跳表

2023-04-14  本文已影响0人  追风骚年

跳表有着诸多的优越性,在 redis、leveldb、Kafka 中都有诸多使用,他是综合插入,删除,查找性能最优越的一个数据结构,而他的实现又是如此的优雅,下面是 golang 版本的一个实现,增加诸多注释。

const (
    maxLevel = 16
    p        = 0.25
)

type Node struct {
    Val  int
    Next []*Node
}
type Skiplist struct {
    level  int
    header *Node // 头节点
}

func Constructor() Skiplist {
    return Skiplist{
        level: 0, // 默认层为0
        header: &Node{
            Next: make([]*Node, maxLevel), // 头节点有 maxLevel 个指针
        },
    }
}

func (this *Skiplist) Search(target int) bool {
    cur := this.header // 从头开始
    for i := this.level - 1; i >= 0; i-- {
        // 从最高层开始,依次向下一层查找
        for cur.Next[i] != nil && cur.Next[i].Val < target {
            // 如果当前层的值比目标值小,则继续在当前层前进
            cur = cur.Next[i]
        }

        // 如果当前层找到的这个最小值的下一个值不为nil,并且等于目标值,直接返回 true
        if cur.Next[i] != nil && cur.Next[i].Val == target {
            return true
        }
    }
    // 全局扫一遍都没找到就返回 false
    return false
}

func (this *Skiplist) max(a, b int) int {
    if a > b {
        return a
    }
    return b
}

func (this *Skiplist) randLevel() int {
    l := 1
    // 默认 1 层,每增加一层概率缩小
    for rand.Float64() < p && l < maxLevel {
        l++
    }
    return l
}

func (this *Skiplist) Add(num int) {
    //其实这个变量思考了很久,不知道他在干什么
    // 1. updateNode 其实需要记录着每一层对于 num 这个节点找到的最接近的值
    // 2. 初始化为 header ,是因为方便简化下面的一个新节点加入的时候逻辑
    // 3. 新加入的节点,它可能不会增加新的层,那么他的前驱就是第 1 点描述
    // 4. 新加入的节点,它可能会增加新的层,新层的话这个新节点的前驱节点就是 header,第 2点描述
    updateNode := make([]*Node, maxLevel)
    for i := range updateNode {
        updateNode[i] = this.header
    }

    // 从当前节点开始
    cur := this.header
    for i := this.level - 1; i >= 0; i-- {
        for cur.Next[i] != nil && cur.Next[i].Val < num {
            cur = cur.Next[i]
        }
        updateNode[i] = cur // 记录本层,最接近 num 的节点
    }

    lv := this.randLevel() // 新节点的层数
    newNode := &Node{
        Val:  num,               // num 赋值,这里不判断重复值,重复的依然插入
        Next: make([]*Node, lv), // 有几层,就有几个指针
    }

    for i := 0; i < lv; i++ {
        // 从第 0 层开始,对于每一层都要赋值
        // 新节点的在第 i 层的下一个节点等于 updateNode 所指向的下一个节点
        // updateNode 的下一个节点执行 newNode 这个新节点
        newNode.Next[i], updateNode[i].Next[i] = updateNode[i].Next[i], newNode
    }

    // 跳表最大的层级等于之前的层级和此节点的层级最大值
    this.level = this.max(this.level, lv)
}

func (this *Skiplist) Erase(num int) bool {
    flag := 0              // 是否触发删除,触发删除逻辑则为 1
    newLevel := this.level // 删除节点可能会触发层级降低,因为空的层级没啥意义
    cur := this.header
    // 依旧是遍历
    for i := this.level - 1; i >= 0; i-- {
        // 逻辑类似
        for cur.Next[i] != nil && cur.Next[i].Val < num {
            cur = cur.Next[i]
        }

        // 我这里的实现和大多数人不一样,但是我觉得这样简单一些
        // 这里和 search 实现有点类似,如果找到下一个值和目标值相等
        if cur.Next[i] != nil && cur.Next[i].Val == num {
            cur.Next[i] = cur.Next[i].Next[i] // 当前节点指向的下一个节点等于当前节点的下下个节点,那么下个节点就相当于删除了,可以思考一下指针
            flag = 1                          // 修改标志位
            if this.header.Next[i] == nil {
                // 这里其实是缩层逻辑,如果在这一层,头指针指向了一个空节点,这一层其实就不要了
                newLevel--
            }
        }
    }
    this.level = newLevel
    return flag == 1
}

可以去 leetcode1206 跳表 测试代码逻辑正确性。

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