《Redis 设计与实现》第二版读书笔记之字典

本文介绍了字典这一用于保存键值对的抽象数据结构,其键独一无二。重点阐述了Redis中字典的实现,包括哈希表(table属性数组存键值对指针)、哈希表节点,以及字典(type和privdata属性用于多态,ht属性含两个哈希表)。

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字典简介

  • 字典,又称为符号表、关联数组或映射,是一种用于保存键值对的抽象数据结构
  • 字典中的每个键都是独一无二的
  • 字典在Redis中的应用相当广泛,比如Redis的数据库就是使用字典来作为底层实现的,对数据库的增删查改操作也是构建在对字典的操作之上的
  • 除了用来表示数据库之外,字典还是哈希键的底层实现之一

Redis中字典的实现

哈希表

dict.h/dictht:

typedef struct dictht {
    // 哈希表数组
    dictEntry **table;
    // 哈希表大小
    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量
    unsigned long used;
} dictht;

table属性是一个数组,数组中的每个元素都是一个指向dict.h/dictEntry结构的指针,每个dictEntry结构保存这一个键值对

哈希表节点

typedef struct dictEntry {
    // 健
    void *key;;
    // 值
    union{
        void *val;
        uint64_tu64;
        int64_ts64;
    } v;

    // 指向下一个哈希表节点,形成链表,解决键冲突的问题
    struct dictEntry *next;
} dictEntry;

 字典

dict.h/dict

typedef struct dict{
    // 类型特定函数
    dictType *type;

    // 私有数据
    void *privdata;

    // 哈希表
    dictht ht[2];

    // rehash索引
    // 当rehash不进行时,值为-1
    int trehashidx;
} dict;

type属性和privdata属性针对不同类型的键值对,为创建多态字典而设置的
+ type属性是一个指向dictType结构的指针,每个dictType结构保存了一簇用与操作特定类型键值对的函数
+ privdata属性则保存了需要传给那些类型特定函数的可选参数
+ ht属性是一个包含两个项的数组,数组中的每个项都是一个dictht哈希表,一般情况下,字典只用ht[0]哈希表,ht[1]在重哈希时用

我希望以下内容,技术人员一看就明白自己要做什么,所以请进一步描写流程和每一个节点。请注意这里相当于该智能体有跨岗位协作引擎工作流,等。1.运营智能体AI工具需求表 目标:构建跨岗位协同中枢,实现“指令-执行-汇报”闭环,打通多平台账号管理 (1)一、核心功能升级 模块 新增功能描述 输入 输出 技术实现建议 跨岗位协作引擎 1.指令中枢:管理岗输入工作任务,AI自动拆解为子任务 工作任务 (如“618大促推广方案”) 三大输出板块: 1.市场分析,ai根据工作任务分析市场趋势,如历年该时期销量最高日期和时间点,爆款商品的宣传点、折扣优惠计划。 2.内容创作,ai根据市场分析完成工作任务。 3.投放排期,ai根据内容创作的结果进行投放排期的安排。 采用DAG工作流引擎,对接企业IM系统(如企业微信/钉钉) 2.任务分发:按岗位职责自动分配至运营/设计/文案人员界面,实时跟踪进度 内容创作、投放排期 运营/设计/文案的各自任务内容,以及工作进度可视化追踪进度 3.自动汇总:各岗位提交成果后,AI生成结构化汇报(含数据看板+优化建议) 运营/设计/文案的工作成果 ai分析后输出工作成果报表,框架为: 1.运营成果,图表呈现:访客-线形图,加购率、下单率、支付率-三合一综合饼图,成交额-线形图、各购物途径订单量-柱状图。 2.单个设计成果,图表呈现:新老设计图片对比,新老设计点击量对比-线性图,新老设计转换率对比-线性图,用户跳出率-线性图,ai为设计内容打分。 批量输出:如果有多组设计,批量按以下格式输出新老图片对比+新老点击量对比+新老转换率对比+新老跳出率对比+ai打分。 3.文案成果,新旧文案对比(新旧文案内容、点击率-线性图、加购率-线性图) 多账号管理平台 1.一键切换:支持绑定同一平台多个账号(如抖音企业号+员工号),单界面切换账号发布。 各账号的账号和密码/手机号登陆? 发布笔记/视频时,可直接列出所有已登陆的账号名称,选择其中一个账号发布。 集成跨平台API(抖音开放平台/小红书CREATOR等),内置NLP改写模型(如T5+GPT-4o) 2.去重引擎:自动识别即将发布的笔记中,竞品爆款相似度>85%的内容,标记重复风险 已完成但未发布的笔记 ai将其竞品爆款笔记的三个方面进行对比:文本相似度比对、图像识别、商品属性分析。如果认为两段内容/商品在核心信息上高度重合,图片为视觉重合,大于85%,则跳出弹窗用红色字进行明确提醒。 3.智能改写:解析爆款笔记,通过ai生成爆款框架,基于爆款框架生成差异化文案(保留核心卖点,调整叙事结构/视觉元素) 爆款笔记的分享链接 1.获取该笔记的标题,标签文案,图片,收藏评论点赞转发。 2.基于ai生成爆款笔记框架。 3.保留标题标签,改写文案,图片根据滤镜和MD5值去重 全域发布协同 1.跨平台适配:同一内容自动调整格式(抖音竖9:16/小红书3:4) 一组图片/一张图片 1.选择发布的平台 2.根据选择的平台,进行图片格式调整。 调用各平台官方SDK,内置流量规则库(更新机制) 2.定时发布:设置多账号批量发布计划,规避平台限流规则 大致需求 1.ai生成规避平台限流的多账号批量发布计划。 2.根据发布计划,自动进行多账号发布定时的设定。 3.效果追踪:实时统计各账号播放量/转化率,生成跨账号对比报告 已登陆账号 1.实时追踪各账号播放量/转化率,以分钟或小时或日期为单位的线性图。 2.一键生成跨账号播放量/转化率对比报告 (2)二、协同流程示例(以“新品推广”指令为例) graph TD A[管理岗输入指令] --> B[AI拆解任务] B --> C1{运营岗:竞品分析报告} B --> C2{文案岗:爆款文案生成} B --> C3{设计岗:视频分镜脚本} C1 --> D[AI汇总竞品投放策略] C2 --> D[AI优化文案结构] C3 --> D[AI审核分镜可行性] D --> E[自动生成PPT汇报+发布排期表] (3)三、关键技术创新点 1.爆款内容DNA库 o抓取竞品爆款内容 → 拆解为内容要素矩阵(标题结构/BGM/转折点/商品露出时机) o自动生成要素组合建议(例:抖音爆款=悬念标题+0.5s品牌露出+3秒痛点镜头[^1]) 2.跨岗位知识共享 o建立岗位专属知识库:运营侧(平台规则/用户画像)、文案侧(热词库/话术模板)、设计侧(平台视觉规范) o支持智能体跨库检索(如设计岗输入“小红书3C类目首图规范”,自动推送最新案例) 3.安全管控机制 |风险类型|解决方案| |--------------------|---------------------------------| | 账号切换风险 | 操作需双重验证+行为审计日志 | | 内容重复风险 | 相似度实时检测+平台原创度评分 | | 权限泄露风险 | 基于RBAC模型的字段级数据隔离 | (4)四、落地实施建议 1.技术架构# 核心组件组成 Orchestrator = Workflow_Engine() + Cross_Platform_API_Gateway() Content_Module = Plagiarism_Detector() + Multi_Modal_Generator(model="GPT-4o") Account_Manager = Permission_Controller(RBAC) + Auto_Publish_Scheduler() 研发重点提示:优先确保抖音/小红书官方API对接合规性,采用OAuth2.0授权机制;任务流引擎需支持实时回滚(防止某环节失败导致数据丢失)。 附:竞品技术参考 360智语的「智能体业务流程融合」方案(政企场景权限管控[^3]) 爆款内容原子化重组技术(符合工作时空解构趋势[^2])
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