跳跃表

本文深入解析了跳跃表(zskiplist)的结构和工作原理,包括层级、前进指针、跨度、后退指针等关键概念,以及节点的排序方式。对比红黑树,跳跃表在实现上更简单,易于扩展,且在高并发场景下表现更优。

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typedef struct zskiplistNode {
    
    struct zskiplistNode *backword;    //后退指针
    
    double score;    //分值
    
    robj *obj;    //成员对象

    struct zskiplistlevel {     //层
        
        struct zskiplistNode *forward;    //前进指针
        
        unsigned int span;    //跨度

    } level[];

} zskiplistNode;

1,层

    每次创建一个新跳跃表节点的时候,程序都根据幂次定律随机生成一个介于1和32之间的值作为level数组的大小,即高度

2,前进指针
    
    用于从表头向表尾方向访问节点。

3,跨度

    用来计算排位(rank)的:在查找某个节点的过程中,将沿途访问过的所有层的跨度累计起来,得到的结果就是目标节点在跳跃表中的排位。

4,后退指针

    从表尾向表头遍历跳跃表中所有节点

5,分值和成员

    分值是double类型,节点成员对象是一个指向字符串对象的指针
    
    跳跃表中的所有节点都按照分值从小到大来排序。
    在同一个跳跃表中,各个节点保存的成员对象必须是唯一的,但是多个节点保存的分值却是可以相同的:
分值相同的节点按照成员对象在字典序的大小来进行排序。    

typedef struct zskiplist {
    
    struct zskiplistNode *header, *tail;

    unsigned long length;    //节点的数量

    int level;    //表中层数最大的节点的层数

} zskiplist;

https://segmentfault.com/a/1190000013418471

 

为什么不用红黑树作为

  • 实现比红黑树简单
  • 比红黑树更容易扩展,作者之后实现zrank指令时没怎么改动代码。
  • 红黑树插入删除时为了平衡高度需要旋转附近节点,高并发时需要锁。skiplist不需要考虑。
  • 一般用zset的操作都是执行zrange之类的操作,取出一片连续的节点。这些操作的缓存命中率不会比红黑树低。

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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