Skiplist简介

最新推荐文章于 2025-09-16 16:19:40 发布
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看了这篇文章大概知道了skiplist的原理

https://blog.youkuaiyun.com/ict2014/article/details/17394259/

Skiplist首先是有序存储的，然后每个节点的后续节点数是random的（至少为2）

这样的结构查找效率会比较高，单链表的查询效率为O(n），Skiplist是O(logN），



后续看代码（代码不知道什么时候看了。。。）

跳表SkipList的原理及实现
07-02
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 alternative to balanced trees，在该论文中详 细解释了跳表的数据结构和插入删除操作。
SkipList(跳跃表)详解
qq_32445015的博客
10-27 432
skiplist，翻译成中文，可以翻译成“跳表”或“跳跃表”，指的就是除了最下面第1层链表之外，它会产生若干层稀疏的链表，这些链表里面的指针故意跳过了一些节点（而且越高层的链表跳过的节点越多）。实际上，按照上面生成链表的方式，上面每一层链表的节点个数，是下面一层的节点个数的一半，这样查找过程就非常类似于一个二分查找，使得查找的时间复杂度可以降低到。在分析之前，我们还需要着重指出的是，执行插入操作时计算随机数的过程，是一个很关键的过程，它对skiplist的统计特性有着很重要的影响。也就是说，时间复杂度为。
跳表 skiplist 简介
苏木川的博客
03-16 1399
跳表是一个包含随机算法的数据结构，跳表的查找、插入、删除的平均时间复杂度都是 O(logn)，而且可以按照范围区间查找元素，空间复杂度是 O(n)。
【数据结构】跳表
最新发布
2401_82610555的博客
09-16 2330
跳表（SkipList）是一种基于有序链表的高效数据结构，由William Pugh于1990年提出。它通过建立多层索引实现快速查找，时间复杂度为O(logN)。跳表通过在相邻节点间随机增加层数来优化插入和删除操作，避免了严格的比例关系。Redis中跳表参数p=1/4、maxLevel=32，平均每个节点包含1.33个指针。相比平衡树，跳表实现更简单、空间消耗更低；相比哈希表，跳表支持有序遍历且空间效率更高。跳表的核心操作包括查找、插入和删除，通过随机层数和更新指针关系来维护结构。完整实现包含节点设计、查找
C语言跳表(skiplist)实现
weixin_34202952的博客
06-02 457
一、简介 跳表（skiplist）是一个非常优秀的数据结构，实现简单，插入、删除、查找的复杂度均为O(logN)。LevelDB的核心数据结构是用跳表实现的，redis的sorted set数据结构也是有跳表实现的。代码在这里：http://flyingsnail.blog.51cto.com/5341669/1020034   二、跳表图解 考虑一个有序表： 从该有序表中搜索元素 <...
Skip List（跳表）
萝卜_7
03-17 590
Skip List（跳表） Skip List（跳表）是一种随机化的数据结构，其效率可比拟于二叉查找树，查找的时间复杂度O(logn)，空间复杂度O(n)。简单的来说就是在有序链表的基础上加了索引，实现对链表的操作可以不用从头开始一个个的遍历，而是可以快速的跳过部分列表，跳表因此而得名。 概念 假设有这样一个有序单链表，它的跳表样子可能如下： 一个跳表，应该具有以下特征： 一个跳表应该有几个层（level）组成； 跳表的第一层包含所有的元素； 每一层都是一个有序的链表； 如果元素x出现在第i
lucene .doc里存储的skiplist跳表
djph26741的博客
05-04 187
http://forfuture1978.iteye.com/blog/546841 见图： lucene-6.5.1-src/lucene-6.5.1$ grep "skiplistwriter" * -rilcore/src/java/org/apache/lucene/codecs/lucene50/Lucene50PostingsFormat.javacore/src/j...
跳表skip list 代码实现与应用场景
qq_38020553的博客
09-11 2276
跳表是一种用来增加元素查找速度的数据结构。他是由一条有序的单链表演变而成。 他把单链表由一层变为了多层，越往上，元素数量越少。每个在单链表上的元素，都有一个level，level等于几，就从下往上占几层。这个level是有一个算法随机生成的。（实际每个元素都只有一个，占几层是通过切片指针来实现的） 当进行查找的时候，从头节点开始，往右往下查找元素（如图查找117 118 （图是盗的））。 ...
C语言跳表（Skip List）算法(附链表与跳表实现源码)
Wx的博客
04-02 486
在数据结构算法中，有一种算法犹如“时空穿梭机”，能在瞬间跨越层层障碍，直击目标——它就是跳表算法。下面，就让我们一起揭开跳表算法的神秘面纱，通过实例探究其高效与魅力。
Skiplist（跳表）实现
冰果滴的博客
02-05 1356
跳表本质是一种查找结构，相较于AVL树、红黑树、哈希表，实现起来要更加简单，而且效率也不差。
跳表（skiplist）的代码实现
weixin_33694172的博客
07-26 258
跳表（skiplist）是一个非常优秀的数据结构，实现简单，插入、删除、查找的复杂度均为O(logN)。LevelDB的核心数据结构是用跳表实现的，redis的sorted set数据结构也是有跳表实现的。 其结构如下所示： 所有操作均从上向下逐层查找，越上层一次next操作跨度越大。其实现是典型的空间换时间。 具体的细节，可参考维基百科http://en.wikipedia.org/w...
Lucene40SkipListWriter
weixin_33790053的博客
10-26 93
多级跳跃表是保存在tim文件里的。 tip是term index,tim是term dictionary。记忆方法是,p是pointer因此是term index。 这个类会保存多个level的last变量和cur变量,同一时候使用RAMOutputStream数组缓存不同级别跳跃表的内容,一个term的全部doc加入�完后才写入tim文件。几个主要方法: resetSkip:几个l...
Lucene跳表
chuanyangwang的专栏
11-16 376
org.apache.lucene.codecs.MultiLevelSkipListReaderskipTo /** Skips entries to the first beyond the current whose document number is * greater than or equal to <i>target</i>. Returns the current doc count. */ public int skipTo(i.
高级数据结构之跳表(SkipList)
qq_41864967的博客
02-27 305
redis中sort-set的底层是跳表。跳表是一种变形的链表。普通链表的查找删除的时间复杂度为O(n)，但是使用跳表可以保证查找，插入，删除操作的时间复杂度在O(logN)完成 跳表的核心思想： 是一种通过“空间来换取时间”的一个算法，通过在每个节点中增加了向前的指针，从而提升查找的效率。 其中 -1 表示 INT_MIN， 链表的最小值，1 表示 INT_MAX，链表的最大值。 理想...
Lucene 索引文件的生成（三）之跳表SkipList
q364367207的专栏
01-15 567
在文章索引文件的生成（一）中我们说到，在生成索引文件.doc、.pos、.pay的过程中，当处理了128篇文档后会生成一个PackedBlock，并将这个PackedBlock的信息写入到跳表skipList中，使得在读取阶段能根据文档号快速跳转到目标PackedBlock，提高查询性能。   将PackedBlock的信息写入到跳表skipList的时机点如下图红色框所示： 图1： ...
跳跃表SkipList的基本概念
Revivedsun的专栏
07-21 605
1 基本概念 1.1 概述 链表搜索的最坏时间复杂度是O(n)，搜索过程中只能逐个遍历，不能能跳过结点。搜索平衡查找树，在一次比较后我们可以跳过半数的结点。而查找排好序的数组，可以通过二分搜索来访问元素。为了加快链表查找速度，因此有了跳跃表(Skip List)。思路很简单，通过创建多层结点，跳过部分结点来达到加快查找的目的。 以下图为例，为了加快查找速度我们增加了一层结点。当前最大层高为2。以搜...
Skiplist 的原理与使用
baijiwei的博客
09-28 2208
在LevelDB的MemTable里， 使用Skiplist来存储和查询内存中的数据
Python种skip_list
01-19
### Python 中 Skip List 的实现与用法 #### 跳跃表简介 跳跃表（Skip List）是一种支持快速搜索、插入和删除操作的数据结构，这些操作的时间复杂度平均为 O(log N)[^4]。跳跃表由 William Pugh 在 1990 年提出，最初用于优化无序数组中的元素查找。 #### 基本概念 跳跃表通过构建多层索引来加速查询过程。每一层都是一个有序链表，上一层的节点会指向下一层的部分节点，从而形成一种分层次的链接关系。最底层包含了所有的元素，而高层则逐渐减少节点数量，直到顶层可能只包含头尾两个哨兵节点。 #### Python 实现 下面是一个简单的 Python 版本的跳跃表示例： ```python import random class Node: __slots__ = 'value', 'forwards' def __init__(self, value=None, level=0): self.value = value self.forwards = [None] * (level + 1) class Skiplist: def __init__(self, p=0.5, max_level=16): self.head = Node(level=max_level) self.max_level = max_level self.p = p self.level = 0 def _random_level(self): lvl = 0 while random.random() < self.p and lvl < self.max_level: lvl += 1 return lvl def search(self, target: int) -> bool: current = self.head for i in reversed(range(self.level + 1)): while current.forwards[i] and current.forwards[i].value < target: current = current.forwards[i] next_node = current.forwards[0] if next_node and next_node.value == target: return True return False def add(self, num: int) -> None: update = [None] * (self.max_level + 1) current = self.head for i in reversed(range(self.level + 1)): while current.forwards[i] and current.forwards[i].value < num: current = current.forwards[i] update[i] = current new_level = self._random_level() if new_level > self.level: for i in range(self.level + 1, new_level + 1): update[i] = self.head self.level = new_level node = Node(num, new_level) for i in range(new_level + 1): node.forwards[i] = update[i].forwards[i] update[i].forwards[i] = node def erase(self, num: int) -> bool: update = [None] * (self.max_level + 1) current = self.head for i in reversed(range(self.level + 1)): while current.forwards[i] and current.forwards[i].value < num: current = current.forwards[i] update[i] = current current = current.forwards[0] if not current or current.value != num: return False for i in range(len(current.forwards)): if update[i].forwards[i] != current: break update[i].forwards[i] = current.forwards[i] while self.level > 0 and not self.head.forwards[self.level]: self.level -= 1 del current return True ``` 此代码定义了一个 `Node` 类来存储单个节点的信息以及一个 `Skiplist` 类来进行实际的操作管理。其中 `_random_level()` 方法用来决定新加入节点应该位于哪几层；`search()` 查找给定值是否存在；`add()` 插入新的数值；最后 `erase()` 移除指定的数值[^1]。
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