一开始听说SkipList我是一脸懵逼的,啥?还有SkipList?这个是什么玩意。
前面的文章我们学习了性能高效的基于二叉搜索树的动态数据结构红黑树,其平均时间复杂度为O(logN),今天我们再来学习另外一种优秀的数据结构跳跃表,其综合性能与红黑树一样,而且功能更强大,从某种意义上来说是可以替代红黑树的。
通俗解释:SKipList 翻译为中文就是 跳跃表,SkipList是一种数据结构,用于快速的查找数据的位置,本质上了来讲是一个List链表。
数据结构之跳跃链表 简介 总的来说跳跃链表最大的好处就是提高了检索了的速率,可以说说是大幅度的提高,相对于单链表来说是一种高效率的检索结构 原理 跳跃表的结构是:假如底层有10个节点, 那么底层的上一层理论上就有5个节点,再上一层理论上就有2个或3个节点,再上一层理论上就有1个节点。所以从这里可以看出每一层的节点个数为其下一层的1/2个元素,以此类推。从这里我们可以看到,从插入时我们只要保证上一层的元素个数为下一层元素个数的1/2,我们的跳跃表就能成为理想的跳跃表。那么怎么才能保证我们插入时上层元
跳表 是在 时间内完成增加、删除、搜索操作的数据结构。跳表相比于树堆与红黑树,其功能与性能相当,并且跳表的代码长度相较下更短,其设计思想与链表相似。
开发时经常使用的平衡数据结构有B数、红黑数,AVL数。但是如果让你实现其中一种,很难,实现起来费时间。而跳跃链表一种基于链表数组实现的快速查找数据结构,目前开源软件 Redis 和 LevelDB 都有用到它。它的效率和红黑树以及 AVL 树不相上下
SkipList(跳表)这种数据结构是由William Pugh于1990年在在 Communications of the ACM June 1990, 33(6) 668-676 发表了Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees,在其中详细描述了他的工作。由论文标题可知,SkipList的设计初衷是作为替换平衡树的一种选择。
今天继续介绍分布式系统当中常用的数据结构,今天要介绍的数据结构非常了不起,和之前介绍的布隆过滤器一样,是一个功能强大原理简单的数据结构。并且它的缺点和短板更少,应用更加广泛,比如广泛使用的Redis就有用到它。
对于第二个操作,二分也没什么用,因为找到位置还要在数组中一个一个挪位置,时间复杂度依旧是o(n)。
作者:phongchen,腾讯 IEG 后台开发工程师 2022 年 3 月,广大人民期盼已久的支持的泛型的 go1.18 发布了。但是目前基于泛型的容器实现还不多。我实现了一套类似 C++中 STL 的容器和算法库。其中有序的 Map 选择用跳表来实现,并优化到了相当好的性能。在此分享一下优化的思路和心得,供大家参考借鉴,如果发现有错误也欢迎指出。 一、背景 首先为标题党致歉,不过确实没吹牛 😊。 最近一年我所负责的业务系统中,用 Go 语言的实现的占了至少 70%的比例,因此 Review 了大量的 G
跳跃表(skiplist)是一种随机化的数据, 由 William Pugh 在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中提出, 跳跃表以有序的方式在层次化的链表中保存元素, 效率和平衡树媲美 —— 查找、删除、添加等操作都可以在对数期望时间下完成, 并且比起平衡树来说, 跳跃表的实现要简单直观得多。
我又来水文推荐好东西了,可能因为近期是春招找实习的好时机,不少学生党都来找我问一些求职意见和简历修改意见,不过问的比较多的还是希望我推荐一些可以写在简历上的项目,毕竟 Web 服务器已经烂大街了。
已经讲了两个数据结构了,今天我们来讲一下在redis中最具有特色的数据结构zset(有序列表)
Redis 已经是大家耳熟能详的东西了,日常工作也都在使用,面试中也是高频的会涉及到,那么我们对它究竟了解有多深刻呢?
导读| 今年开发者期盼已久的、泛型的go1.18发布了,但目前基于泛型的容器实现案例很稀缺。腾讯后台开发工程师陈峰实现了一套类似C++中STL的容器和算法库。其中有序的Map用跳表实现,并优化到极致性能。本文作者将分享优化的思路并公开源码,供各位开发者参考。
SkipListSkipList的特性SkipList的查找SkipList的插入SkipList的删除ConcurrentSkipListMapput操作get操作remove操作size操作
有序集合(Sorted Set)是 Redis 中一种重要的数据类型,它本身是集合类型,同时也可以支持集合中的元素带有权重,并按权重排序。
到目前为止,我们在Java世界里看到了两种实现key-value的数据结构:Hash、TreeMap,这两种数据结构各自都有着优缺点。 Hash表:插入、查找最快,为O(1);如使用链表实现则可实现无锁;数据有序化需要显式的排序操作。 红黑树:插入、查找为O(logn),但常数项较小;无锁实现的复杂性很高,一般需要加锁;数据天然有序。 然而,这次介绍第三种实现key-value的数据结构:SkipList。SkipList有着不低于红黑树的效率,但是其原理和实现的复杂度要比红黑树简单多了。 SkipList
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懂行的老哥一看这个小标题,就知道我要以排行榜作为切入点,去讲 Redis 的 zset 了。
Skiplist是一个用于有序元素序列快速搜索的数据结构,由美国计算机科学家William Pugh发明于1989年。他在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中详细介绍了跳表的数据结构和插入删除等操作。论文是这么介绍跳表的:
自从通过博客开始记录学习内容、整理知识,整个人变得比以前更积极了,虽说本质是为了记录和整理,但不免对各大博客网站的阅读数和点赞评论数关心(虽然到现在还少得可怜哈哈哈),有的博客网站还有自己专属的积分值,甚至还有排行榜,我偶尔也会点开看看,幻想自己能出现在上面~(嘻嘻~梦里什么都有)
跳表(SkipList)是由William Pugh提出的。他在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中详细地介绍了有关跳表结构、插入删除操作的细节。
上次写Python操作LevelDB时提到过,有机会要实现下SkipList。摘录下wiki介绍:
跳表是在 O(log(n)) 时间内完成增加、删除、搜索操作的数据结构。跳表相比于树堆与红黑树,其功能与性能相当,并且跳表的代码长度相较下更短,其设计思想与链表相似。
基本介绍 SkipList是William Pugh在1990年提出的,它是一种可替代平衡树的数据结构。 SkipList在实现上相对比较简单,比如在限定时间条件下,能非常轻松的实现SkipList,但却实现不了B树、红黑树、AVL树等,想一想单B树的删除,就要考虑非常多的细节。虽说SkipList简单,但性能却非常高,在平均情况下,其插入、删除、查找数据时间复杂度都是O(log(N)),其最坏情况下都为O(N),这点要低于平衡树。 SkipList依赖随机生成数以一定概率来保持数据在树上的平衡分布,
以下是用 C++ 实现跳跃表查找(Skip List Search)算法的示例代码:
大家好啊,摸完3月的?,果然4月要加倍还回去。前段时间脑子一热,我翻译了一篇《Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees》。 我
skiplist本质上也是一种查找结构,用于解决算法中的查找问题,跟平衡搜索树和哈希表的价值是一样的,可以作为key或者key/value的查找模型。skiplist是由William Pugh发明的,最早出现于他在1990年发表的论文《Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees》
有序集合是给每个元素设置一个分数(score)作为排序的依据这一概念的集合,其也是不能有重复元素的。有序集合提供了获取指定分数和元素范围查询、计算成员排名等功能。
在前面介绍压缩列表ziplist的时候我们提到过,zset内部有两种存储结构,一种是ziplist,另一种是跳跃列表skiplist。为了彻底理解zset的内部结构,我们就再来介绍一下skiplist。
以上写的比较简单,删除多个节点后,索引重新合理重建没有写。应该还有很多需要改进的地方,先放一放,往后继续学,保持学习进度。 测试结果:
skiplist是一种随机化的数据结构,基于并联的链表,实现简单,插入、删除、查找的复杂度均为 O(logN)(大多数情况下,因为是实现上是概率问题),因为其性能匹敌红黑树且实现较为简单,因此在很多著名项目都用 skiplist 来代替红黑树,例如 LevelDB、RocksDB、Redis中的有序集合zset 的底层存储结构就是用的skiplist。
二分查找底层依赖的是数组随机访问的特性,所以只能用数组来实现。如果数据存储在链表中,就真的没法用二分查找算法了吗?实际上,只需要对链表稍加改造,就可以支持类似“二分”的查找算法。改造之后的数据结构叫作跳表。
一种有序的集合sorted set,使用一个额外的参数score为成员排序,内部使用hashmap和跳跃表实现存储和有序,HaspMap存放成员到score的映射,而跳跃表存放所有的成员,使用跳表实现比较高的查询效率,常用命令zadd,zrange,zrem,zcard等待,使用场景用分数进行成员的从小到大的排序
跳表的介绍很多数据结构中都有,第一次了解的推荐看一下这片博客:https://blog.csdn.net/daniel_ustc/article/details/20218489 ,在这里就不介绍了
如果哈希表里写入的数据越来越多,哈希冲突可能也会越来越多,这就会导致某些哈希冲突链过长,进而导致这个链上的元素查找耗时长,效率降低。Redis 默认使用了两个全局哈希表:哈希表 1 和哈希表 2。一开始,当你刚插入数据时,默认使用哈希表 1,此时的哈希表 2 并没有被分配空间。随着数据逐步增多,Redis 开始执行 rehash,
redis还可以做分布式锁、消息队列等,但是如果只是为了分布式锁这些其他功能,完全还有其他中间件(如zookpeer等)代替,并不是非要使用redis。因此,这个问题主要从性能和并发两个角度着手:
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
知道跳表(Skip List)是在看关于Redis的书的时候,Redis中的有序集合使用了跳表数据结构。接着就查了一些博客,来学习一下跳表。后面会使用Java代码来简单实现跳表。
如果你是一个有经验的后端或者服务器开发,那么一定听说过Redis,其全称叫Remote Dictionary Server。是由C语言编写的基于Key-Value的存储系统。说直白点就是一个内存数据库,既然是内存数据库就会遇到如果服务器意外宕机造成的数据不一致的问题。
跳表由William Pugh 1989年发明。他在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中详细介绍了跳表的数据结构和插入删除等操作。论文是这么介绍跳表的:
《Redis设计与实现》读书笔记(九) ——Redis集合和有序集合实现原理 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、集合 集合的编码方式有intset和hashtable两种。 1、intset i
在写完漫谈 LevelDB 数据结构(一):跳表(Skip List)后,想去动手实现一番,于是就想看看 LeetCode 有没有,结果翻了翻还真有。省去了搭架子和测试用例,美滋滋。
有序集合是集合的一部分,有序集合给每个元素多设置了一个分数,相当于多了一个维度,redis 也是利用这个维度进行排序的
Redis是一款开源的高性能key-value数据库,广泛应用于各种场景。在Redis中, 数据类型(Type)和编码(Encoding) 是非常重要的概念。本篇博客将详细介绍Redis支持的数据类型以及相应的编码方式和底层实现原理。
zset为有序的,自动去重的集合数据类型,zset数据结构底层实现为字典(dict)+跳表(skiplist)当数据比较少时,用ziplist编码数据结构存储,当满足以下条件之一时,则采用字典+跳表来存储
在讲redis的hash数据结构之前我们先了解下skiplist Wikipedia给出的解释如下: 跳跃列表(skiplist)是一种数据结构。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)。 通俗的讲就是:跳跃表是一种有序的数据结构,它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的。 skiplist的插入流程如下
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