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本文对跳表的定义、实现、应用等进行简单总结。
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。 |
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。
1. 数据库索引
2. 缓存系统
3. 内存管理
4. 并发编程
5. 时间序列数据
6. 网络路由
7. 实时消息系统
8. 多级索引
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];
}
}
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--; } } } }
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 | 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)) | 高 | 高 | 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)) | 高 | 高 | 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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