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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 = [