
		}
	}
}

这个函数的作用就是将字符串数字,通过逐个的获取然后计算出它的整型值,如‘23’=》2*10+3*1(当然代码中没这么简单,我这里是打个比方说这个函数的作用),最后赋值给idx变量。

然后到了最关键的一步,检测idx这个key是否存在于数组ht中了。zend_hash_index_exists(ht,idx);

ZEND_API zend_bool ZEND_FASTCALL zend_hash_index_exists(const HashTable *ht, zend_ulong h)
{
	Bucket *p;

	IS_CONSISTENT(ht);

	if (ht->u.flags & HASH_FLAG_PACKED) {
		if (h < ht->nNumUsed) {
			if (Z_TYPE(ht->arData[h].val) != IS_UNDEF) {
				return 1;
			}
		}
		return 0;
	}

	p = zend_hash_index_find_bucket(ht, h);
	return p ? 1 : 0;
}

这里有一个宏HASH_FLAG_PACKED,为真就代表当前数组的key都是系统生成的,也就是说是按从0到1,2,3等等按序排列的,所以判读键为key的是否存在,直接检查arData数组中第idx个元素是否有定义就行了,这里不涉及什么hash查找,冲突解决等一系列问题。但如果HASH_FLAG_PACKED为假,那么肯定就需要先计算idx的hash值,找到key为idx的数据应该在arData的第几位才行。这就要通过函数zend_hash_index_find_bucket了。

static zend_always_inline Bucket *zend_hash_index_find_bucket(const HashTable *ht, zend_ulong h)
{
	uint32_t nIndex;
	uint32_t idx;
	Bucket *p, *arData;

	arData = ht->arData;
	nIndex = h | ht->nTableMask;
	idx = HT_HASH_EX(arData, nIndex);
	while (idx != HT_INVALID_IDX) {
		ZEND_ASSERT(idx < HT_IDX_TO_HASH(ht->nTableSize));
		p = HT_HASH_TO_BUCKET_EX(arData, idx);
		if (p->h == h && !p->key) {
			return p;
		}
		idx = Z_NEXT(p->val);
	}
	return NULL;
}

这里需要明白一点,数字的哈希值就等于他本身,所以才有不计算h的哈希值,就执行h | ht->nTableMask。

然后处理一下冲突,最后得出key为idx的数据是否存在于数组中。

如果idx确确实实是字符串,那么思路更简单一点,最后通过zen_hash_find_bucket来判断是否存在,与上面zend_hash_index_find_bucket不同的是,函数中要先计算字符串key的哈希值,然后再执行h | ht->nTableMask。

因为篇幅有限,就写到这里了,如果有不正确的地方烦请指正!












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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; 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