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python字典深层遍历

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python字典深层遍历相关知识

  • 跋山涉水——深入 Redis 字典遍历
    Redis 字典的遍历过程逻辑比较复杂,互联网上对这一块的分析讲解非常少。我也花了不少时间对源码的细节进行了整理,将我个人对字典遍历逻辑的理解呈现给各位读者。也许读者们对字典的遍历过程有比我更好的理解,还请不吝指教。一边遍历一边修改我们知道 Redis 对象树的主干是一个字典,如果对象很多,这个主干字典也会很大。当我们使用 keys 命令搜寻指定模式的 key 时,它会遍历整个主干字典。值得注意的是,在遍历的过程中,如果满足模式匹配条件的 key 被找到了,还需要判断 key 指向的对象是否已经过期。如果过期了就需要从主干字典中将该 key 删除。void keysCommand(client *c) {dictIterator *di; // 迭代器dictEntry *de; // 迭代器当前的entrysds pattern = c->argv[1]->ptr; // keys的匹配模式参数int plen = sdslen(pattern);int allk
  • python中字典的循环遍历的两种方式
    开发中经常会用到对于字典、列表等数据的循环遍历,但是python中对于字典的遍历对于很多初学者来讲非常陌生,今天就来讲一下python中字典的循环遍历的两种方式。注意: python2和python3中,下面两种方法都是通用的。1. 只对键的遍历一个简单的for语句就能循环字典的所有键,就像处理序列一样:d = {'name1' : 'pythontab', 'name2' : '.', 'name3' : 'com'} for key in d:     print (key, ' value : ', d[key]) name1 value :&n
  • c/c++连通图的遍历(深度遍历/广度遍历)
    连通图的遍历(深度遍历/广度遍历)概念:图中的所有节点都要遍历到,并且只能遍历一次。深度遍历广度遍历深度遍历概念:从一个给定的顶点开始,找到一条边,沿着这条边一直遍历。广度遍历概念:从一个给定的顶点开始,找到这个顶点下的所有子顶点后,再找下一层的子顶点。深度遍历的实现思路1,创建一个bool数组,用来识别哪个顶点已经被遍历过了。2,递归3,递归找给定顶点是否有下一个顶点(方法:get_first_neighbor),都找完后,4,再递归找给定顶点之后的在3处找到的顶点后的下一个顶点(方法:get_next_neighbor)光度遍历的实现思路1,用队列实现,先入队给定顶点2,出队3,入队:与在2处出队的顶点有相连的顶点代码graph_link.h#ifndef __graph_link__#define __graph_link__#include <stdio.h>#include <malloc.h>#include <as
  • 二叉树的遍历算法:深度优先遍历和层次遍历【leetcode-144,102】PHP
    深度优先遍历 先序遍历:根->左->右 中序遍历:左->根->右 后序遍历:左->右->根 先序遍历 节点定义 class TreeNode { public $val = null; public $left = null; public $right = null; function __construct($value) { $this->val = $value; } } 思路 非递归先序遍历,使用栈结构 class Solution { /** * @param TreeNode $root * @return Integer[] */ function preorderTraversal($root) { if($root == null){ return []; } $res = [

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