1.C#中关于字典(Dictionary)的使用
2.Lucene源码索引文件结构反向
3.C#dictionary类中的add只能叠加两个值，能不能做到叠加三个值？
4.在asp中怎样通过中文名字的首字母来查询姓名列表
5.Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新
6.C#浅析C# Dictionary实现原理

C#中关于字典(Dictionary)的使用

       常用的取值方法有2种：

       方法1：先判断是否存在，如果存在再进行取值

       if(aDictionary.ContainsKey(key)) { var value = Dictionary[key]; }

       方法2：使用 TryGetValue

       int value; aDictionary.TryGetValue(key, out value);

       项目中，如果只是要取值，推荐使用TryGetValue来获取。

       原因：

       方法1中ContainsKey执行了一次方法，Dictionary[key]再次执行了一次方法，web源码转换网站整个取值过程调用了2次方法。而方法2的TryGetValue只调用了一次方法。当然并不是调用的方法越多越耗性能，看源码后就能理解。

       下面看看具体的源码

       方法1：

       方法2：

       通过源码可以看到，这几个方法都获取值都要通过FindEntry(key)来实现

       可以看出通过key来获取HashCode,然后通过equal比对值，字典存储中会给key一个对应的hashcode，如果数据过多，那么hashCode也可能重复，所以需要进行比较。时间主要花费在这上面。

       那么结论显而易见，如果只是取值，直接用TryGetValue花费更小，更快速，更安全，2468的源码找不到value时返回false；

       在通过一个测试代码来验证时间的花费：

       查找不存在的值时花费时间几乎相同

       查找的值存在时，可以看出时间接近2倍

       另外在提一下关于Keys的，因为在字典中键值对是成对存储的，使用keys会单独拿出所有的key来组成一个关于Key的数组，会产生额外的CG，如果不是要单独对keys进行处理，推荐少用这个。

       用Unity自带的Profile来进行测试

       调用Keys方法时

       未调用Keys方法

Lucene源码索引文件结构反向

       Lucene的索引结构复杂且详尽，不仅保存了从Term到Document的正向映射，还包括了从Document到Term的反向信息。这种反向信息的核心是反向索引，它由词典(Term Dictionary)和倒排表(Posting List)两部分组成。词典存储在tii和tis文件中，包含Term的频率、位置信息以及元数据；而倒排表分为文档号和词频的frq文件，以及位置信息的prx文件。

       词典(.tim)存储Term的统计信息，如包含文档数量和词频，以及Term的元数据，包括其在文档中的位置。词典索引(.tip)则是云豹源码buy对tim文件的索引，便于快速访问。在tim中，NodeBlock以个entries为一组，包含Term的相关数据和FieldSummary。OuterNode和InnerNode是NodeBlock的两种类型，OuterNode按Term大小顺序存储，用RAMOutputStream记录相关信息。

       倒排表的存储则更复杂，如PackedBlock压缩和SKIPLIST结构。LIV文件通过FixBitSet记录文档状态，而TermVector保存的信息与Field Data相似，Norms用于存储Boost加权信息，可能在Lucene7后减少。Doc Values和Point Values分别处理数字类型数据和多维数据索引，这些内容在后续的文章中会有更详细的解释。

       总的来说，理解Lucene的索引结构对于优化搜索引擎性能、诊断生产环境问题至关重要，因为它构成了分布式搜索引擎如Solr和ElasticSearch的基础。深入剖析这些文件结构有助于我们从更高层次上进行问题分析。

C#dictionary类中的add只能叠加两个值，能不能做到叠加三个值？

       å åŠ ä¸¤ä¸ªå€¼æ˜¯ä»€ä¹ˆæ„æ€ï¼Œæ˜¯æŒ‡Dictionary中只能存放 key/value 这两个值吗？

       ç”¨ç±»ä¹Ÿè¿˜æ˜¯è¦ç”¨åˆ°é›†åˆçš„，不知道你有没有用过泛型集合。

        class Class1

        {

        public int num1 { get; set; }

        public int num2 { get; set; }

        public int num3 { get; set; }

        }

       List<Class1> classList=new List<Class1>();

       Class1 model=new Class1();

       model.num1=1;

       model.num2=2;

       model.num3=3;

       classList.add(model);

在asp中怎样通过中文名字的elementuielimage源码实现首字母来查询姓名列表

       比较简单易实现的就是你自己直接添加一个字段为明星的首字母，这样通过查询这个字段就可以实现这个功能了，其他的都是很复杂庞大的工程。。。

       其他参考代码

       原理，使用Dictionary技术

        1.添加索引

        2.遍历词典

        <%

        Set d = CreateObject("Scripting.Dictionary")

        d.add "a",-

        d.add "ai",-

        d.add "an",-

        d.add "ang",-

        d.add "ao",-

        d.add "ba",-

        d.add "bai",-

        d.add "ban",-

        d.add "bang",-

        d.add "bao",-

        d.add "bei",-

        d.add "ben",-

        d.add "beng",-

        d.add "bi",-

        d.add "bian",-

        d.add "biao",-

        d.add "bie",-

        d.add "bin",-

        d.add "bing",-

        d.add "bo",-

        d.add "bu",-

        d.add "ca",-

        d.add "cai",-

        d.add "can",-

        d.add "cang",-

        d.add "cao",-

        d.add "ce",-

        d.add "ceng",-

        d.add "cha",-

        d.add "chai",-

        d.add "chan",-

        d.add "chang",-

        d.add "chao",-

        d.add "che",-

        d.add "chen",-

        d.add "cheng",-

        d.add "chi",-

        d.add "chong",-

        d.add "chou",-

Elasticsearch7.8.0集成IK分词器改源码实现MySql5.7.2实现动态词库实时更新

       本文旨在探讨 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器的改源码实现，配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的方法。

       IK 分词器源码通过 URL 请求文件或接口实现热更新，无需重启 ES 实例。然而，这种方式并不稳定，因此，采用更为推荐的方案，即修改源码实现轮询查询数据库，以实现实时更新。

       在进行配置时，需下载 IK 分词器源码，并确保 maven 依赖与 ES 版本号相匹配。引入 MySQl 驱动后，开始对源码进行修改。

       首先，信息匹配源码创建一个名为 HotDictReloadThread 的新类，用于执行远程词库热更新。接着，修改 Dictionary 类的 initial 方法，以创建并启动 HotDictReloadThread 实例，执行字典热更新操作。

       在 Dictionary 类中，找到 reLoadMainDict 方法，针对扩展词库维护的逻辑，新增代码加载 MySQl 词库。为此，需预先在数据库中创建一张表，用于维护扩展词和停用词。同时，在项目根路径的 config 目录下创建 jdbc-reload.properties 配置文件，用于数据库连接配置。

       通过 jdbc-reload.properties 文件加载数据库连接，执行扩展词 SQL，将结果集添加到扩展词库中。类似地，实现同步 MySQl 停用词的逻辑，确保代码的清晰性和可维护性。

       完成基础配置后，打包插件并将 MySQl 驱动 mysql-connector-java.jar 与插件一同发布。将插件置于 ES 的 plugins 目录下，并确保有相应的目录结构。启动 ES，查看日志输出，以验证词库更新功能的运行状态。

       在此过程中，可能遇到如 Column 'word' not found、Could not create connection to database server、no suitable driver found for jdbc:mysql://...、AccessControlException: access denied 等异常。通过调整 SQL 字段别名、确认驱动版本匹配、确保正确配置环境以及修改 Java 政策文件，这些问题均可得到解决。

       本文通过具体步骤和代码示例，详细介绍了 Elasticsearch 7.8.0 集成 IK 分词器，配合 MySQl 5.7.2 实现动态词库实时更新的完整流程。读者可根据本文指南，完成相关配置和代码修改，以实现高效且稳定的词库管理。

C#浅析C# Dictionary实现原理

       在探索新领域时，往往急于求成，依赖网络答案和他人指导，忽视了独立思考与总结的重要性。我作为一位使用C#两三年的开发者，最近被问及C#字典的基本实现原理，这促使我反思自己的学习方法。字典这种看似日常使用的工具，其实隐藏着不少底层架构的奥秘。本文将带你一起学习C#字典的源码，深入理解字典实现的细节。

       我们从源码出发，解析C#字典的核心组件与操作流程。字典内部主要有两个关键数据结构：桶（buckets）和项（entries）。桶用于存储碰撞后的元素，entries则存放实际的键值对。字典在创建时，会根据需要选择一个大于字典容量的最小质数作为桶的数量，从而为元素提供稳定的位置。

       在字典的添加操作中，我们通过哈希算法计算键的哈希值，以此定位到桶的位置，并在桶内的entries数组中找到合适的位置存放新元素。当桶内已存在元素时，字典会通过链接方式（如链表）处理碰撞，确保元素不会丢失。字典在添加元素时会自动管理内存，利用空闲链表（FreeList）来优化空间使用，减少内存分配的开销。

       删除操作则更为直接，通过哈希算法找到元素所在的位置，并从链表中移除。字典在删除元素后会利用空闲链表，将被删除的元素链接到链表的末尾，以便在后续添加元素时优先利用这些空闲资源。

       当字典的容量达到预设阈值或桶内元素过多导致性能下降时，字典会触发扩容操作。此时，字典会创建新的桶和entries数组，将原有元素重新分布，以保持良好的性能。扩容的过程需要仔细考虑桶的数量和大小，以避免过度分配或频繁调整带来的性能损耗。

       在字典的实现中，有两样关键的算法不容忽视：哈希算法和桶算法。哈希算法负责将键映射到桶的位置，而桶算法则通过链表或其他方式解决元素碰撞问题。通过理解这些算法的工作原理，我们可以更加深入地掌握字典的内部运作机制，从而在实际开发中做出更加高效和灵活的决策。

       总结而言，C#字典的实现是一个巧妙结合了数据结构和算法优化的过程。通过源码学习，我们可以清晰地看到字典如何在添加、删除、扩容等操作中保持高效和灵活。深入理解这些细节不仅有助于提升我们的编程能力，还能在后续项目中做出更加精妙的设计决策。

C#源码解析 - Dictionary 六

       Clear函数解析

       执行Clear函数时，首先检查字典中是否已存在元素。若无元素，则立即终止操作，避免执行无用步骤。

       接着，遍历哈希桶数组，将所有桶位的值统一设置为-1，以此标志桶位当前不包含元素。

       随后，调用Array.Clear()方法，将字典元素数组entries彻底清空。

       同时，将字典的freeList和count属性分别设置为初始值-1和0，表明当前无空闲元素且元素总数为零。

       最后，更新字典的version属性，以示字典内部结构已发生变化。

       字段解析 - mr.tdh：C#源码解析 - Dictionary 零

       利用Clear函数可实现字典的清空操作，同时，此操作还可作为缓存机制，为下一次使用提供便利。