数据结构C++- 模拟实现跳表SkipListRedis内部数据结构，跳表和哈希表，红黑树对比

1. 跳表

遍历一遍链表时间复杂度为O(N)

如果每相邻两个节点上高一层，增加一个节点，让指针指向下一个节点。这样所有的新增指针又会组成一个新的链表，但包含的节点的个数只有原来的一半，遍历链表的速度也会提高一半。以此类推后分成多层

跳表查找的过程

eg：查找节点17过程如下：

1. 17比节点9大，所以直接通过最上层指针跳跃到节点9。
2. 17节点比节点21小，向下查找节点，正好找到17节点，找到17节点。
3. 如果找到NULL说明已经查找完毕或者没有下一层，说明没有找到。

这种思想类似于二分查找，每次查找都会排除一般的节点。时间复杂度为O(logN)

跳表的插入与删除优化处理

为了保证这种跳表结构，插入与删除需要进行特殊操作。这里不在要求严格的格式匹配，在插入节点时候随机出一个层数，这样每次插入和删除都不需要考虑其他节点的层数，方便处理。(每个节点有几层个数不确定)

同时，为了保证效率

1. 每个节点的随机层数有最大的层数。
2. 其次，还要抽象出一种概率，让每个节点的层数分布合理

设多一层的概率为p
节点层数至少为1。而大于1的节点层数，满足一个概率分布。
节点层数恰好等于1的概率为1-p。
节点层数大于等于2的概率为p，而节点层数恰好等于2的概率为p(1-p)。
节点层数大于等于3的概率为p ^ 2，而节点层数恰好等于3的概率为p ^ 2×(1-p)。节点层数大于等于4的概率为p ^ 3，而节点层数恰好等于4的概率为p^3×(1-p)。

层数越高，概率越低。

一个节点的平均层数的公式为：

跳表的平均时间复杂度为O(logN)

具体时间复杂度的分析，相关参考文章：

1. 铁蕾的博客
2. William_Pugh的论文

2. C 实现跳表

力扣链接

#pragma once

#include<iostream>
#include<vector>
#include<ctime>
#include <random>

struct SkiplistNode {
    int val;
    std::vector<SkiplistNode*>_nextV;//节点有多少层
    SkiplistNode(int _val, int leve)
        :val(_val), _nextV(leve, nullptr)
    {}
};

class Skiplist {
    typedef SkiplistNode Node;
private:
    Node* _head;//头节点
    size_t _maxleve = 32;//每个节点最大的层数
    double _p = 0.25;//设每个节点多一层的概率为p

    int _randomLeve() {
        //产生节点的随机层数
        int leve = 1;
        while (rand() < (RAND_MAX * _p) && leve < _maxleve) {
            //rand()<(RAND_MAX*_p的概率为0.25
            leve  = 1;
        }
        return leve;
    }

    //查找某个节点的所有前一个指针
    std::vector<Node*>_findPrevNode(int num) {
        //首先要查找插入的位置，前一个节点指针
        Node* cur = _head;
        int curleve = cur->_nextV.size() - 1;
        std::vector<Node*>prev(curleve   1, _head);//保存前一个节点的指针
        while (curleve >= 0) {//如果还没有找到节点的最后一层时都要继续循环
            //节点向下移动时，更新前一个节点指针数组
            if (cur->_nextV[curleve] && cur->_nextV[curleve]->val < num) {
                //跳表向右走，跳到下一个节点
                //特殊情况，下一个节点为空时，要向跳表也要向下移动
                cur = cur->_nextV[curleve];
            }
            else if (cur->_nextV[curleve] == nullptr || cur->_nextV[curleve]->val >= num) {
                //更新prev数组，跳表向下走
                prev[curleve] = cur;
                curleve -= 1;
            }
        }
        return prev;
    }
public:
    Skiplist() {
        //头节点值为-1,开始为第一层
        _head = new Node(-1, 1);
        srand(time(0));//随机数种子
    }

    bool search(int target) {
        Node* cur = _head;
        int curleve = cur->_nextV.size() - 1;
        while (curleve >= 0) {//如果还没有找到节点的最后一层时都要继续循环
            if (cur->_nextV[curleve] && cur->_nextV[curleve]->val < target) {
                //跳表向右走，跳到下一个节点
                //特殊情况，下一个节点为空时，要向跳表也要向下移动
                cur = cur->_nextV[curleve];
            }
            else if (cur->_nextV[curleve] == nullptr || cur->_nextV[curleve]->val > target) {
                //跳表向下走
                curleve -= 1;
            }
            else {
                //找到了这个节点
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    void add(int num) {
        //添加数据时可以冗余
        std::vector<Node*>prev = _findPrevNode(num);
        int newLeve = _randomLeve();
        Node* newNode = new Node(num, newLeve);
        //如果newLeve超过头节点的最大层数，则选择升高head层数
        if (newLeve > _head->_nextV.size()) {
            _head->_nextV.resize(newLeve);//避免新增节点导致头节点层数不足
            prev.resize(newLeve, _head);//多余的层数指向头节点。
        }

        //连接前后节点
        for (size_t i = 0; i < newLeve; i  ) {
            newNode->_nextV[i] = prev[i]->_nextV[i];
            prev[i]->_nextV[i] = newNode;
        }
    }

    //测试打印每一层跳表
    void _Print() {
        int leve = _head->_nextV.size();
        for (int i = leve - 1; i >= 0; i--) {
            Node* cur = _head;
            //打印每一层的链表
            while (cur != nullptr) {
                std::cout << cur->val << "->";
                cur = cur->_nextV[i];
            }
            std::cout << "nullptr" << std::endl;
        }
    }

    bool erase(int num) {
        //删除节点，找到到节点的前一个指针，在把要删除节点的所有下一个指针连接起来
        std::vector<Node*>prev = _findPrevNode(num);
        if (prev[0]->_nextV[0] == nullptr || prev[0]->_nextV[0]->val != num) {
            //跳表最下层都找不到这个节点，说明找不到节点
            return false;
        }
        //找到了对应节点
        Node* del = prev[0]->_nextV[0];
        for (size_t i = 0; i < del->_nextV.size(); i  ) {
            //连接del节点的每一层前后指针
            prev[i]->_nextV[i] = del->_nextV[i];
        }
        delete del;

        //如果删除可以减少跳表的高度，提高搜索效率
        int _headLeve = _head->_nextV.size() - 1;
        while (_headLeve >= 0) {
            if (_head->_nextV[_headLeve] == nullptr) {
                _headLeve -= 1;
            }
            else {
                break;
            }
        }
        _head->_nextV.resize(_headLeve   1);
        return true;
    }
};

/**
 * Your Skiplist object will be instantiated and called as such:
 * Skiplist* obj = new Skiplist();
 * bool param_1 = obj->search(target);
 * obj->add(num);
 * bool param_3 = obj->erase(num);
 */

测试代码：

#include"StopWatch.h"

void TestAdd() {
	Skiplist sp;
	int arr[] = { 1,2,3,4 };
	for (auto num : arr) {
		sp.add(num);
	}
	//sp.search(0);
	sp._Print();
	for (auto num : arr) {
		sp.erase(num);
	}
}

int main() {
	TestAdd();
	return 0;
}

运行结果：

3. 跳表与哈希表，红黑树对比

跳表与红黑树对比：
相同点：

1. 在遍历时都可以做到让数据有序遍历。
2. 平均时间复杂度相差不多O(logN)

不同点：

1. 跳表实现简单，比较容易控制，红黑树与平衡树增删查改遍历更加复杂
2. 跳表结构所需要的额外空间相比与红黑树，平衡树更小。因为红黑树,平衡树需要储存颜色，平衡因子等
3. 红黑树，AVL树更加稳定

跳表与哈希表对比：

不同点：

1. 如果哈希冲突不严重，哈希表查找比跳表更快O(1)
2. 哈希表空间使用比跳表大
3. 哈希表扩容有性能消耗。

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