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:
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,
一开始听说SkipList我是一脸懵逼的,啥?还有SkipList?这个是什么玩意。
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:
以下是用 C++ 实现跳跃表查找(Skip List Search)算法的示例代码:
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》
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。
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
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。
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
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
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,
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。
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。
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
《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
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。
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
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。
让你现场手写一棵红黑树、AVL树、伸展树之类的,你行吗? 要不让我查资料,我估计只能扯皮。
SkipList在leveldb以及lucence中都广为使用,是比较高效的数据结构。由于它的代码以及原理实现的简单性,更为人们所接受。我们首先看看SkipList的定义,为什么叫跳跃表?
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。
一开始对于 Redis 我们的认识都是一个 key:value 的缓存,当然用的最多的也就是这个作用。但随着 Redis 的不断发展,慢慢的我就发现它有的功能越来越多,它可能在一定程度上帮我们快速简化一些高并发场景下的开发。我觉得它其中最重要的设计是它的 数据结构 。通过几个基础的数据结构的组合,就能实现一些高性能的结构。比如我们今天要讨论的 Sorted Set 就是这样一个结构。由于 Redis 中称为 zset 所以后文中为了简化直接也叫 zset。
Redis 的几种主要数据结构,大家应该都有所了解。例如最常用的五种:字符串,list,hash,set,zset。各自的适用场景也算是比较常见容易考察的内容。但再深入一点,zset 底层的数据结构是什么样子的,原理是什么?跳表和平衡树的选择,为什么没有用平衡树?zset 查找单一元素和范围查找的时间复杂度是多少?那么估计就有很多人无法给出准确、明确的回答了。
Sorted Sets 与 Sets 类似,是一种集合类型,集合中不会出现重复的数据(member)。区别在于 Sorted Sets 元素由两部分组成,分别是 member 和 score。
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。
计算机领域有很多种数据结构,数据结构的存在要么是为了节省时间、要么是为了节省空间,或者二者兼具,所以就有部分数据结构有时间换空间,空间换时间之说。其实还有某些以牺牲准确性来达到节省时间空间的数据结构,像我之间讲过的bloomfilter就是其中的典型。而今天要讲的skiplist也是一种概率性数据结构,它以一种随机概率降数据组织成多级结构,方便快速查找。
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)
早对 LevelDB 有所耳闻,这次心血来潮结合一些资料粗略过了遍代码,果然名不虚传 —— 绝对是不世出的工艺品!如果你对存储感兴趣、如果你想优雅使用 C++、如果你想学习如何架构项目,都推荐来观摩一下。谷歌出品,必是精品,更何况作者是 Sanjay Ghemawat 和 Jeff Dean 呢。看过一遍如果不输出点什么,以我的记性,定会很快抛诸脑后。便想写点东西说说 LevelDB 之妙,但又不想走寻常路,从架构概览说起,以模块分析做合。读代码的这些天,一直在盘算从哪下笔比较好。在将将读完之时,印象最深的反而是 LevelDB 的各种精妙的数据结构:贴合场景、从头构建、剪裁得当、代码精到。不妨, LevelDB 系列就从这些边边角角的小构件开始吧。本系列主要想分享 LevelDB 中用到的三个工程中常用的经典数据结构,分别是用以快速读写 memtable 的 Skip List、用以快速筛选 sstable 的 Bloom Filter 和用以部分缓存 sstable 的 LRUCache 。这是第一篇,Skip List。
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
跳表SkipList解析 原项目链接——基于跳表实现的轻量级键值数据库 添加注释后——SkipList 什么是跳表 这里不做介绍,详见: 跳表──没听过但很犀利的数据结构 拜托,面试别再问我跳表了! 代码解析 主要理解点 先来张图 📷 各个节点是如何相连接(关联)的? 通过每个节点的forward数组,forward数组存储当前节点,在每一层的下一个节点。 以头节点为例,头结点的forward存储的是每一层的第一个节点。然后通过第一个节点的forward[level],拿到该层的后面元
前文提到倒排索引就是一个字典,字典的 Key 是关键词,字典的 Value 是文档 ID 列表(PostingList)。但是如果再深入一些,就完全不是这么回事,不论是 Key 还是 Value 其内部的实现结构都要比一个简单的字典复杂的太多。
hash的底层存储有两种数据结构,一种是ziplist,另外一种是hashtable,这两种数据结构我们之前都有讲解,ziplist就是上文提到的结构,hashtable之前讲解的redis结构,hash对象只有同时满足以下条件,才会采用ziplist编码:
Redis 底层使用了 ziplist、skiplist 和 quicklist 三种 list 结构来实现相关对象。顾名思义,ziplist 更节省空间、skiplist 则注重查找效率,quicklist 则对空间和时间进行折中。
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。
前两篇文章介绍了 Redis 的基本数据结构动态字符串,链表,字典,跳跃表,压缩链表,整数集合,但是使用过 Redis 的同学会发现,平时根本没有使用过这些数据结构。 平时使用的数据结构,包括字符串,列表,哈希,集合,还有有序集合。 其实 Redis 的实现是将底层的一种或者几种数据结构进行结合成我们使用的数据结构。
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)。
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
我们在前一章节中介绍了Redis底层支撑的8种数据结构,这节我们看下这些数据结构是如何对应字符串(string),哈希(hash),列表(list),集合(set),有序集合(sorted set)这些数据结构的.
跳表(skiplist)是一个特殊的链表,相比一般的链表,有更高的查找效率,其效率可比拟于二叉查找树。
备注: 本节中涉及到的跳跃表实现,已经在上节《闲扯Redis十》Redis 跳跃表的结构实现一文中详情分析过,本文中将直接引用,不再赘述。
以下是用 Python 实现跳跃表查找(Skip List Search)算法的示例代码:
【概述】 适用场景 存储有去重且有序的数据,比如:学生的高考成绩。 它的内部采用“跳跃列表”实现。根据score进行排序。 ---- 【内部实现】 有序集合编码的内部实现可以是ziplist或skiplist ---- 【ziplist】 ziplist使用压缩列表作为底层实现。 第一个节点保存元素的成员(member), 第二个节点保存元素的分值(score)。 压缩列表内的集合元素按分值从小到大进行排序。 我们演示操作一下: 127.0.0.1:6379> zadd sat_score 134 mus
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