Redis数据结构-SkipList(跳表)

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Redis数据结构-SkipList(跳表)

SkipList（跳表）首先是链表，但与传统链表相比有几点差异：
元素按照升序排列存储
节点可能包含多个指针，指针跨度不同。

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查找19时

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可见效率会比较高。

SkipList（跳表）首先是链表，但与传统链表相比有几点差异：
元素按照升序排列存储
节点可能包含多个指针，指针跨度不同。

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SkipList（跳表）首先是链表，但与传统链表相比有几点差异：
元素按照升序排列存储
节点可能包含多个指针，指针跨度不同。

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小总结：

SkipList的特点：

  • 跳跃表是一个双向链表，每个节点都包含score和ele值
  • 节点按照score值排序，score值一样则按照ele字典排序
  • 每个节点都可以包含多层指针，层数是1到32之间的随机数
  • 不同层指针到下一个节点的跨度不同，层级越高，跨度越大
  • 增删改查效率与红黑树基本一致，实现却更简单
admin3335
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69_Redis数据结构-SkipList
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深入理解Redis数据结构：跳跃表（Skiplist）
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跳跃表是一种基于多级链表的数据结构，用于高效地实现有序数据的查找、插入和删除操作。它在1989年由William Pugh提出，旨在提供一种简单但性能接近于平衡树的替代方案。跳跃表的核心思想是通过增加多级索引，使得查找操作可以跳过大部分元素，从而提高效率。跳跃表是一种高效且易于实现的数据结构，它通过多级链表的方式实现了接近于平衡树的性能。跳跃表的随机化特性使其无需复杂的旋转操作即可保持动态平衡，适用于需要频繁进行查找、插入和删除操作的场景。
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redis底层数据结构之跳表(skiplist)
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Redis底层数据结构之skipList（跳跃表）
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skiplist本质上也是一种查找结构，用于解决算法中的查找问题，跟平衡搜索树和哈希表的价值是一样的，可以作为key或者key/value的查找模型。
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一、简介 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。 ​ Skip List(跳跃列表)这种随机的数据结构，可以看做是一个二叉树的变种，它在性能上与红黑树、AVL树很相近；但是Skip List(跳跃列表)的实现相比前两者要简单很多，目前Redis的zset实现采用了Skip List(跳跃列表)（其它还有LevelDB等也使
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Redis源码解析：数据结构详解-skiplist
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01-30 1982
跳表是个什么数据结构？ 本文的很多内容参考自如下文章《Redis 为什么用跳表而不用平衡树？》，为了加深理解，所以用自己的话复述一遍。 如图所示，redis中的zset在元素少的时候用ziplist来实现，元素多的时候用zskiplist来实现。那么skiplist是一个什么样的数据结构呢？ skiplist（跳表）是一种为了加速查找而设计的一种数据结构。它是在有序链表的基础上发展起来的。 如下图是一个有序链表（最左侧的灰色节点为一个空的头节点），当我们要插入某个元素的时候，需要从头开始遍历直到找到该元.
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Redis数据结构—跳跃表 skiplist
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跳跃表（Skiplist）是一种随机化的数据结构，它允许快速的搜索、删除和插入操作，其平均时间复杂度为O(log N)。跳跃表是由William Pugh在1990年发明的一种数据结构，最初是为了在无序数组中查找元素而设计的。Redis中的跳跃表与Pugh的原始设计略有不同，但基本原理相同。跳跃表作为Redis有序集合的底层实现，以其高效、有序、空间复杂度低和实现简单的特点，为Redis提供了强大的支持。无论是搜索、插入、删除操作，还是范围查询，跳跃表都能提供优秀的性能。
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Redis 中的 skiplist（跳跃列表）是一种有序数据结构，它通过构建多层索引的方式提高了查找效率，从而能够在对数时间内完成插入、删除和搜索操作。Redis 使用 skiplist 来实现有序集合（zset），以支持高效地按分值排序以及范围查询。 ### skiplist 的基本结构 skiplist 是一种链表结构，但它通过在链表的基础上添加多层索引，使得查找效率从普通链表的 O(n) 提升到平均 O(log n)。每一层都是一个跳表，上层节点是下层节点的子集，通过这种方式可以快速跳过大量节点，从而加速查找过程。 在 Redis 中，skiplist 被实现为一个带有多个层级的节点结构。每个节点包含以下部分： - **前向指针（forward）**：指向当前层级的下一个节点。 - **跨度（span）**：表示从当前节点跳到下一个节点之间跨越的节点数。 - **后向指针（backward）**：用于从后向前遍历。 - **成员（ele）**：存储字符串类型的成员值。 - **分值（score）**：用于排序的数值。 Redis 中 skiplist 的节点结构定义如下： ```c typedef struct zskiplistNode { sds ele; // 存储成员值 double score; // 分值 struct zskiplistNode *backward; // 后向指针 struct zskiplistLevel { struct zskiplistNode *forward; // 前向指针 unsigned long span; // 跨度 } level[]; } zskiplistNode; ``` Redis 的 skiplist 最多支持 64 层索引，并且每一层的跳跃概率设置为 1/4，即每四个节点中大约有一个节点会上升到下一层[^4]。 ### skiplist 的实现特点 Redis 的 skiplist 在经典跳表的基础上进行了一些优化和调整，以更好地支持有序集合的功能需求： - **支持重复分值**：在 Redis 的 skiplist 中，多个节点可以拥有相同的 `score` 值，此时它们会按照 `ele` 字典序进行排序。 - **双向链表支持**：每个节点都有一个 `backward` 指针，允许从后向前遍历，这在实现范围查询时非常有用。 - **跨度（span）机制**：每个层级的 `span` 字段记录了当前节点到下一个节点之间的节点数量，这使得可以在不遍历整个链表的情况下快速计算出两个节点之间的距离。 - **内存优化**：Redis 在有序集合的实现中，当集合中的元素数量较少且元素值较小时，会使用 ziplist（压缩列表）来替代 skiplist，以节省内存。当元素数量或大小超过一定阈值时才会切换为 skiplist[^3]。 ### skiplist 在 Redis 有序集合中的作用 Redis 的 zset（有序集合）是通过 skiplist 和 hash 表共同实现的： - **hash 表**：用于存储 member 和 score 的映射关系，确保每个 member 唯一，并能以 O(1) 的时间复杂度进行 member 的插入、删除和查找。 - **skiplist**：用于维护 member 按照 score 排序的顺序，支持高效的范围查询（如 ZRANGE、ZRANGEBYSCORE）和排名查询（如 ZRANK）[^2]。 这种复合结构使得 Redis 的 zset 既能保证快速的插入和查询操作，又能高效地处理排序和范围相关的请求。 ### skiplist 的算法分析 经典的 skiplist 的查找、插入和删除操作的平均时间复杂度为 O(log n)，最坏情况下为 O(n)（当所有节点都在同一层时）。Redis 的 skiplist 实现也继承了这一特性。 查找操作从最高层开始，逐层向下查找，直到找到目标节点或确定目标不存在。插入和删除操作则需要更新每一层的指针，并维护跨度信息。 Redis 在插入新节点时会通过随机算法决定节点的层数，以保证跳表的平衡性。具体来说，每个节点的层数是以概率 1/4 递减的方式生成的，即每上升一层的概率是前一层的 1/4，从而保证跳表的结构不会过于复杂[^4]。 ### skiplist 的应用场景 Redis 中 skiplist 主要用于实现有序集合（zset），常见操作包括： - `ZADD`：添加一个或多个成员到有序集合中。 - `ZRANGE`：返回有序集合中指定排名范围内的成员。 - `ZSCORE`：获取成员的分值。 - `ZRANK`：获取成员在有序集合中的排名。 - `ZREM`：移除一个或多个成员。 这些操作的高效性得益于 skiplist 提供的对数时间复杂度的查找和插入能力。 ---
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