数据结构与算法跳表之java实现

跳表

一个有序链表的搜索、添加、删除的平均时间复杂度都为O(n)，那么能否利用二分搜索优化有序链表，将搜索、添加、删除的平均时间复杂度降低至O(logn)呢？

链表没有像数组那样的高效随机访问（O(1)时间复杂度），所以不能像有序数组那样直接进行二分搜索优化。

那有没有其他办法让有序链表的搜索、添加、删除的平均时间复杂度降低至O(logn)？答案是使用跳表。

跳表的介绍

跳表（SkipList），又叫做跳跃表、跳跃列表，在有序链表的基础上增加了“跳跃”的功能，由William Pugh于1990年发布，设计的初衷是为了取代平衡树（比如红黑树）。

Redis中的SortedSet、LevelDB中的MemTable都用到了跳表。

与平衡二叉树的对比

• 跳表的实现和维护会更加简单
• 跳表的搜索、删除、添加的平均时间复杂度是O(logn)

跳表的数据结构

public class SkipList<K, V> {

    public static final int MAX_LEVEL = 32; // 跳表的最大层数

    public static final double P = 0.25;

    private Comparator<K> comparator;

    private int size; // 节点的个数

    private int level; // 跳表的层数

    private Node<K, V> first = new Node<>(null, null, MAX_LEVEL); // 头节点

    public SkipList() {
        this(null);
    }

    public SkipList(Comparator<K> comparator) {
        this.comparator = comparator;
    }

    public int size() {
        return size;
    }

    public boolean isEmpty() {
        return 0 == size;
    }
...
...
    private static class Node<K, V> {
        K key;
        V value;
        Node<K, V>[] nexts;
        private int level;

        public Node(K key, V value, int level) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.level = level;
            this.nexts = new Node[level];
        }

        @Override
        public String toString() {
            return key + ":" + value + "_" + nexts.length;
        }
    }

}

跳表的搜索

1. 从顶层链表的首元素开始，从左往右搜索，直至找到一个大于或等于目标的元素，或者到达当前层链表的尾部。
2. 如果该元素等于目标元素，则表明该元素已被找到。
3. 如果该元素大于目标元素或已到达链表的尾部，则退回到当前层的前一个元素，然后转入下一层进行搜索。

代码实现如下：

    public V get(K key) {

        keyCheck(key);

        Node<K, V> node = first;

        for (int i = level- 1; i >= 0; i--) {

            int cmp = -1;
            while (null != node.nexts[i] && (cmp = compare(node.nexts[i].key, key)) < 0) {
                node = node.nexts[i];
            }

            if(cmp == 0) {
                // key相等
                return node.nexts[i].value;
            }
        }
        return null;
    }

    private int compare(K k1, K k2) {
        if(null != comparator) {
            return comparator.compare(k1, k2);
        }
        return ((Comparable<K>) k1).compareTo(k2);
    }

    private void keyCheck(K key) {
        if (key == null) {
            throw new IllegalArgumentException("key must not be null.");
        }
    }

跳表的添加

1. 创建一个新的节点，随机决定新添加节点的层数。
2. 找到新节点的所有前驱节点。
3. 将新节点插入到每一层的链表中。

代码实现如下：

    /**
     * key不存在则添加节点，key存在则将value替换为新值，返回旧值
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public V put(K key, V value) {
        keyCheck(key);

        Node<K, V> node = first;

        Node<K, V>[] previousNodes = new Node[level]; // 前驱节点

        for (int i = level - 1; i >= 0; i--) {

            int cmp = -1;

            while (null != node.nexts[i] && (cmp = compare(node.nexts[i].key, key)) < 0) {
                node = node.nexts[i];
            }

            if(cmp == 0) {
                // key相等
                V oldValue = node.nexts[i].value;
                node.nexts[i].value = value;
                return oldValue;
            }

            previousNodes[i] = node;
        }

        int newLevel = randomLevel();

        Node<K, V> newNode = new Node<>(key, value, newLevel);

        // 维护前驱和后继
        for (int i = 0; i < newLevel; i++) {
            if(i < previousNodes.length) {
                newNode.nexts[i] = previousNodes[i].nexts[i];
                previousNodes[i].nexts[i] = newNode;
            } else {
                first.nexts[i] = newNode;
            }
        }
        size++;

        this.level = Integer.max(newLevel, this.level); // 更新最大层数
        return null;
    }

    /**
     * 随机返回层数
     * @return
     */
    private int randomLevel() {
        int level = 1;
        while (Math.random() < P && level < MAX_LEVEL) {
            level++;
        }
        return level;
    }

跳表的删除

1. 找到要删除的节点和所有的前驱节点。
2. 将要删除的节点从每一层的链表中删除。

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    public V remove(K key) {
        keyCheck(key);
        
        Node<K, V> node = first;

        Node<K, V>[] previousNodes = new Node[level]; // 前驱节点

        boolean isExist = false;

        for (int i = level - 1; i >= 0; i--) {

            int cmp = -1;
            while (null != node.nexts[i] && (cmp = compare(node.nexts[i].key, key)) < 0) {
                node = node.nexts[i];
            }

            if(cmp == 0) {
                isExist = true;
            }

            previousNodes[i] = node;
        }

        if(!isExist) {
            // key不存在返回null
            return null;
        }

        Node<K, V> removeNode = node.nexts[0];

        for (int i = 0; i < removeNode.level; i++) {
            previousNodes[i].nexts[i] = removeNode.nexts[i];
        }

        size--;

        // 更新跳表的层数
        int newLevel = level;
        while (--newLevel >= 0 && first.nexts[newLevel] == null) {
            level = newLevel;
        }
        return removeNode.value;
    }

跳表的层数

跳表是按层构造的，底层是一个普通的有序链表，高层相当于是低层的“快速通道”也可以称之为多层索引。

在第i层中的元素按某个固定的概率 p（通常为 $1/2$或 $1/4$）出现在第i+1层中，产生越高的层数，概率越低

• 元素层数恰好等于1的概率为 $1–p$
• 元素层数大于等于2的概率为 $p$，而元素层数恰好等于2的概率为 $p*(1–p)$
• 元素层数大于等于3的概率为 $p^2$，而元素层数恰好等于3的概率为 $p^2*(1–p)$
• 元素层数大于等于4的概率为 $p^3$，而元素层数恰好等于4的概率为 $p^3*(1–p)$
• …
• 一个元素的平均层数是 $1/(1 – p)$

当p=1/2时，每个元素所包含的平均指针数量是2。

当p=1/4时，每个元素所包含的平均指针数量是1.33（优于平衡二叉树的固定指针数量2）。

跳表的复杂度分析

每一层的元素数量，其中n为数据规模：

• 第1层链表固定有 $n$个元素
• 第2层链表平均有 $n*p$个元素
• 第3层链表平均有 $n*p^2$个元素
• 第k层链表平均有 $n*p^k$个元素

最高层的层数是 $\log_\frac{1}{p}n$ ，平均有个 $1/p$元素。

在搜索时，每一层链表的预期查找步数最多是 $1/p$，所以总的查找步数是 $–(\frac{\log_pn}{p})$，时间复杂度是O(logn)。

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