• SkipList 跳表


    为什么选择跳表

    目前经常使用的平衡数据结构有:B树,红黑树,AVL树,Splay Tree, Treep等。

    想象一下,给你一张草稿纸,一只笔,一个编辑器,你能立即实现一颗红黑树,或者AVL树

    出来吗? 很难吧,这需要时间,要考虑很多细节,要参考一堆算法与数据结构之类的树,

    还要参考网上的代码,相当麻烦。

    用跳表吧,跳表是一种随机化的数据结构,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,但跳表的原理相当简单,只要你能熟练操作链表,

    就能轻松实现一个 SkipList。

    有序表的搜索

    考虑一个有序表:


    从该有序表中搜索元素 < 23, 43, 59 > ,需要比较的次数分别为 < 2, 4, 6 >,总共比较的次数

    为 2 + 4 + 6 = 12 次。有没有优化的算法吗?  链表是有序的,但不能使用二分查找。类似二叉

    搜索树,我们把一些节点提取出来,作为索引。得到如下结构:



     这里我们把 < 14, 34, 50, 72 > 提取出来作为一级索引,这样搜索的时候就可以减少比较次数了。

     我们还可以再从一级索引提取一些元素出来,作为二级索引,变成如下结构:

      

         这里元素不多,体现不出优势,如果元素足够多,这种索引结构就能体现出优势来了。

    跳表

    下面的结构是就是跳表:

     其中 -1 表示 INT_MIN, 链表的最小值,1 表示 INT_MAX,链表的最大值。

    跳表具有如下性质:

    (1) 由很多层结构组成

    (2) 每一层都是一个有序的链表

    (3) 最底层(Level 1)的链表包含所有元素

    (4) 如果一个元素出现在 Level i 的链表中,则它在 Level i 之下的链表也都会出现。

    (5) 每个节点包含两个指针,一个指向同一链表中的下一个元素,一个指向下面一层的元素。

    跳表的搜索


    例子:查找元素 117

    (1) 比较 21, 比 21 大,往后面找

    (2) 比较 37,   比 37大,比链表最大值小,从 37 的下面一层开始找

    (3) 比较 71,  比 71 大,比链表最大值小,从 71 的下面一层开始找

    (4) 比较 85, 比 85 大,从后面找

    (5) 比较 117, 等于 117, 找到了节点。

    具体的搜索算法如下: 

    C代码  收藏代码
    1. /* 如果存在 x, 返回 x 所在的节点, 
    2.  * 否则返回 x 的后继节点 */  
    3. find(x)   
    4. {  
    5.     p = top;  
    6.     while (1) {  
    7.         while (p->next->key < x)  
    8.             p = p->next;  
    9.         if (p->down == NULL)   
    10.             return p->next;  
    11.         p = p->down;  
    12.     }  
    13. }  

     

    跳表的插入

    先确定该元素要占据的层数 K(采用丢硬币的方式,这完全是随机的)

    然后在 Level 1 ... Level K 各个层的链表都插入元素。

    例子:插入 119, K = 2


    如果 K 大于链表的层数,则要添加新的层。

    例子:插入 119, K = 4


    丢硬币决定 K

    插入元素的时候,元素所占有的层数完全是随机的,通过一下随机算法产生:

    C代码  收藏代码
    1. int random_level()  
    2. {  
    3.     K = 1;  
    4.   
    5.     while (random(0,1))  
    6.         K++;  
    7.   
    8.     return K;  
    9. }  

    相当与做一次丢硬币的实验,如果遇到正面,继续丢,遇到反面,则停止,

    用实验中丢硬币的次数 K 作为元素占有的层数。显然随机变量 K 满足参数为 p = 1/2 的几何分布,

    K 的期望值 E[K] = 1/p = 2. 就是说,各个元素的层数,期望值是 2 层。

    跳表的高度。

    n 个元素的跳表,每个元素插入的时候都要做一次实验,用来决定元素占据的层数 K,

    跳表的高度等于这 n 次实验中产生的最大 K,待续。。。

    跳表的空间复杂度分析

    根据上面的分析,每个元素的期望高度为 2, 一个大小为 n 的跳表,其节点数目的

    期望值是 2n。

    跳表的删除

    在各个层中找到包含 x 的节点,使用标准的 delete from list 方法删除该节点。

    例子:删除 71


    #include <stdio.h>  
    #include <stdlib.h>  
    #include <malloc.h>  
        
    typedef int key_t;  
    typedef int value_t;  
    typedef struct node_t  
    {  
        key_t key;  
        value_t value;  
        struct node_t *forward[];  
    } node_t;  
        
    typedef struct skiplist  
    {  
        int level;  
        int length;  
        node_t *header;  
    } list_t;  
        
    #define MAX_LEVEL   16  
    #define SKIPLIST_P  0.25  
        
    node_t* slCreateNode(int level, key_t key, value_t value)  
    {  
        node_t *n = (node_t *)malloc(sizeof(node_t) + level * sizeof(node_t*));  
        if(n == NULL) return NULL;  
        n->key = key;  
        n->value = value;  
        return n;  
    }  
        
    list_t* slCreate(void)  
    {  
        list_t *l = (list_t *)malloc(sizeof(list_t));  
        int i = 0;  
        if(l == NULL) return NULL;  
        
        l->length = 0;  
        l->level = 0;  
        l->header = slCreateNode(MAX_LEVEL - 1, 0, 0);  
        for(i = 0; i < MAX_LEVEL; i++)  
        {  
            l->header->forward[i] = NULL;  
        }  
        return l;  
    }  
        
    int randomLevel(void)  
    {  
        int level = 1;  
        while ((rand()&0xFFFF) < (SKIPLIST_P * 0xFFFF))  
            level += 1;  
        return (level<MAX_LEVEL) ? level : MAX_LEVEL;  
    }  
        
    value_t* slSearch(list_t *list, key_t key)  
    {  
        node_t *p = list->header;  
        int i;  
        
        for(i = list->level - 1; i >= 0; i--)  
        {  
            while(p->forward[i] && (p->forward[i]->key <= key)){  
                if(p->forward[i]->key == key){  
                    return &p->forward[i]->value;  
                }  
                p = p->forward[i];  
            }  
        }  
        return NULL;  
    }  
        
    int slDelete(list_t *list, key_t key)  
    {  
        node_t *update[MAX_LEVEL];  
        node_t *p = list->header;  
        node_t *last = NULL;  
        int i = 0;  
        
        for(i = list->level - 1; i >= 0; i--){  
            while((last = p->forward[i]) && (last->key < key)){  
                p = last;  
            }  
            update[i] = p;  
        }  
        
        if(last && last->key == key){  
            for(i = 0; i < list->level; i++){  
                if(update[i]->forward[i] == last){  
                    update[i]->forward[i] = last->forward[i];  
                }  
            }  
            free(last);  
            for(i = list->level - 1; i >= 0; i--){  
                if(list->header->forward[i] == NULL){  
                    list->level--;  
                }  
            }  
            list->length--;  
        }else{  
            return -1;  
        }  
        
        return 0;  
    }  
        
    int slInsert(list_t *list, key_t key, value_t value)  
    {  
        node_t *update[MAX_LEVEL];  
        node_t *p, *node = NULL;  
        int level, i;  
        
        p = list->header;  
        for(i = list->level - 1; i >= 0; i--){  
            while((node = p->forward[i]) && (node->key < key)){  
                p = node;  
            }  
            update[i] = p;  
        }  
        if(node && node->key == key){  
            node->value = value;  
            return 0;  
        }  
        
        level = randomLevel();  
        if (level > list->level)  
        {  
            for(i = list->level; i < level; i++){  
                update[i] = list->header;  
            }  
            list->level = level;  
        }  
        
        node = slCreateNode(level, key, value);  
        for(i = 0; i < level; i++){  
            node->forward[i] = update[i]->forward[i];  
            update[i]->forward[i] = node;  
        }  
        list->length++;  
        return 0;  
    }  
        
    int main(int argc, char **argv)  
    {  
        list_t *list = slCreate();  
        node_t *p = NULL;  
        value_t *val = NULL;  
        
        //插入  
        for(int i = 1; i <= 15; i++){  
            slInsert(list, i, i*10);  
        }  
        
        //删除  
        if(slDelete(list, 12) == -1){  
            printf("delete:not found
    ");  
        }else{  
            printf("delete:delete success
    ");  
        }  
        
        //查找  
        val = slSearch(list, 1);  
        if(val == NULL){  
            printf("search:not found
    ");  
        }else{  
            printf("search:%d
    ", *val);  
        }  
        
        //遍历  
        p = list->header->forward[0];  
        for(int i = 0; i < list->length; i++){  
            printf("%d,%d
    ", p->key, p->value);  
            p = p->forward[0];  
        }  
        
        getchar();  
        return 0;  
    }  

    http://www.cxphp.com/?p=234(Redis中c语言的实现)

    http://imtinx.iteye.com/blog/1291165

    http://kenby.iteye.com/blog/1187303

    http://bbs.bccn.net/thread-228556-1-1.html

    http://blog.csdn.net/xuqianghit/article/details/6948554(leveldb源码)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wangbin/p/5239091.html
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