标签：else 规则 可见 rabl 浮点数 技术 超过 分析 需要
最近开始看Redis设计原理，碰到一个从未遇见的数据结构：跳跃表(skiplist)。于是花时间学习了跳表的原理，并用java对其实现。
主要参考以下两本书：
跳跃表是一种有序数据结构，它通过每个结点中维持多个指向其它结点的指针，从而达到快速访问结点的目的。
我们平时熟知的链表，查找效率为O(N)。跳表在链表的基础上，每个结点中维护了很多指向其它结点的指针，大大缩短时间复杂度。可以实现时间复杂度平均O(logN)，最坏O(N)。后文会有具体的分析和计算。
一个跳跃表示意图：
由左至右依次是，跳跃表结构结点(存储跳表信息)、头结点、连续的跳表结点。
最外层的跳表字段结构如下所示：
public class SkipList<T extends Comparable<? super T>> {
//首尾结点的指针
private SkipListNode<T> header;
private SkipListNode<T> tail;
//记录跳表中结点数量
private long length;
//最大结点的层数
private int level;
//...
}
跳表节点记为SkipListNode，内部字段结构如下：
class SkipListNode <T> {
//索引层
private SkipListLevel[] level;
//后退指针
private SkipListNode<T> backword;
//分值
private double score;
//成员对象
private T obj;
//......
}
索引层SkipListLevel的结构如下：
class SkipListLevel{
//前进指针
private SkipListNode forward;
//跨度
private int span;
//......
}
到这里，我们对跳表的基本结构有了一个清晰的认识。
这里想先讲讲理想状态的跳表，不然无法理解实际跳表为什么可以缩减时间复杂度。
跳表节点间的关联方式：（索引层中的前向指针）第一层逐个链接，第二层每隔t个节点进行链接，第三层每隔2*t个节点进行链接，不断迭代。这里取t=2，画出每个节点的索引层之间的关联关系，得到如下图形式的链式结构：
有点像完全二叉树的结构。因此很容易理解：节点总数为N时，层最大高度为1+logN。例如图中有8个节点，最大层高为4。
搜索规则：从头结点的索引层的末端开始向下遍历。如果第K层的下一节点小于target，则移到该节点；若不小于，则下移到第K-1层。
按照此搜索规则，假设需要查找的target为7a，则搜索路径为0d--8d--0c--4c--4b--6b--6a--7a，如下图所示：
上述过程中，分别在8d、4c、6b、7a处进行比较。可见每一层都比较了一次，所以比较次数等于层数，为logN+1。所以时间复杂度为O(logN)。
如果实际的跳表按照这种形式进行设计，每次插入节点时，需要对很多结点的索引层进行调整，节点的插入删除将成为极其复杂的工作。因此，实际的跳表使用一种基于概率统计的算法，简化插入删除带来的调整工作，同时也能得到O(logN)的时间复杂度。
每当需要新增一个节点时，需要考虑如何确定该节点的索引层层数，即SkipListLevel[]数组的长度。
在redis中，每次创建一个节点，都会根据幂次定律随机生成一个介于1和32之间的值作为索引层的高度。问题是，这个随机的过程如何设计？
我们观察理想状态跳表，可以发现，不算头节点总共8个节点，其中4个节点拥有2层索引，2个节点拥有3层索引，1个节点拥有4层索引。
可以近似看作满足这样的规律：节点索引层高度为 j 的概率为 1/2^j。因此每次生成新节点时，通过这样的概率计算可以得到索引层层数。代码如下所示：
/**
* 获取随机的层高度
* @return
*/
private int getRandomHeight() {
Random random = new Random();
int i = 1;
for (; i < 32; ++i) {
if (random.nextInt(2) == 0) {
break;
}
}
return i;
}
注意：在redis中最大索引高度不超过32
当节点数量足够多时，这种方式得到的跳跃表形态可以逼近理想的跳表的。很惭愧我不知道怎么证明，学过概率统计的同学一定很容易理解。它的时间复杂度就是近似为 O(logN) 。当然也有不理想的情况，当跳表中每一个节点随机得到的层高度都是 1 时，跳表就是一个普通双向链表，时间复杂度为 O(N) 。因此，时间复杂度平均O(logN)、最坏O(N)，这种说法是比较严谨的。
这个分值 score 很容易与节点的“跨度”混淆。跨度其实就是节点在跳表中的排位，或者说序号。而分值是一个节点属性。节点按照分值大小由小到大排列，不同节点的分值可以相等。如果分值相等，对象较大的会排在后面(靠近表尾方向)。
在实际API应用中，需要以分值和obj成员对象作为target进行查询、插入等操作。
流程如下：
实际代码比上述流程要复杂很多，levelHeight与maxLevelHeight的大小关系不能确定，根据不同的情况要对update[]进行不同的处理。
跳跃表插入的代码如下所示：
注意：是依据score大小和obj的大小来决定插入顺序
public SkipListNode slInsert(double score, T obj) {
int levelHeight = getRandomHeight();
SkipListNode<T> target = new SkipListNode<>(obj, levelHeight, score);
// update[i] 记录所有需要进行调整的前置位节点
SkipListNode[] update = new SkipListNode[Math.max(levelHeight, maxLevel)];
int[] rank = new int[update.length];//记录每一个update节点的排位
int i = update.length - 1;
if (levelHeight > maxLevel) {
for (; i >= maxLevel; --i) {
update[i] = header;
rank[i] = 0;
}
maxLevel = levelHeight;
}
for (; i >= 0; --i) {
SkipListNode<T> node = header;
SkipListNode<T> next = node.getLevel()[i].getForward();
rank[i] = 0;
//遍历得到与target最接近的节点(左侧)
while (next != null && (score > next.getScore() || score == next.getScore() && next.getObj().compareTo(obj) < 0)) {
rank[i] += node.getLevel()[i].getSpan();
node = next;
next = node.getLevel()[i].getForward();
}
update[i] = node;
}
//当maxLevel>levelHeight，前面部分节点的span值加1，因为该节点与forword指向节点之间将要 多出来一个新节点
for (i = update.length - 1; i >= levelHeight; --i) {
int span = update[i].getLevel()[i].getSpan();
update[i].getLevel()[i].setSpan(++span);
}
//遍历 update[] 进行插入和更新操作
for (; i >= 0; --i) {
SkipListLevel pre = update[i].getLevel()[i];
//将target节点插入update[i]和temp之间
SkipListNode<T> temp = pre.getForward();
int span = pre.getSpan();
pre.setForward(target);
pre.setSpan(rank[0] + 1 - rank[i]);
target.getLevel()[i].setSpan(span > 0 ? (span - rank[0] + rank[i]) : 0);
target.getLevel()[i].setForward(temp);
//设置后退指针
if (temp == null) {
target.setBackword(header);
} else {
target.setBackword(temp.getBackword());
temp.setBackword(target);
}
}
if (tail.getLevel()[0].getForward() != null) {
tail = target;
}
length++;
return target;
}
本篇博客介绍了跳跃表基本原理，并使用java完成了基本数据结构的封装，实现了节点插入操作。后续博客会陆续记录“删除”、“搜索”等功能的实现。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/buptleida/p/12838880.html
