skiplist原理与实现-编程思维
机制 链表中查询的效率的复杂度是O(n), 有没有办法提升这个查询复杂度呢? 最简单的想法就是在原始的链表上构建多层索引. 在level 1(最底层为0), 每2位插入一个索引, 查询复杂度便是 O(N/2 + 1) 在level 2, 每四位插入一个索引, 查询复杂度便是 O(N/4 + 2) 那么推广开来, 如果我们有这样的一组链表, 在level i, 每间隔第 元素就有一个链接
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机制 链表中查询的效率的复杂度是O(n), 有没有办法提升这个查询复杂度呢? 最简单的想法就是在原始的链表上构建多层索引. 在level 1(最底层为0), 每2位插入一个索引, 查询复杂度便是 O(N/2 + 1) 在level 2, 每四位插入一个索引, 查询复杂度便是 O(N/4 + 2) 那么推广开来, 如果我们有这样的一组链表, 在level i, 每间隔第 元素就有一个链接
介绍 ConcurrentSkipListSet底层是通过ConcurrentNavigableMap来实现的,它是一个有序的线程安全的集合。 源码分析 它的源码比较简单,跟通过Map实现的Set基本是一致,只是多了一些取最近的元素的方法。 // 实现了NavigableSet接口,并没有所谓的ConcurrentNavigableSet接口 public class ConcurrentSk
介绍 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。 存储结构 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。 源码分析 主要内部类 内部类跟存储结构结合着来看,大概能预测到代码的组织方式。 // 数据节点,典型的单链表结构 s
Java下的并发容器 预备知识-HASH 就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。常用HASH函数:直接取余法、乘法取
skiplist简介 skip List是一种随机化的数据结构,基于并联的链表,实现简单,插入、删除、查找的复杂度均为O(logN)(大多数情况下),因为其性能匹敌红黑树且实现较为简单,因此在很多著名项目都用跳表来代替红黑树,例如LevelDB、Reddis的底层存储结构就是用的SkipList。 目前常用的key-value数据结构有三种:Hash表、红黑树、SkipList,它们各自有着不同
跳表尺寸符号约定:符号约定元素节点个数N, 层高h,最高层为第h层,节点列表的上一层为第1层一些提示因此 层i节点个数为: $N 2^{-i}$跳表时间复杂度算式跳表每一层所需步骤每一层都是有序的,在有序的第i层上进行二分查找 所需要的步骤: $$层i所需步骤=log(层i节点个数)=log(N 2^{-i}) = logN - i$$ #### 跳表各层所需总步骤 > 总步骤
概览 今天开始看LevelDB的源码,看了几个大大小小的数据结构,印象深刻的应该是SkipList了,作为一个典型的以空间换时间的有序链表 相比平衡二叉树而言,还是简单了不少的(对于大多数操作需要O(log n)平均时间)。SkipList是一个二维空间的链表。 找了个比较形象的图: Skip List的定义 SkipList的定义: 1. 一个跳表应该有几个层(level)组成;
一、写在前面skiplist是一种有序的数据结构, 不同于各种平衡树, skiplist看起来就是多层的链表, 具体点每个元素是个数组, 这个元素的数组除了0层是和下个元素直连, 1层和n层之间可能和下个, 或者下下个节点连接起来。这些skiplist节点的多层结构,构成实施二分搜索的基础, 理论从而达到可观的效率, 开源界大名鼎鼎的redis的zset一部分使用skiplist。对于这个被吹爆了
跳表(skip list) 数组和链表对比: 数组支持随机访问,根据下标随机访问的时间复杂度是 O(1) 数组的插入和删除操作效率不高,平均情况下的时间复杂度是 O(logN) 链表随机访问性能没有数组好,平均情况下的时间复杂度是 O(logN) 链表插入和删除操作只需要改变相邻节点的指针,时间复杂度是 O(1) 二分查找底层依赖数组结构,跳表通过构建多级索引来提高查询效率,实现了基于链表
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天继续介绍分布式系统当中常用的数据结构,今天要介绍的数据结构非常了不起,和之前介绍的布隆过滤器一样,是一个功能强大原理简单的数据结构。并且它的缺点和短板更少,应用更加广泛,比如广泛使用的Redis就有用到它。 SkipList简介 SkipList是一个实现快速查找、增删数据的数据结构,可以做到\(O(logN)\)复杂度的增删
1.聊一聊跳表作者的其人其事 2. 言归正传,跳表简介 3. 跳表数据存储模型 4. 跳表的代码实现分析 5. 论文,代码下载及参考资料 <1>. 聊一聊作者的其人其事 跳表是由William Pugh发明。他在 Communications of the ACM June 1990, 33(6) 668-676 发表了Skip lists: a probabilistic
Sorted Set (ZSet) 数据结构 Sorted Set (ZSet), 即有序集合, 底层使用 压缩列表(ziplist) 或者 跳跃表(skiplist) 使用 压缩列表(ziplist) 当同时满足下面两个条件时,使用 ziplist 存储数据 元素个数少于128个 (zset-max-ziplist-entries: 128) 每个元素长度小于64字节 (zset-max-z
前面几篇文章,我们完全领略了redis的string,hash,list,set数据类型的实现方法,相信对redis已经不再神秘。 本篇我们将介绍redis的最后一种数据类型: zset 的相关实现。 本篇过后,我们对redis的各种基础功能,应该不会再有疑惑。有可能的话,我们后续将会对redis的高级功能的实现做解析。(如复制、哨兵模式、集群模式) 回归本篇主题,zse
作者:Grey 原文地址: Redis学习笔记三:Redis有序集的底层实现(跳表) 我们可以使用Redis中的sorted_set对数据进行排序。 基本用法 #有序集 #sorted_set #Z开头的命令,ZADD,ZCOUNT zadd fruit 8 apple 2 banana 3 orange zrange fruit 0 -1 1) "banana" 2) "orange"