目錄
- 1、簡介
- 1.1、業(yè)務(wù)場景
- 1.2、skiplist
- 2、跳表
- 2.1、跳表簡介
- 2.2、跳表層級之間的關(guān)系
- 2.3、跳表的復(fù)雜度
- 3、Redis中的跳表
- 3.1、zskiplistNode
- 3.2、zskiplist
1、簡介
我們先不談Redis,來看一下跳表。
1.1、業(yè)務(wù)場景
場景來自小灰的算法之旅,我們需要做一個拍賣行系統(tǒng),用來查閱和出售游戲中的道具,類似于魔獸世界中的拍賣行那樣,還有以下需求:
拍賣行拍賣的商品需要支持四種排序方式,分別是:按價格、按等級、按剩余時間、按出售者ID排序,排序查詢要盡可能地快。還要支持輸入道具名稱的精確查詢和不輸入名稱的全量查詢。
這樣的業(yè)務(wù)場景所需要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)該如何設(shè)計呢?拍賣行商品列表是線性的,最容易表達(dá)線性結(jié)構(gòu)的是數(shù)組和鏈表。假如用有序數(shù)組,雖然查找的時候可以使用二分法(時間復(fù)雜度O(logN)),但是插入的時間復(fù)雜度是O(N),總體時間復(fù)雜度是O(N);而如果要使用有序鏈表,雖然插入的時間復(fù)雜度是O(1),但是查找的時間復(fù)雜度是O(N),總體還是O(N)。
那有沒有一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),查找時,有二分法的效率,插入時有鏈表的簡單呢?有的,就是 跳表。
1.2、skiplist
skiplist,即跳表,又稱跳躍表,也是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于解決算法問題中的查找問題。
一般問題中的查找分為兩大類,一種是基于各種平衡術(shù),時間復(fù)雜度為O(logN),一種是基于哈希表,時間復(fù)雜度O(1)。但是skiplist比較特殊,沒有在這里面
2、跳表
2.1、跳表簡介
跳表也是鏈表的一種,是在鏈表的基礎(chǔ)上發(fā)展出來的,我們都知道,鏈表的插入和刪除只需要改動指針就行了,時間復(fù)雜度是O(1),但是插入和刪除必然伴隨著查找,而查找需要從頭/尾遍歷,時間復(fù)雜度為O(N),如下圖所示是一個有序鏈表(最左側(cè)的灰色表示一個空的頭節(jié)點)(圖片來自網(wǎng)絡(luò),以下同):

鏈表中,每個節(jié)點都指向下一個節(jié)點,想要訪問下下個節(jié)點,必然要經(jīng)過下個節(jié)點,即無法跳過節(jié)點訪問,假設(shè),現(xiàn)在要查找22,我們要先后查找 3->7->11->19->22,需要五次查找。
但是如果我們能夠?qū)崿F(xiàn)跳過一些節(jié)點訪問,就可以提高查找效率了,所以對鏈表進(jìn)行一些修改,如下圖:

我們每個一個節(jié)點,都會保存指向下下個節(jié)點的指針,這樣我們就能跳過某個節(jié)點進(jìn)行訪問,這樣,我們其實是構(gòu)造了兩個鏈表,新的鏈表之后原來鏈表的一半。
我們姑且稱原鏈表為第一層,新鏈表為第二層,第二層是在第一層的基礎(chǔ)上隔一個取一個。假設(shè),現(xiàn)在還是要查找22,我們先從第二層查找,從7開始,7小于22,再往后,19小于22,再往后,26大于22,所以從節(jié)點19轉(zhuǎn)到第一層,找到了22,先后查找 7->19->26->22,只需要四次查找。
以此類推,如果再提取一層鏈表,查找效率豈不是更高,如下圖:

現(xiàn)在,又多了第三層鏈表,第三層是在第二層的基礎(chǔ)上隔一個取一個,假設(shè)現(xiàn)在還是要查找22,我們先從第三層開始查找,從19開始,19小于22,再往后,發(fā)現(xiàn)是空的,則轉(zhuǎn)到第二層,19后面的26大于22,轉(zhuǎn)到第一層,19后面的就是22,先后查找 19->26>22,只需要三次查找。
由上例可見,在查找時,跳過多個節(jié)點,可以大大提高查找效率,skiplist 就是基于此原理。
上面的例子中,每一層的節(jié)點個數(shù)都是下一層的一半,這種查找的過程有點類似二分法,查找的時間復(fù)雜度是O(logN),但是例子中的多層鏈表有一個致命的缺陷,就是一旦有節(jié)點插入或者刪除,就會破壞這種上下層鏈表節(jié)點個數(shù)是2:1的結(jié)構(gòu),如果想要繼續(xù)維持,則需要在插入或者刪除節(jié)點之后,對后面的所有節(jié)點進(jìn)行一次重新調(diào)整,這樣一來,插入/刪除的時間復(fù)雜度就變成了O(N)。
2.2、跳表層級之間的關(guān)系
如上所述,跳表為了解決插入和刪除節(jié)點時造成的后續(xù)節(jié)點重新調(diào)整的問題,引入了隨機(jī)層數(shù)的做法。相鄰層數(shù)之間的節(jié)點個數(shù)不再是嚴(yán)格的2:1的結(jié)構(gòu),而是為每個新插入的節(jié)點賦予一個隨機(jī)的層數(shù)。下圖展示了如何通過一步步的插入操作從而形成一個跳表:

每一個節(jié)點的層數(shù)都是隨機(jī)算法得出的,插入一個新的節(jié)點不會影響其他節(jié)點的層數(shù),因此,插入操作只需要修改插入節(jié)點前后的指針即可,避免了對后續(xù)節(jié)點的重新調(diào)整。這是跳表的一個很重要的特性,也是跳表性能明顯由于平衡樹的原因,因為平衡樹在失去平衡之后也需要進(jìn)行平衡調(diào)整。
上圖最后的跳表中,我們需要查找節(jié)點22,則遍歷到的節(jié)點依次是:7->37->19->22,可見,這種隨機(jī)層數(shù)的跳表的查找時可能沒有2:1結(jié)構(gòu)的效率,但是卻解決了插入/刪除節(jié)點的問題。
2.3、跳表的復(fù)雜度
跳表搜索的時間復(fù)雜度平均 O(logN),最壞O(N),空間復(fù)雜度O(2N),即O(N)
3、Redis中的跳表
在理解 Redis 的跳躍表之前,我們先回憶一下 Redis 的有序集合(sorted set)操作
- 不重復(fù)但有序的字符串元素集合;
- 每個元素均關(guān)聯(lián)一個double類型的score,Redis 根據(jù)score進(jìn)行從小到大排序;
- score可以重復(fù),重復(fù)的按照插入順序進(jìn)行排序;
示例如下:
redis 127.0.0.1:6379> ZADD runoobkey 1 redis
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> ZADD runoobkey 2 mongodb
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> ZADD runoobkey 3 mysql
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> ZADD runoobkey 3 mysql
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> ZADD runoobkey 4 mysql
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> ZRANGE runoobkey 0 10 WITHSCORES
"redis"
"1"
"mongodb"
"2"
"mysql"
"4"
這個是 Redis 中的有序列表的基本操作,我們答題可以看出,在有序列表中,有一個浮點數(shù)作為 score, 當(dāng)對應(yīng)一個值,可以根據(jù) score 精確查找和范圍查找,且效率很高
Redis 里面的這種操作的底層實現(xiàn)就是跳表。
上面理解了跳表,再去看 Redis 中的跳表就輕松多了,跳表的實現(xiàn)在 Redis 源碼目錄下 redis.h 文件中
3.1、zskiplistNode
zskiplistNode 表示跳表的一個節(jié)點,聲明如下:
typedef struct zskiplistNode {
robj *obj;
double score;
struct zskiplistNode *backward;
struct zskiplistLevel {
struct zskiplistNode *forward;
unsigned int span;
} level[];
} zskiplistNode;
robj 類型是 Redis 中用C語言實現(xiàn)一種集合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它可以表示 string、hash、list、set 和 zset 五種數(shù)據(jù)類型,這里不做詳細(xì)說明,在跳表節(jié)點中,這個類型的指針表示節(jié)點的成員對象
score 表示分值,用于排序和范圍查找
level 是一個柔性數(shù)組,它表示節(jié)點的層級,每層都有一個前進(jìn)指針 forward,用于指向相同層級指向表尾方向的下一個節(jié)點,而 span 則表示當(dāng)前節(jié)點在當(dāng)前層級中距離下一個節(jié)點的跨度,即兩個節(jié)點之間的距離。
初看上去,很容易以為跨度和遍歷節(jié)點有關(guān),實際并不是,遍歷操作只用前進(jìn)指針就夠了,跨度是用來計算排位(rank)的:在查找某個節(jié)點的過程中,沿途訪問過的所有層的跨度累計起來,就是目標(biāo)節(jié)點在跳表中的排位。
下圖中,查找成員o3,只經(jīng)歷了一層,排位為3

在 Redis 中,每個節(jié)點的層級都是根據(jù)冪次定律(power law,越大的樹出現(xiàn)的概率越小)隨機(jī)生成的,它是1~32之間的一個數(shù),作為level數(shù)組的大小,即高度
下圖分別展示了三個高度為1、3、5層的節(jié)點

backward 是一個后退指針,每個節(jié)點都有一個,指向當(dāng)前節(jié)點的表頭方向的下一個節(jié)點,用于從表尾進(jìn)行遍歷
3.2、zskiplist
zskiplist 表示一個跳表,聲明如下:
typedef struct zskiplist {
struct zskiplistNode *header, *tail;
unsigned long length;
int level;
} zskiplist;
header 和 tail 指針分別指向表頭和表尾節(jié)點
length 記錄了節(jié)點數(shù)量
level 記錄了所有節(jié)點中層級最高的節(jié)點的層級,表頭節(jié)點的層高不計算在內(nèi)
下圖是一個跳表的示例,最左側(cè)是一個 zskiplist 結(jié)構(gòu),其右側(cè)是四個 zskiplistNode 節(jié)點,從左向右分別有32層、4層、2層、5層。每個節(jié)點向右的指針即前進(jìn)指針 forward, BW 則表示后退指針 backward,每個節(jié)點依據(jù)節(jié)點的分值 score 進(jìn)行排列

到此這篇關(guān)于Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的跳躍表的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)跳躍表內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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