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那些经典算法:跳表

balukai 2025-05-15 16:29:49 文章精选 11 ℃

简介

跳表(Skip List)是一种高效适合动态查找插入修改的数据结构,最早我了解跳表这个数据结构是学习Lucene,里面的倒排索引的实现利用到了跳表这种数据结构,在redis的有序集合的实现中,也是实现了跳表这种数据结构,可以参考源码t_zset.c。

跳表构造和原理

首先看看跳表的数据结构,如下:



从图中可以看出,跳表首先是一个多层链表(图中未两层),链表中的数字是有大小顺序的,每层节点不光有向右的本层指针,还有指向下层节点的指针,通过上层来确定数据的大小范围,再通过下层指针来进行最终的查找,查找索引链表的时候,是查找值首先和当前节点的值做比较,如果比当前的值大,且比后面节点的值小,则指针指向当前节点的down指针指向的下层索引链表节点或是原始链表。

增加了多层链表的目的是为了建立原始链表的索引,这样再查找数据的时候先从顶层开始查找,同样是上图,假设查找数字29,如果在原始链表上查找,需要查找的遍历8个节点,如果通过一级索引则需要遍历5个节点就可以查询到了,虽然只相差一个,相差不明显,如果数据量比较大,比如1000个,且做多层索引,性能会更好。

跳表的查询性能分析

普通链表查找元素的算法复杂度为O(n),如果按照上图,我们每两个链表节点就抽出一个节点作为上层节点,那第一级索引的节点个数为n/2,第二次为n/4,依次类推,第k层索引的节点个数为n/2k, 假设最高一层索引有两个节点则,n/2k = 2 从而得到k = log2n-1,如果我们查询元素的时候每层遍历m个节点,则查询数据的算法复杂度为O(m*logn),对于我们上面的这种情况,因为每隔两个节点会抽取一个做索引,分析下,每层包括访问的m为3,忽略系数,则查找数据的算法复杂度为O(logn)。

跳表的空间占用情况

跳表是一种以空间换时间的数据结构,只所以速度快,是因为有索引,到底占用了多少的额外空间那,需要分析下:
还按照每隔2个节点抽一个节点作为索引节点,那么每个索引层的节点数为:
n/2, n/4,n/8,...,8,4,2 相加按照等比数列计算求和公式:n-2
这样算起来跳表的空间的复杂度,当然如果在实际的软件开发中,索引节点只存储关键的比较值和指针占用的空间并不大,而且我们可以多个节点抽取一个节点作为索引节点,也可以进一步减少额外的空间占用。

跳表的插入和删除

单链表中,我们的插入数据和删除数据本身操作比较快,算法复杂度为O(1),但是要查找到要删除的数据和插入数据的位置是比较麻烦的,借用老师的一张图表示下插入的过程:





插入的时间复杂度主要就是查找位置的过程,时间复杂度为O(logN)。

删除操作类似,只是删除需要获取节点的前驱节点指针,所以跳表如果删除操作比较多那么就适合用双向链表。

跳表索引的动态更新

当我们一直向原始链表插入数据的时候,需要及时更新索引,实际应用过程中,不一定严格按照上面每两个节点抽取一个节点作为索引节点,而是通过随机函数生成值K,那我们就将这个节点插入到第一级到第K层索引中。
借用老师的图:





并不是对每次插入都用随机函数来计算,可以每插入N个数据的时候,用随机函数来计算一次,如果每次都用随机函数生成K值,如果K永远大于1则有问题的,如果K的范围可以设置为小于0的特定数比如-3 到超过0的数比如2的整数,这样有1/6的概率来插入数据的。

有空自己也实现下,就聊到这里面吧。

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