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之所以在每一项后面都加一个“期望”,是因为跳跃表的复杂度分析是基于概率论的。有可能会产生最坏情况,不过这种概率极其微小。
底层链表就是最初的链表,包含所有元素。
we just like every node to be accessed sort of as quickly as possible, uniformly
我们只希望尽可能的访问每一个节点尽可能的快。那么什么样的元素应该添加进上层链表。
我的理解就是均匀的让底层元素出现在上层链表中。
在第一个上层链表中,其隔一个挑选了一个元素作为上层链表的元素。如此来满足均匀的要求,进而满足了尽可能快的访问到每一个元素。
由于访问速度是 k 乘以开k次方的n,所以为了 让这个数值最低,那么k取LogN最好。而这个logN很像二叉排序树的高度,那么大家都有感觉,就是这个跳跃链查找过程越来越像折半查找。所以这logN的取法,以这样的方式还是很容易让我明白的。
由于我们已经确定了有多少个链表,所以来完整的走一遍查找某个元素的过程,那么就非常清楚其复杂度了。
如下图所示:
这就是查找过程,一共经历了移动了7次比较,挪动了4次指针。此时的需要的额外的链表为4个,加上底层链表一共是5个链表。
其中,注意比较次数,在每一条链表上我们可以发现最多比较两次,至少比较一次,所以比较次数不会超过 2LogN。
所以比较的时间复杂度是 O(logN)。
目的:在跳跃表中查找一个元素x
在跳跃表中查找一个元素x,按照如下几个步骤进行:
i) 从最上层的链(Sh)的开头开始
ii) 假设当前位置为p,它向右指向的节点为q(p与q不一定相邻),且q的值为y。将y与x作比较
(1) x=y 输出查询成功及相关信息
(2) x>y 从p向右移动到q的位置
(3) x<y 从p向下移动一格
iii) 如果当前位置在最底层的链中(S0),且还要往下移动的话,则输出查询失败
目的:向跳跃表中插入一个元素x
首先明确,向跳跃表中插入一个元素,相当于在表中插入一列从S0中某一位置出发向上的连续一段元素。有两个参数需要确定,即插入列的位置以及它的“高度”。
关于插入的位置,我们先利用跳跃表的查找功能,找到比x小的最大的数y。根据跳跃表中所有链均是递增序列的原则,x必然就插在y的后面。
而插入列的“高度”较前者来说显得更加重要,也更加难以确定。由于它的不确定性,使得不同的决策可能会导致截然不同的算法效率。为了使插入数据之后,保持该数据结构进行各种操作均为O(logn)复杂度的性质,我们引入随机化算法(Randomized Algorithms)。
我们定义一个随机决策模块,它的大致内容如下: •产生一个0到1的随机数r r ← random() •如果r小于一个常数p,则执行方案A, if r<p then do A 否则,执行方案B else do B
初始时列高为1。插入元素时,不停地执行随机决策模块。如果要求执行的是A操作,则将列的高度加1,并且继续反复执行随机决策模块。直到第i次,模块要求执行的是B操作,我们结束决策,并向跳跃表中插入一个高度为i的列。
根据上述决策方法,该列的高度大于等于k的概率为pk-1
此处有一个地方需要注意,如果得到的i比当前跳跃表的高度h还要大的话,则需要增加新的链,使得跳跃表仍满足先前所提到的条件。
我们来看一个例子:
假设当前我们要插入元素“40”,且在执行了随机决策模块后得到高度为4
·步骤一:找到表中比40小的最大的数,确定插入位置
·步骤二:插入高度为4的列,并维护跳跃表的结构
目的:从跳跃表中删除一个元素x
删除操作分为以下三个步骤:
(1) 在跳跃表中查找到这个元素的位置,如果未找到,则退出
(2) 将该元素所在整列从表中删除
(3) 将多余的“空链”删除
参考:http://blog.csdn.net/zy825316/article/details/22600003
参考:http://wenku.baidu.com/link?url=QqqF4KGLMlfxjoqnzKsGkkuJ9EjpHdbC7xaylHrezc37YF54xyt2YDVKJi7W1sMXsm5fAzeItdnIBKMtOUSQ-QUBNMAx_142JSbgwCpM-jO
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原文地址:http://www.cnblogs.com/yydcdut/p/4008867.html