val = add(unsafe.Pointer(b), dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uintptr(t.valuesize))gotodone }// 取下一个overflow (链表指针)ovf := b.overflow(t)ifovf ==nil{break} b = ovf } 总结下这段程序,主要有几个部分: a. map hash 不匹配的情况,会看是否是空kv 。如果调用了delete,...
如果按照 key/value/key/value/... 这样的模式存储,那在每一个 key/value 对之后都要额外 padding 7 个字节; 而将所有的 key,value 分别绑定到一起,这种形式 key/key/.../value/value/...,则只需要在最后添加 padding。 好了,关于 map 的数据结构大概就是如上内容,接下俩我们讲讲 map 的相关操作逻辑。
倘若map 的桶数组长度固定不变,那么随着 key-value 对数量的增长,当一个桶下挂载的 key-value 达到一定的量级,此时操作的时间复杂度会趋于线性,无法满足诉求. 因此在实现上,map 桶数组的长度会随着 key-value 对数量的变化而实时调整,以保证每个桶内的 key-value 对数量始终控制在常量级别,满足各项操作为 O(1...
定位到 key 的位置k:=add(unsafe.Pointer(b),dataOffset+i*uintptr(t.keysize))// key 是指针ift.indirectkey(){// 解引用k=*((*unsafe.Pointer)(k))}// 如果 key 相等ift.key.equal(key,k){// 定位到 value 的位置e:=add(unsafe.Pointer(b),dataOffset+bucketCnt*uintptr(t.keysize)+i*uint...
bmap 就是我们常说的“桶”的底层数据结构, 一个桶中可以存放最多 8 个 key/value, map 使用 hash 函数 得到 hash 值决定分配到哪个桶, 然后又会根据 hash 值的高 8 位来寻找放在桶的哪个位置 具体的 map 的组成结构如下图所示: Map 的存与取 ...
一、按照指定顺序遍历map map按key顺序获取value package main import ("fmt""sort") func main() { m := make(map[string]int,5) fmt.Printf("%T[%p](%d): %v\n", m, &m, len(m), m) m["wang"] =1m["wangq"] =2m["wangh"] =3m["hua"] =4m["huaq"] =5fmt.Printf("%T[%p]...
funcmain(){myMap:=map[int]int{1:1,2:2,3:3,4:4,5:5}myKey:=reflect.ValueOf(myMap).MapKeys()forv:=rangemyKey{fmt.Println(v)}} 运行程序go run main.go,结果如下: image 可是我们都知道,golang 中的 反射reflect确实写起来很简洁,但是效率真的非常低,我们平时使用最好还是使用下面这种方式 ...
第一点的结构read存的就是readOnly,m是一个map,key是interface,value是指针entry,其指向真实数据的地址,amended等于true代表dirty中有readOnly.m中不存在的entry。 结构体entry 代码语言:javascript 复制 type entry struct{// p == nil:entry已从readOnly中删除但存在于dirty中 // p == expunged:entry已从Map...
// 插入value elem := add(unsafe.Pointer(insertb), dataOffset+bucketCnt*2*sys.PtrSize+inserti*uintptr(t.elemsize)) if h.flags&hashWriting == 0 { throw("concurrent map writes") } // 去掉写标记 h.flags &^= hashWriting return elem ...
count:golang中的length(map[k]v)就返回的是该结构体的count B:桶的数量的log2,如果B为1就创建两个桶,若B为3就创建8个桶,一个桶可以最多存放8个key/value对,golang代码中若写了make(map[k]v, 10),创建的hmap对应的B就等于2 buckets:当前map的桶数组 ...