资讯专栏INFORMATION COLUMN

数据结构与算法——跳表

2json / 1241人阅读

摘要:跳表分析通过上面的理解,你应该知道了跳表,其实就是通过建立多级索引来提升查找效率的一种数据结构。一般的动态数据结构都会维持平衡,保证插入查询操作的性能不会下降。例如在中已经有跳表的两个实现类,分别是和,并且是线程安全的。

1. 概述

前面说到了二分查找,并且它是基于顺序表结构的,即数组,如果直接用于链表,时间复杂度会比较的高,是 O(logn),一般我们不会这样做。那么有没有基于链表的二分查找呢?答案就是今天说到的跳跃链表。

2. 跳表长什么样子?

对于一般的链表,我们进行查找的话,需要遍历整个链表,就像下面这样:如果我们要找节点 9 ,需要遍历 9 个节点。

如果我们在原始链表之上建立一级链表,会是什么样子呢?如下图:


新建立的一级链表,我们叫做索引层或是索引,那么建立了一级索引之后,再来查找节点 9,会遍历多少节点呢?我们从第一级索引中开始查找,到了节点 9 的时候,通过向下的指针,可以找到节点 9,总共遍历了 6 个节点,相比没有索引,查找的效率提高了。

这样效果其实还不是非常的明显,如果我们再加上几级索引,查找会不会更快呢?

如上图,总共建立了三级索引,现在查找节点 9 ,只需要遍历 5 个节点了,查找的效率再一步提升了。其实,上面我举的例子,总共只有 10 个节点,所以看不出来性能有多大的提升,但是在实际的开发中,存储的数据成千上万,那么跳表的效率就更能体现了。

3. 跳表分析

通过上面的理解,你应该知道了跳表,其实就是通过建立多级索引来提升查找效率的一种数据结构。跳表的查询时间复杂度是 O(logn),跟二分查找一样,空间复杂度是 O(n),因为每一级建立的索引的节点个数都是上一级的一半,总共加起来就还需要原始链表的空间大小。
综合分析,其实你已经不能看到,跳表其实利用的是空间换时间的思想。

其实跳表不只是能够在 O(logn) 内查询数据,并且也可以高效的插入和删除数据,时间复杂度还是 O(logn)。

删除操作其实很简单,找到之后直接删除节点即可。
插入操作也类似,因为整个链表是有序的,所以查找之后,直接插入。只不过这里涉及到一个动态更新的问题。一般的动态数据结构都会维持平衡,保证插入查询操作的性能不会下降。
例如跳表,假如没有动态更新,则可能会出现插入之后,链表节点特别集中的问题:

在极端的情况下,跳表还是会退化为链表。
所以跳表借助了随机函数这种方式来维持整个索引的平衡性,每插入一个节点,都会生成一个随机函数 k,然后不仅是在原始链表中插入这个节点,还会在 1-k 层索引中插入这个节点。

4. 跳表实现

跳表的具体实现其实还是比较复杂的,代码理解起来比较的困难,这里我就不贴出来了,大家有兴趣的可以到我的 Github 上面参考借鉴。点击进入我的 Github

只不过我们也不用死扣跳表的代码实现,在实际的开发环境中,我们能够利用已有的实现就很不错了,这就是避免重复造轮子。例如在 Java 中已经有跳表的两个实现类,分别是 ConcurrentSkipListSetConcurrentSkipListMap,并且是线程安全的。

文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/73914.html

相关文章

  • Java多线程进阶(二五)—— J.U.C之collections框架:ConcurrentSkip

    摘要:同时,也提供了一个基于的实现类,底层基于红黑树设计,是一种有序的。可以看成是并发版本的,但是和不同是,并不是基于红黑树实现的,其底层是一种类似跳表的结构。上述所有构造器都调用了方法方法将一些字段置初始化,然后将指针指向新创建的结点。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000016201159); 本文首发于一世流云专栏:ht...

    huashiou 评论0 收藏0
  • 认识实现Skip List

    摘要:跳表全称叫做跳跃表,简称跳表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引,通过索引来实现快速查找。跳表不仅能提高搜索性能,同时也可以提高插入和删除操作的性能。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。 前言 增加了向前指针的链表叫作跳表。跳表全称叫做跳跃表,简称跳表。跳表是一个随机化的数据结构,实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表...

    Yangyang 评论0 收藏0

发表评论

0条评论

2json

|高级讲师

TA的文章

阅读更多
最新活动
阅读需要支付1元查看
<