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跳表原理及C++实现

改造之后的数据结构叫作跳表。 定义 跳表是一个随机化的数据结构。它允许快速查询一个有序连续元素的数据链表。跳跃列表的平均查找和插入时间复杂度都是O(log n),优于普通队列的O(n)。...性能上和红黑树,AVL树不相上下,但跳表的原理非常简单,目前Redis和LevelDB中都有用到。 跳表是一种可以替代平衡树的数据结构。跳表追求的是概率性平衡,而不是严格平衡。...[screenshot_1595202635646.png] C++简单实现 下面实现过程主要是简单实现跳表的过程,不是多线程安全的,LevelDB实现的跳表支持多线程安全,用了std::atomic原子操作...,本文主要是为了理解跳表的原理,所以采用最简单的实现。...Skiplist { public: struct Node { Node(Key k) : key(k) {} Key key; Node* next[1]; // C语言中的柔性数组技巧

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跳表

# 跳表 # 什么是跳表 对于一个有序数组,可以使用高效的二分查找法,其时间复杂度为 O(log n) 。 但是,即使是有序的链表,也只能使用低效的顺序查找,其时间复杂度为 O(n) 。...这种链表加多级索引的结构,就是跳表。...所以跳表查询数据的时间复杂度就是 O(logn) 。 # 跳表的空间复杂度 比起单纯的单链表,跳表需要存储多级索引,肯定要消耗更多的存储空间。...# 跳表索引动态更新 当我们不停地往跳表中插入数据时,如果我们不更新索引,就有可能出现某 2 个索引结点之间数据非常多的情况。极端情况下,跳表还会退化成单链表。...# 为什么需要跳表 跳表是一种动态数据结构,支持快速的插入、删除、查找操作,时间复杂度都是 O(logn) 。 跳表的空间复杂度是 O(n) 。

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这玩意叫跳表

跳表介绍 跳表结构 在说明跳表数据结构特点之前,我们先来回顾下链表的数据结构。...length; //跳表长度 int level; //跳表的层级 } zskiplist; 上文中我们提到过跳表的本质是具备多级索引的链表,因此只要知道了头节点或者尾节点就可以访问整个跳表数据了...另外跳表长度表示跳表中包含的跳表节点数,而level则表示跳表拥有多少层检索索引。...了解了跳表的结构之后,我们在深入看下跳表中的节点是怎样的结构,如下所示: //跳表节点结构体 typedef struct zskiplistNode { //跳表元素 sds ele;...Redis中跳表的数据检索流程大致如下: 总结 本文主要对跳表这个不常用的数据结构进行了介绍,同时分析了二分查找思想在跳表中的应用,重点阐述了跳表的数据结构特征。

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数据结构-跳表

前面讲的这种链表加多级索引的结构,就是跳表。我通过例子给你展示了跳表是如何减少查询次数的,现在你应该比较清晰地知道,跳表确实是可以提高查询效率的。接下来,我会定量地分析一下,用跳表查询到底有多快。...如果包含原始链表这一层,整个跳表的高度就是 log2n。我们在跳表中查询某个数据的时候,如果每一层都要遍历 m 个结点,那在跳表中查询一个数据的时间复杂度就是 O(m*logn)。...跳表是不是很浪费内存? 比起单纯的单链表,跳表需要存储多级索引,肯定要消耗更多的存储空间。那到底需要消耗多少额外的存储空间呢?我们来分析一下跳表的空间复杂度。...跳表索引动态更新 跳表索引动态更新当我们不停地往跳表中插入数据时,如果我们不更新索引,就有可能出现某 2 个索引结点之间数据非常多的情况。极端情况下,跳表还会退化成单链表。...还有,跳表更加灵活,它可以通过改变索引构建策略,有效平衡执行效率和内存消耗。 不过,跳表也不能完全替代红黑树。因为红黑树比跳表的出现要早一些,很多编程语言中的 Map 类型都是通过红黑树来实现的。

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跳表(SkipList) 和 ConcurrentSkipListMap

一、跳表(SkipList) 对于单链表,即使链表是有序的,如果想要在其中查找某个数据,也只能从头到尾遍历链表,这样效率自然就会很低,跳表就不一样了。...跳表是一种可以用来快速查找的数据结构,有点类似于平衡树。它们都可以对元素进行快速的查找。...就查询的性能而言,跳表的时间复杂度是 O(logn)。 跳表的本质,其实是同时维护了多个链表,并且链表是分层的: ?...其中最低层的链表,维护了跳表内所有的元素,每往上一层链表,都是下面一层的子集。 跳表内每一层链表的元素都是有序的。查找时,可以从顶级链表开始找。...从上面很容易看出,跳表是一种利用空间换时间的算法。

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漫画:什么是 “跳表” ?

假设我们要插入的结点是10,首先我们按照跳表查找结点的方法,找到待插入结点的前置结点(仅小于待插入结点): 接下来,按照一般链表的插入方式,把结点10插入到结点9的下一个位置: 这样是不是插入工作就完成了呢...假设我们要从跳表中删除结点10,首先我们按照跳表查找结点的方法,找到待删除的结点: 接下来,按照一般链表的删除方式,把结点10从原始链表当中删除: 这样是不是删除工作就完成了呢?并不是。...程序中跳表采用的是双向链表,无论前后结点还是上下结点,都各有两个指针相互指向彼此。 2. 程序中跳表的每一层首位各有一个空结点,左侧的空节点是负无穷大,右侧的空节点是正无穷大。...代码中的跳表就像下图这样: public class SkipList{ //结点“晋升”的概率 private static final double PROMOTE_RATE =...System.out.println(); } //链表结点类 public class Node { public int data; //跳表结点的前后和上下都有指针

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跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合?

跳表是不是很浪费内存? 使用跳表时,要想效率高,就需要创建更多的索引层,也就是空间换时间的思想。在如何权衡空间与时间之前,我们得搞清楚,空间占用具体有多少,才好去做取舍。...跳表索引动态更新 当我们不停地往跳表中插入数据时,如果我们不更新索引,就有可能出现某2个索引结点之间数据非常多的情况。极端情况下,跳表还会退化成单链表。...随机函数的选择很有讲究,从概率上来讲,能够保证跳表的索引大小和数据大小平衡性,不至于性能过度退化。 为什么Redis要用跳表来实现有序集合,而不是红黑树?...但是,按照区间来查找数据这个操作,红黑树的效率没有跳表高,跳表可以做到O(logn)的时间复杂度定位区间的起点,然后在原始链表中顺序往后遍历就可以了。这样做非常高效。...当然,Redis之所以用跳表来实现有序集合,还有其他原因。 跳表相对于红黑树来说更简单。 跳表更加灵活,它可以通过改变索引构建策略,有效平衡执行效率和内存消耗。

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golang实现跳表(SkipList)

跳表的理解 如果要维护一组有序的整数序列,支持高效的插入删除和搜索,并且能维护序列的有序性。可以选择的数据结构是有限的,哈希表虽然支持常数时间复杂度的增删查,但是hashmap不能维护有序性。...跳表这种数据结构利用空间换时间,性能和红黑树比肩,还能支持区间搜索,在redis和leveldb等开源项目中都用被应用。...跳表的结构如图所示: image.png 在最底层包含了所有的数据节点,每一层链表都有一个指向下一层和自己相同的节点,向后的指针指向随机的同一层比自己大的数据。...logn,如果每一层都需要遍历m个节点,那么在跳表中查询某个数的时间复杂度就是O(m * log(n))。...简单的单向跳表实现: skiplist

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Redis源码学习之跳表

跳表作为一种平衡数据结构,经常和平衡树进行比较,在大多数场景下,跳表都可以达到平衡树的效率(查询节点支持平均O(lgN),最坏O(N)的复杂度),但实现和维护起来却比平衡树简单很多。...Redis中的使用 有序集合对象(SortedSet)底层实现之一 集群节点内部数据结构 跳表在Redis中的实现 数据结构 跳表节点,包含了节点中存储的数据obj和对应的分值...score,以及每个节点的层数结构,每层都包含着前进指针与跨度;除此之外,每个节点还包含一个后退指针,假设跳表只有一层,那么整个跳表将退化为双端链表。...跳表,持有跳表的结构包括指向跳表表头和表尾的指针,以及整个跳表的长度(即第一层的节点数,但不包含头结点),还有整个跳表最高层的层数。...,以下图为例: 在一个长度为4,高度为5的跳表中插入score为20,值为字符串c的节点,首先由上至下遍历每层查找插入位置,同时维护每层的rank值和update节点,遍历完之后,rank和update

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Redis压缩列表和跳表

Redis 的压缩列表(ziplist)和跳表(skiplist)是两种不同的数据结构,它们在 Redis 中被用于实现不同的功能。压缩列表实际上类似于一个数组,数组中的每一个元素都对应保存一个数据。...跳表(skiplist)有序链表只能逐一查找元素,导致操作起来非常缓慢,于是就出现了跳表,时间复杂度为O(N)。...具体来说,跳表,在链表的基础上,增加了多级索引,通过索引位置的几个跳转,实现数据的快速定位,如下图所示:如果我们要在链表中查找33这个元素,只能从头开始遍历链表,查找6次,直到找到33为止。...当数据量很大时,跳表的查找复杂度就是O(logN)。总之,压缩列表和跳表是两种不同的数据结构,它们在 Redis 中被用于实现不同的功能。...压缩列表用于存储短的列表或集合,而跳表用于实现可以在对数时间内进行搜索、插入和删除操作的有序集合。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文,组队打卡瓜分大奖!

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