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为什么检查一个不存在的哈希键只需要O(1)的复杂度？

检查一个不存在的哈希键只需要O(1)的复杂度是因为哈希表的数据结构设计使得在查找元素时具有高效的性能。

哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，它将键映射到存储位置，以实现快速的插入、删除和查找操作。在哈希表中，每个键都经过哈希函数计算得到一个唯一的索引，该索引对应着存储位置。因此，当我们要检查一个哈希键是否存在时，只需要通过哈希函数计算出对应的索引，然后在该索引位置上查找即可。

在哈希表中，无论哈希表的大小如何，查找操作的时间复杂度都是O(1)，即常数时间复杂度。这是因为哈希函数的设计使得元素在哈希表中分布均匀，减少了冲突的可能性。而且，哈希表的底层数据结构通常是数组，通过索引直接访问元素，不需要遍历整个数据结构，从而实现了快速的查找操作。

总结起来，检查一个不存在的哈希键只需要O(1)的复杂度是因为哈希表通过哈希函数和数组的结合，实现了高效的查找操作。在实际应用中，哈希表广泛应用于缓存、索引、字典等场景，提供了快速的数据访问能力。

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【Java 基础篇】深入理解Java HashMap：使用注意事项和性能优化

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【愚公系列】软考中级-软件设计师 021-数据结构（查找算法）

常见的时间复杂度包括：常数时间复杂度 O(1)：无论问题规模多大，算法的执行时间都不会随之增长。线性时间复杂度 O(n)：算法的执行时间与问题规模呈线性关系。...常见的空间复杂度包括：常数空间复杂度 O(1)：算法的额外空间不随问题规模的增大而变化。线性空间复杂度 O(n)：算法的额外空间与问题规模呈线性关系。...通常情况下，我们希望选择时间复杂度低且空间复杂度较小的算法。常见的对算法执行所需时间的度量：O(1)<O(log2n)<O(n)<O(nlog2n)<O(n²)<O(n³)<O(2ⁿ)<O(n!)...= -1: print("目标元素在数组中的索引为", result)else: print("目标元素不存在数组中")我们首先定义了一个二分查找函数binary_search，它接受一个有序数组...一致性哈希通过引入虚拟节点的概念，解决了传统哈希方法的这个问题。具体来说，一致性哈希将哈希空间（通常是一个固定的范围，如0-2^32）划分成一个圆环，并将节点和数据键使用哈希函数映射到圆环上的位置。

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事务 Redis常用命令 Redis全局命令 keys * : 查看所有的key，这个会遍历所有的键,复杂度为O(n)，因此当存在了大量的key，应该禁止使用这个命令 dbsize ：查看键key的个数...，这个是直接获取内置的键总数变量，因此复杂度为O(1) exists key : 检查键值是否存在，存在返回1，否则返回0 del key ：删除指定的键值 del a : 删除一个键 del a...：没有设置过期时间 -2 ：该键不存在 type key ：查看key的类型，如果不存在返回none 内部编码 String 类型字符串类型的内部编码有3种: int: 8个字节的长整型。...hashtable(哈希表):当哈希类型无法满足ziplist的条件时,Redis会使用hashtable作为哈希的内部实现,因为此时ziplist的读写效率会下降,而hashtable的读写时间复杂度为...O(1)。

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leetcode刷题（37）——141. 环形链表

这题也有两种解法：方法一：哈希表思路我们可以通过检查一个结点此前是否被访问过来判断链表是否为环形链表。常用的方法是使用哈希表。...时间复杂度： O(n)，对于含有 n 个元素的链表，我们访问每个元素最多一次。...添加一个结点到哈希表中只需要花费 O(1)的时间。空间复杂度： O(n)，空间取决于添加到哈希表中的元素数目，最多可以添加 n 个元素。...算法通过使用具有不同速度的快、慢两个指针遍历链表，空间复杂度可以被降低至 O(1)慢指针每次移动一步，而快指针每次移动两步。...如果列表中不存在环，最终快指针将会最先到达尾部，此时我们可以返回 false。现在考虑一个环形链表，把慢指针和快指针想象成两个在环形赛道上跑步的运动员（分别称之为慢跑者与快跑者）。

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Redis选13亿个Key,4个field还是1亿个Key,13亿*4个field？

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单线程的Redis，有哪些慢动作？

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