跳表，Redis的底层数据结构

后端

2023-10-19 22:27:50

跳表：一种高效的有序数据结构

什么是跳表？

跳表是一种高效且简单的有序数据结构，提供与红黑树相媲美的性能，却更易于实现。它将链表和额外的指针结合在一起，实现快速查找、插入和删除操作。

跳表的结构

跳表由一系列节点组成，每个节点包含一个值和指向下一个节点的指针。它还具有额外的指针，指向更高层的节点，称为“塔”。这些塔指针允许跳表快速跳过多个节点，以提高查找效率。

跳表的查找操作

跳表使用二叉搜索树风格的查找。从根节点开始，它根据值的大小选择向左或向右的路径。塔指针允许它跳过多个层级，快速缩小搜索范围，直到找到目标值。

跳表的插入操作

插入操作类似于查找操作。找到目标位置后，插入一个新节点，并更新其周围节点的指针。同时，根据随机概率，新节点可能获得指向更高层的塔指针，以优化未来的查找。

跳表的删除操作

删除操作与插入操作类似。找到目标节点后，将其从链表中删除，并更新其周围节点的指针。如果删除的节点具有塔指针，则必须更新其他节点以补偿其丢失的塔指针。

跳表在 Redis 中的应用

Redis 使用跳表来实现其有序集合对象。有序集合允许存储有序数据，并支持快速查找、插入和删除操作。这使得 Redis 能够存储和操作各种应用程序的数据，例如：

排行榜： 跟踪和显示排名最高的元素。
优先级队列： 根据优先级处理任务。
日志记录： 存储和管理日志数据。
缓存： 存储经常访问的数据，以提高性能。

代码示例：

以下 Python 代码展示了一个简单的跳表实现：

import random

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None
        self.towers = []

class Skiplist:
    def __init__(self):
        self.head = Node(None)

    def insert(self, value):
        new_node = Node(value)

        # Determine the number of towers for the new node
        num_towers = random.randint(1, self.max_height)
        for i in range(num_towers):
            new_node.towers.append(None)

        # Update the tower pointers of existing nodes
        node = self.head
        for i in range(num_towers - 1, -1, -1):
            while node.next and node.next.value < value:
                node = node.next
            new_node.towers[i] = node.next

        # Insert the new node
        new_node.next = node.next
        node.next = new_node

    def find(self, value):
        node = self.head
        for i in range(self.max_height - 1, -1, -1):
            while node.next and node.next.value < value:
                node = node.next
        if node.next and node.next.value == value:
            return node.next
        else:
            return None