zskiplistNode *zslInsert(zskiplist *zsl, double score, robj *obj) {
zskiplistNode *update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL], *x;
unsigned int rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL];
int i, level;
redisAssert(!isnan(score));
// 在各个层查找节点的插入位置
x = zsl->header;
for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {
/* store rank that is crossed to reach the insert position */
// 如果 i 不是 zsl->level-1 层
// 那么 i 层的起始 rank 值为 i+1 层的 rank 值
// 各个层的 rank 值一层层累积
// 最终 rank[0] 的值加一就是新节点的前置节点的排位
// rank[0] 会在后面成为计算 span 值和 rank 值的基础
rank[i] = i == (zsl->level-1) ? 0 : rank[i+1];
// 沿着前进指针遍历跳跃表
while (x->level[i].forward &&
(x->level[i].forward->score < score ||
// 比对分值
(x->level[i].forward->score == score &&
// 比对成员, T = O(N)
compareStringObjects(x->level[i].forward->obj,obj) < 0))) {
// 记录沿途跨越了多少个节点
rank[i] += x->level[i].span;
// 移动至下一指针
x = x->level[i].forward;
}
// 记录将要和新节点相连接的节点
update[i] = x;
}
/* we assume the key is not already inside, since we allow duplicated
* scores, and the re-insertion of score and redis object should never
* happen since the caller of zslInsert() should test in the hash table
* if the element is already inside or not.
*
* zslInsert() 的调用者会确保同分值且同成员的元素不会出现,
* 所以这里不需要进一步进行检查,可以直接创建新元素。
*/
// 获取一个随机值作为新节点的层数
// T = O(N)
level = zslRandomLevel();
// 如果新节点的层数比表中其他节点的层数都要大
// 那么初始化表头节点中未使用的层,并将它们记录到 update 数组中
// 将来也指向新节点
if (level > zsl->level) {
// 初始化未使用层
// T = O(1)
for (i = zsl->level; i < level; i++) {
rank[i] = 0;
update[i] = zsl->header;
update[i]->level[i].span = zsl->length;
}
// 更新表中节点最大层数
zsl->level = level;
}
// 创建新节点
x = zslCreateNode(level,score,obj);
// 将前面记录的指针指向新节点,并做相应的设置
// T = O(1)
for (i = 0; i < level; i++) {
// 设置新节点的 forward 指针
x->level[i].forward = update[i]->level[i].forward;
// 将沿途记录的各个节点的 forward 指针指向新节点
update[i]->level[i].forward = x;/* update span covered by update[i] as x is inserted here */
// 计算新节点跨越的节点数量
x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i]);
// 更新新节点插入之后,沿途节点的 span 值
// 其中的 +1 计算的是新节点
update[i]->level[i].span = (rank[0] - rank[i]) + 1;
}
/* increment span for untouched levels */
// 未接触的节点的 span 值也需要增一,这些节点直接从表头指向新节点
// T = O(1)
for (i = level; i < zsl->level; i++) {
update[i]->level[i].span++;
}
// 设置新节点的后退指针
x->backward = (update[0] == zsl->header) ? NULL : update[0];
if (x->level[0].forward)
x->level[0].forward->backward = x;
else
zsl->tail = x;
// 跳跃表的节点计数增一
zsl->length++;
return x;
}
当插入一个节点时,例:
|<- rank[2] ->|
0 - - - - - - - - 0 - - - - - | - - - - - - 0
0 - - 0 - - - - - 0 - - - - - | - - 0 - - - 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 | 0 0 0 0 0 - 0
| 1 |
|<- rank[0] ->|
| 为新插入的节点的位置,h为最低层插入节点的前节点在插入新节点后的span。
x->leve\l[i].span = update[i]->level[i].span + 1 - (rank[0] - rank[i] + 1) = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i])
update[i]->level[i].span = rank[0] - rank[i] + 1
算法分析
层数至少为1,所以层数恰好等于1(不执行while循环体)的概率为 1−p.
层数恰好等于2的概率为
层数恰好等于3的概率为
层数恰好等于4的概率为
层数恰好等于k的概率为
因此,一个节点的平均层数,或平均指针数为:
因此,
当 p = 12 时,每个节点的平均指针为2;
当 p = 14 时,每个节点的平均指针为1.33;
而redis的概率 ZSKIPLIST_P 取值就为0.25,所以跳跃表的指针开销为1.33。