1.Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、负次缩容以及rehash
2.C语言编程。幂计码负利用公式：π/4=1-1/3+1/5-1/7+……+1/(4n-3)-1/(4n-1)按照以下两种要求分别计算π的算源算值。

Redis7.0源码阅读：哈希表扩容、缩容以及rehash

       当哈希值相同发生冲突时，负次Redis 幂计码负网站首页源码模板使用链表法解决，将冲突的算源算键值对通过链表连接，但随着数据量增加，次幂冲突加剧，负次查找效率降低。幂计码负负载因子衡量冲突程度，算源算负载因子越大，次幂冲突越严重。负次为优化性能，幂计码负Redis 算源算需适时扩容，将新增键值对放入新哈希桶，减少冲突。微信群发软件源码

       扩容发生在 setCommand 部分，其中 dictKeyIndex 获取键值对索引，判断是否需要扩容。_dictExpandIfNeeded 函数执行扩容逻辑，条件包括：不在 rehash 过程中，哈希表初始大小为0时需扩容，或负载因子大于1且允许扩容或负载因子超过阈值。

       扩容大小依据当前键值对数量计算，招商加盟网站源码下载如哈希表长度为4，实际有9个键值对，扩容至（最小的2的n次幂大于9）。子进程存在时，dict_can_resize 为0，反之为1。fork 子进程用于写时复制，确保持久化操作的房卡斗地主源码下载稳定性。

       哈希表缩容由 tryResizeHashTables 判断负载因子是否小于0.1，条件满足则重新调整大小。此操作在数据库定时检查，且无子进程时执行。

       rehash 是为解决链式哈希效率问题，通过增加哈希桶数量分散存储，减少冲突。dictRehash 函数完成这一任务，飓风微信裂变系统源码移动键值对至新哈希表，使用位运算优化哈希计算。渐进式 rehash 通过分步操作，减少响应时间，适应不同负载情况。定时任务检测服务器空闲时，进行大步挪动哈希桶。

       在 rehash 过程中，数据查询首先在原始哈希表进行，若未找到，则在新哈希表中查找。rehash 完成后，哈希表结构调整，原始表指向新表，新表内容返回原始表，实现 rehash 结果的整合。

       综上所述，Redis 通过哈希表的扩容、缩容以及 rehash 动态调整哈希桶大小，优化查找效率，确保数据存储与检索的高效性。这不仅提高了 Redis 的性能，也为复杂数据存储与管理提供了有力支持。

C语言编程。利用公式：π/4=1-1/3+1/5-1/7+……+1/(4n-3)-1/(4n-1)按照以下两种要求分别计算π的值。

       （1）首先，要知道系数为正数的项的分母是4n-3(n为正数项的项数)，为负数的项的分母为4n-1(n为负数项的项数),即分母的变化规律是1、3、5、7...的奇数数列，则第n项的分母为2n-1,第项的分母为2*-1

// math1.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

       //

       #include "stdafx.h"

       #include<iostream>

       #include<cmath>

       using namespace std;

       int main()

       {

        double p=0,j=1;

        int i;

        for( i=1;i<;i++ ) //此处i为项数

        {

        j=pow(-1.0,i+1)/(2*i-1); //pow(x,y)求x的y次幂

        p+=j;

        printf("%lf\n",4*p); //输出每一项的值

        }

        printf("%lf\n",4*p); //输出最终pi值

        system("PAUSE");//屏幕暂停

        return 0;

       }

       运行结果：

       (试验可知，项数越大，得出的圆周率值越精确。）