Redis集合是一种典型的键值存储，其可以存储字符串、哈希表、集合和有序集合这四种数据结构。它们可以用以下两种方式来表示：
第一种是以字符串的形式做为集合的成员；
第二种是通过使用哈希表作为集合的外部表示来将字符串成员映射到值。
集合存储结构的实现要求具有高效的时间复杂度。因此Redis采用了 hash 表的数据结构，这样可以很方便地查找它存储的内容。Redis的hash表内部维护一个字典（dict）来组织和管理它存储的元素。
在Redis集合中也支持各种基于集合的操作，如并集（union）、交集（intersection）、差集（difference）等，为此Redis采用了空间和时间复杂度更优的算法，以期达到最优执行效果。
比如，Redis集合是采用了HyperLogLog算法来计算并集，因为HyperLogLog使用了少量的存储空间来高效的统计元素的数量，而且可以在低时延的情况下返回结果。
另外，在处理差集、交集等操作时，Redis则采用了Bitmap算法，它将每个成员都映射到一个Bit位上，然后利用位运算来计算出哪些成员是存在于两个集合中的，从而达到正确的结果。
因此，Redis中的集合存储结构可以以高性能的方式处理一些复杂的操作，如并集、交集和差集的求取。以上就是Redis集合的数据结构与算法的概述，以及它们的应用介绍。
以下是示例代码：
// 创建Redis集合
RedisClient redisClient = new RedisClient();
String key1 = “key1”;
String key2 = “key2”;
redisClient.sadd(key1, “a”, “b”, “c”);
redisClient.sadd(key2, “d”, “a”, “b”);
// 计算并集
Set unionSet = redisClient.sunion(key1, key2);
System.out.println(“并集结果:”+ unionSet.toString());
//计算差集
Set diffSet = redisClient.sdiff(key1, key2);
System.out.println(“差集结果:”+ diffSet.toString());
//计算交集
Set interSet = redisClient.sinter(key1, key2);
System.out.println(“交集结果:”+ interSet.toString());
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