LRU是常见的缓存淘汰策略，用于分布式系统的缓存、页表置换等场景。然而，经典的哈希链表实现事实上并不是很好的实现策略。
我们已经或多或少知道，进程具有父子关系，不仅如此，还有兄弟关系。所以，进程描述符中必须有几个成员是记录这种关系的（P是创建的进程），具体可以参考下表。进程0和1是由内核创建的，后面我们会看到，进程1（init）是所有其它进程的祖先。
关于空闲空间的管理，前面提到的是已被占用的数据块的组织和管理。接下来要解决的问题是，当我要保存一个数据块时，应该将其放在硬盘的哪个位置。难道需要扫描所有的块，随意找个空的地方放吗？
笔者在读研刚开始的时候，偶尔看面经，有这样一个问题：只用2GB内存在20亿个整数中找到出现次数最多的数，当时的我一脸懵逼，怎么去思考，20亿个数？What The Fuck! 但是，看完今天的文章，你或许就会觉得原来也不过如此啊！其核心就是哈希函数和哈希表的应用！
今天看了几篇关于后台开发的面试经验贴，感受到了来自面试官的满满恶意。 主要考察领域：
作为世界最牛逼黑客之一，Linus Torvalds的特立独行就跟他的软件Linux一样受人瞩目，那你想知道Linux的创始人Linus Torvalds是怎么写C语言程序的吗？一起来感受下。
哈希函数不只是在生成哈希表这种数据结构中扮演着重要的角色，它其实在密码学中也起着关键性的作用。密码学这个概念听上去离我们很遥远，但其实它已经被应用在我们身边各式各样的软件中。所以这一讲我们一起来看看哈希函数是如何被应用在 GitHub 中的，以及再看看链表和哈希函数在比特币中是怎么应用的。
本文简介本文介绍Linux RCU的基本概念。这不是一篇单独的文章，这是《谢宝友：深入理解Linux RCU》系列的第3篇，前序文章：谢宝友： 深入理解Linux RCU之一——从硬件说起= 谢宝友：
在写STL的时候，我就意识到了缺少了一篇数据结构。 提到数据结构，很多学生可能会想到学校里上的数据结构的课，教的那些数组、链表、栈、队列、树、图等
昨天发了一篇「小林手撕 LRU 算法」的文章，当时这个算法写比较赶，导致代码里面有一些不对的地方，被细心的读者发现了。
注：本分类下文章大多整理自《深入分析linux内核源代码》一书，另有参考其他一些资料如《linux内核完全剖析》、《linux c 编程一站式学习》等，只是为了更好地理清系统编程和网络编程中的一些概念
当前，互联网发展正处于Web2.0向Web3.0演进的重要节点，Web3.0为数字经济发展提供了全新的场景和机遇，但风险和挑战也随之而来。
今天晚上“高性能服务器开发”QQ群(群号：49114021，有兴趣的读者可以加一下)里面一名叫“成都-go-戒炸鸡”的群友提出了他最近面试的一些面试题，面试题内容个人觉得非常典型、也非常有代表性和针对性，故拿出来与大家分享一下，也感谢他的分享。成都-go-戒炸鸡说：
在编程语言中，查找算法是指在一个数据集合中查找某个元素是否存在的算法。常见的查找算法包括：
IT 公司一般都会考察数据结构和算法能力，其中以百度与爱奇艺等为代表，面试官一般是先简单地了解你之前的工作经历和项目经验，然后就直接出算法和数据结构的题目，具体涉及到以下内容：
文件系统是操作系统中负责管理持久数据的子系统，说简单点，就是负责把用户的文件存到磁盘硬件中，因为即使计算机断电了，磁盘里的数据并不会丢失，所以可以持久化的保存文件。
在日常的开发过程中，经常会遇到端口占用冲突的问题。那是不是不同的进程不能同时监听同一个端口呢？这个小节就来介绍 SO_REUSEPORT 选项相关的内容。
这是我耗时最长的文章，因为资料少，水货又多，我又傻。 没事，前人栽树。我要把这篇写全面，省的你们到处去找。
redis是一种高级的key:value存储系统，其中value支持五种数据类型：
为了提高为文件分配空闲空间的效率，我们需要通过空闲空间管理来维护好现有的空闲空间，避免每次为文件分配空间时去扫描整个磁盘。
Redis的哈希表是一个数组，数组的每个元素都是一个指向哈希表节点的指针。每个哈希表节点包含一个键和值的对，同时还有指向下一个节点的指针，从而形成一个链表。
[81] 以下两种初始化的方式有什么区别:“int a;” and “const int a;”？
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表没有交点，返回 null 。
里面介绍了个心跳服务的宕机判断算法，当时只是理论分析了下使用 LRU 算法来实现，没有手撕代码。
Java中的HashMap是一种非常常用的数据结构，它以键-值对的形式存储数据，并能快速地进行数据的查找、插入和删除操作。在JDK1.8以后，HashMap的内部结构发生了一些重要的变化，其中最显著的变化是引入了红黑树来处理哈希冲突，以提高查询性能。本文将详细描述这些变化，并提供相关的源码片段进行解析。
我们有哈希函数f(n)=n%3，现有元素{1,2,3}，我们使用哈希函数分别获得其哈希值，并把哈希值作为下标存入一个数组，
定时任务在很多场景都需要用到，比如游戏的 Buff 实现，Redis 中的过期任务，Linux 中的定时任务，电商未支付订单的关闭等等。
哈希表的英文叫 “Hash Table”，我们平时也叫它 “散列表” 或者 “Hash 表”。
本系列是对 陈莉君 老师 Linux 内核分析与应用[1] 的学习与记录。讲的非常之好，推荐观看
在java中，数组定义为一种基本类型，其可以通过下标获取到对应位置的数据。数组在内存中是一段连续的存储单元，每个数据依次放在每个单元中。分析这种结构，可以得出以下几个结论：
Redis使用哈希表作为保存键值对的数据结构，通过哈希函数将Key映射为哈希表中的一个索引位置，使得Key-Value可以在O(1)时间复杂度内被快速访问。在Redis中，哈希表是由多个哈希桶（也称为槽位/数组元素）组成的，每个哈希桶可以存放多个Key-Value值，同一个哈希桶中的多个键值对可以通过Key进行快速查找。
原文链接：https://juejin.im/post/5be4e93b6fb9a049e7019af0
1. static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
哈希表 1.哈希表是一种以键值key存储数据value的结构，以key作为标识值存储value值；只要输入待查找的key，即可获取其对应的value值。当按照键值查询元素时，使用相同的hash函数将key转换为数组下标，从数组中按照下标对应的位置获取数据。它实际上是数组的一种扩展，数组+链表+红黑树。 2.哈希表的设计 哈希函数的设计首先不能过于复杂，复杂的哈希函数会间接的影响hash表的性能；其次要求哈希值应该尽可能随机且均匀分布，避免或者减少哈希冲突的数量，使每个桶中存储的数据比较平均。
今天问到了 HashMap 没回答好 再总结一下 只总结我没有注意的部分 并不完整
在链地址法中，每个哈希桶（槽位）都维护一个链表（或其他数据结构，如红黑树），当发生哈希冲突时，新的元素被添加到相应槽位的链表中。这样，同一个槽位上的元素形成了一个链表，可以通过链表来存储具有相同哈希值的多个元素。
文件mod.rs位于Rust编译器源代码中的rustc_data_structures/src/graph/dominators目录下。这个文件的作用是实现支配树（dominator tree）的计算算法。
给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表没有交点，返回 null 。 图示两个链表在节点 c1 开始相交：
首先是简单地了解下你之前的工作经历和项目经验，然后就是算法和数据结构题目，具体涉及到以下内容：
当搜索一个键时，哈希表使用相同的哈希函数来查找对应的桶，并只在特定的桶中进行搜索。
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上一篇文章提到，HashMap在JDK7或者JDK8中采用的基本存储结构都是数组+链表形式，可能有人会提出疑问，HashMap在JDK8中不是数组+链表+红黑树吗？本文的回答是。至于为什么JDK8在一定条件下将链表转换为红黑树，我相信很多人都会回答：为了提高查询效率。基本答案可以说是这样的，JDK7中的HashMap对着Entry节点增多，哈希碰撞的概率在慢慢变大，这就直接导致哈希表中的单链表越来越长，这就大大降低了HashMap的查询能力，且时间复杂度可能会退化到O(n)。针对这种情况，JDK8做出了优化，就是在一定的条件下，链表会被转换为红黑树，提升查询效率。 HashMap在JDK8中基本结构示意图如下所示：
我们在这篇文章将要学习最有用的数据结构之一—哈希表，哈希表的英文叫 Hash Table，也可以称为散列表或者 Hash 表。
HashMap是Java中常用的数据结构之一，它提供了一种键值对的存储机制，适用于快速查找和检索。本文将深入探讨HashMap的概念、内部结构、工作原理以及在多线程环境下的一些问题。
先介绍下个人情况，国内top5本硕科班，英特尔和腾讯两段实习经历，几个项目和还没中的论文QVQ。目前提前批和内推已经基本结束，有意向的offer也有了几个，现整理下C++后台的面经（包括春季实习招聘）合集回馈各位牛友。有些问题可能时间久远记得不太清楚了，主要给大家看下面试官都问了哪些问题的类型吧，话不多说黑喂狗！
HashMap是什么，估计学Java的人都懂。那我就不啰嗦了，本文主要是基于Java8，下面主要以下几个方面学习一下：1）HashMap的数据结构、负载因子 2）HashMap的put和get方法 3）HashMap的碰撞问题 4）HashMap的扩容、Rehash
LRU 缓存机制可以通过哈希表辅以双向链表实现，我们用一个哈希表和一个双向链表维护所有在缓存中的键值对。
在Go语言中，你可以通过使用一个哈希表来存储关键字的散列值，并在查找具有给定关键字的元素时使用这些散列值。这样可以在O(1)的时间复杂度内完成查找。以下是一个可能的实现方式：
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现. 提供所有可选的映射操作, 并允许使用null值和null健. 此类不保证映射的顺序.
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