跳表的基本思想
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)。
特点
1、分层,每层由有序链表构成
2、头节点在每层出现
3、某个节点如果在上层出现,那在下层也出现
4、节点的层数是随机的
节点与结构
跳跃表节点zskiplistNode
/* ZSETs use a specialized version of Skiplists */ typedef struct zskiplistNode { sds ele; double score; struct zskiplistNode *backward; struct zskiplistLevel { struct zskiplistNode *forward; unsigned long span; } level[]; } zskiplistNode;
属性
- ele:存储字符串数据
- score:存储排序分值
- *backward:指针,指向当前节点最底层的前一个节点
- level[]:柔性数组,随机生成1-64的值
- forward:指向本层下一个节点
- span:本层下个节点到本节点的元素个数
跳跃表链表
typedef struct zskiplist { struct zskiplistNode *header, *tail; unsigned long length; int level; } zskiplist;
属性
- header,tail:头节点和尾节点
- length:跳跃表长度(不包括头节点)
- tail:跳跃表高度
跳表的设计思想和优势
1、能够同时拥有链表和数优势的数据结构,既有链表插入快的特点又有数组查询快的特点
2、随机跨越层数
3、最底层的链表是双向链表,包含所有元素
4、对于有序链表查询优化,相比较于平衡数来说,更好实现
5、内存占用上来看,相比较于平衡数会更少
API解析
Tip:以下的zsl为zskiplist
zslCreate(创建跳跃表)
/* Create a new skiplist. */ zskiplist *zslCreate(void) { int j; zskiplist *zsl; zsl = zmalloc(sizeof(*zsl)); zsl->level = 1; zsl->length = 0; zsl->header = zslCreateNode(ZSKIPLIST_MAXLEVEL,0,NULL); for (j = 0; j < ZSKIPLIST_MAXLEVEL; j++) { zsl->header->level[j].forward = NULL; zsl->header->level[j].span = 0; } zsl->header->backward = NULL; zsl->tail = NULL; return zsl; }
大致流程:
1、定义一个zsl,申请内存,赋初始值
2、调用zslCreateNode创建出头节点
3、每层头节点赋初始值
4、尾节点赋null值
zslCreateNode(创建节点)
/* Create a skiplist node with the specified number of levels. * The SDS string 'ele' is referenced by the node after the call. */ zskiplistNode *zslCreateNode(int level, double score, sds ele) { zskiplistNode *zn = zmalloc(sizeof(*zn)+level*sizeof(struct zskiplistLevel)); zn->score = score; zn->ele = ele; return zn; }
大致流程:
1、申请内存(节点内存和柔性数组的内存)
2、属性赋值
zslGetRank(查找排位)
排位就是累积跨越的节点数量
unsigned long zslGetRank(zskiplist *zsl, double score, sds ele) { zskiplistNode *x; unsigned long rank = 0; int i; x = zsl->header; for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) { while (x->level[i].forward && (x->level[i].forward->score < score || (x->level[i].forward->score == score && sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) <= 0))) { rank += x->level[i].span; x = x->level[i].forward; } /* x might be equal to zsl->header, so test if obj is non-NULL */ if (x->ele && x->score == score && sdscmp(x->ele,ele) == 0) { return rank; } } return 0; }
大致流程:
1、从最上层开始遍历节点并对比元素,对比score
2、如果当前分值大雨下一个分值,则累加span(比对分值,如果分值一样就比对ele)
3、指向本层的下一个节点
4、如果找到了,也就是ele相同,则返回
zslDelete(删除节点)
int zslDelete(zskiplist *zsl, double score, sds ele, zskiplistNode **node) { zskiplistNode *update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL], *x; int i; x = zsl->header; for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) { while (x->level[i].forward && (x->level[i].forward->score < score || (x->level[i].forward->score == score && sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) < 0))) { x = x->level[i].forward; } update[i] = x; } /* We may have multiple elements with the same score, what we need * is to find the element with both the right score and object. */ x = x->level[0].forward; if (x && score == x->score && sdscmp(x->ele,ele) == 0) { zslDeleteNode(zsl, x, update); if (!node) zslFreeNode(x); else *node = x; return 1; } return 0; /* not found */ }
大致流程:
1、遍历跳表
2、比对分值,比对ele
3、如分值小于或等于当前值,并且ele不相等,继续下一个并记录节点
4、如分值和ele都相同,调用zslDeleteNode删除该节点
跳表是在很多排名以及分数相关的场景中使用频率极高的数据结构,也是设计的极其巧妙的一种结构,希望本篇文章能帮助各位更加深入的理解这种结构。