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数据结构——跳表Skip List

数据结构——跳表Skip List

本文对跳表的定义、实现、应用等进行简单总结。

一、 介绍

1.定义
跳表(Skip List):是一种概率性数据结构,由William Pugh在1990年提出,主要用于在有序的元素集合上进行快速的搜索、插入和删除操作。跳表的效率与平衡树相当,但实现起来更简单,它通过维护多层链表来提高查找效率。
2. 实现原理
在原有的有序链表上面增加了多级索引,通过索引进行二分查找从而实现高效率查找,其每种操作(搜索、插入、删除)的平均复杂性均为O(logn)
3.特点

特点描述
结构多层链表,每层是下层的子集。
查找效率平均和最坏情况的时间复杂度均为 (O(\log n)),通过多层结构实现快速跳转。
插入效率平均和最坏情况的时间复杂度也是 (O(\log n)),每个新元素通过随机机制决定其存在哪些层中。
删除效率平均和最坏情况的时间复杂度为 (O(\log n)),通过定位到元素并在其存在的每层中删除。
空间复杂度由于节点在多个层级中重复,空间复杂度较单一链表高。
实现简便相较于平衡树和散列表,跳表的实现更直接,调整结构更简单。
用途适用于需要大量动态插入和删除的有序数据集,如数据库和索引系统。

二、跳表的基本结构

  1. 跳表是一组排序的链表,它们分层堆叠在一起,每个层级都包含了部分或全部元素,但每个上层都是下层的一个稀疏子集。
  • 底层(Level 0):包含所有元素的完整链表
  • 上层:每一层都是下一层的稀疏子集,包含的元素逐层减少,每个元素向上晋级的概率通常是固定的(例如1/2)
  • 节点:不仅包含数据,还包含指针:指向同层下一个节点、上层或下层的指针。
  • 示例:
    在这里插入图片描述

2. 跳表的基本操作
(1)查找操作
查找从最顶层开始,如果当前层的下一个节点值大于查找值,就下降到下一层继续查找,直到最底层。如果找到目标值,则查找成功;否则,查找失败。
(2)插入操作
插入元素时,先在底层插入该元素,然后通过抛硬币的方式(随机决定)决定是否将该元素提升到上层。这个过程可能会一直持续到顶层。
(3)删除操作
删除元素先找到该元素(如上所述的查找方式),然后从最底层向上逐层删除该元素。

三、跳表的应用

1. 数据库索引

  • 快速查找:跳表提供了快速的查找性能,适合用作数据库中的索引结构,特别是在需要频繁插入和删除操作的数据库表中。
  • 范围查询:跳表可以有效地支持范围查询,这使得它非常适合在需要进行范围搜索的数据库索引中使用。

2. 缓存系统

  • 有序缓存:在缓存系统中,跳表可以用来保持缓存条目的有序性,便于实现如LRU(最近最少使用)等缓存淘汰算法。

3. 内存管理

  • 动态内存分配:跳表可以用于动态内存分配器中,以追踪空闲内存块的大小和位置,快速分配和释放内存。

4. 并发编程

  • 锁机制:跳表的结构使其更容易被分割成多个独立的部分,这样可以减少锁的竞争,适合并发环境。

5. 时间序列数据

  • 股票和金融数据:跳表适合存储和查询时间序列数据,如股票价格和交易量,支持高效的插入和查询操作。

6. 网络路由

  • 路由表:跳表可以用于网络路由表的实现,快速匹配IP地址和对应的路由。

7. 实时消息系统

  • 消息排序和检索:在需要实时处理和检索大量有序消息的系统中,跳表提供了一个高效的解决方案。

8. 多级索引

  • 文件系统索引:文件系统可以使用跳表来组织文件的元数据,特别是在需要频繁修改文件系统结构时。

四、Java实现跳表

1. 节点类定义

class SkipListNode<T> {
    T value;
    SkipListNode<T>[] forward; // 数组用来存储不同层的下一个节点

    public SkipListNode(int level, T value) {
        this.value = value;
        // 注意:数组索引从 0 开始,但是层级从 1 开始计数
        this.forward = new SkipListNode[level + 1];
    }
}
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2. 跳表类定义

import java.util.Random;

class SkipList<T extends Comparable<? super T>> {
    private SkipListNode<T> head;
    private int maxLevel;
    private int level;
    private Random random;

    public SkipList() {
        // 最大层数设置为 16,实际应用中可以根据数据规模调整
        maxLevel = 16;
        level = 0;
        // 头节点的层级最大,所有层都有
        head = new SkipListNode<>(maxLevel, null);
        random = new Random();
    }

    // 生成随机层级
    private int randomLevel() {
        int lvl = 1;
        while (random.nextInt() % 2 == 0 && lvl < maxLevel) {
            lvl++;
        }
        return lvl;
    }

    // 查找方法
    public boolean search(T target) {
        SkipListNode<T> current = head;
        for (int i = level; i >= 0; i--) {
            while (current.forward[i] != null && current.forward[i].value.compareTo(target) < 0) {
                current = current.forward[i];
            }
        }
        current = current.forward[0];
        return current != null && current.value.compareTo(target) == 0;
    }

    // 插入方法
    public void insert(T value) {
        SkipListNode<T>[] update = new SkipListNode[maxLevel + 1];
        SkipListNode<T> current = head;
        for (int i = level; i >= 0; i--) {
            while (current.forward[i] != null && current.forward[i].value.compareTo(value) < 0) {
                current = current.forward[i];
            }
            update[i] = current;
        }
        current = current.forward[0];

        if (current == null || !current.value.equals(value)) {
            int lvl = randomLevel();
            if (lvl > level) {
                for (int i = level + 1; i <= lvl; i++) {
                    update[i] = head;
                }
                level = lvl;
            }
            SkipListNode<T> newNode = new SkipListNode<>(lvl, value);
            for (int i = 0; i <= lvl; i++) {
                newNode.forward[i] = update[i].forward[i];
                update[i].forward[i] = newNode;
            }
        }
    }

    // 删除方法
    public void delete(T value) {
        SkipListNode<T>[] update = new SkipListNode[maxLevel + 1];
        SkipListNode<T> current = head;
        for (int i = level; i >= 0; i--) {
            while (current.forward[i] != null && current.forward[i].value.compareTo(value) < 0) {
                current = current.forward[i];
            }
            update[i] = current;
        }
        current = current.forward[0];

        if (current != null && current.value.equals(value)) {
            for (int i = 0; i <= level; i++) {
                if (update[i].forward[i] != current) break;
                update[i].forward[i] = current.forward[i];
            }
            while (level > 0 && head.forward[level] == null) {
                level--;
            }
        }
    }
}
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五、跳表与红黑树、B树、B+树

数据结构平均查找时间复杂度平均插入时间复杂度平均删除时间复杂度空间效率实现复杂度特点与应用场景
跳表(O(\log n))(O(\log n))(O(\log n))较低较低易于实现和理解,适用于需要快速插入和删除的场景,如缓存系统
红黑树(O(\log n))(O(\log n))(O(\log n))较高保持平衡的二叉搜索树,适用于需要保持数据平衡的场景,如操作系统的各类调度
B树(O(\log n))(O(\log n))(O(\log n))广泛用于数据库和文件系统索引,优化磁盘读写效率和减少I/O操作
B+树(O(\log n))(O(\log n))(O(\log n))优化用于数据库和文件系统索引,叶节点互联提高区间查询效率
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