【文末赠书】漫画:什么是 “跳表” ?
—————? 第二天? —————
如何進行二分查找呢?
首先根據數組下標,定位到數組的中間元素:
由于要查找的元素20,大于中間元素12,再次定位到數組右半部分的中間元素:
這一次定位到的元素正好是20,查找成功。
如果數組的長度是n,二分查找的時間復雜度是O(logn),比起從左到右逐個遍歷元素進行查找的方式,大大提升了查找性能。
如上圖所示,想要定位到鏈表的中間結點9,是無法直接定位的,需要從頭結點開始,順著next指針,逐個訪問下一個結點。
因此,鏈表這種數據結構并不適用于二分查找。
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常見的圖書目錄,就像下面這樣:
第5章對應的頁碼是170,因此我們直接翻到書的第170頁,就是第5章的內容。
如圖所示,在原始鏈表的基礎上,我們增加了一個索引鏈表。原始鏈表的每兩個結點,有一個結點也在索引鏈表當中。
這樣做有什么好處呢?當我們想要定位到結點20,我們不需要在原始鏈表中一個一個結點訪問,而是首先訪問索引鏈表:
在索引鏈表找到結點20之后,我們順著索引鏈表的結點向下,找到原始鏈表的結點20:
這個過程,就像是先查閱了圖書的目錄,再翻到章節所對應的頁碼。
由于索引鏈表的結點個數是原始鏈表的一半,查找結點所需的訪問次數也相應減少了一半。
多層次的圖書目錄,就像下面這樣:
如圖所示,我們基于原始鏈表的第1層索引,抽出了第2層更為稀疏的索引,結點數量是第1層索引的一半。
這樣的多層索引可以進一步提升查詢效率,假如仍然要查找結點20,讓我們來演示一下過程:
首先,我們從最上層的索引開始查找,找到該層中僅小于結點20的前置索引結點12:
接下來,我們順著結點12訪問下一層索引,在該層中找到結點20:
最后,我們順著第1層索引的結點20向下,找到原始鏈表的結點20:
在這個例子中,由于原始鏈表的結點數量較少,僅僅需要2層索引。如果鏈表的結點數量非常多,我們就可以抽出更多的索引層級,每一層索引的結點數量都是低層索引的一半。
假設原始鏈表有n個結點,那么索引的層級就是log(n)-1,在每一層的訪問次數是常量,因此查找結點的平均時間復雜度是O(logn)。這比起常規的查找方式,也就是線性依次訪問鏈表節點的方式,效率要高得多。
但相應的,這種基于鏈表的優化增加了額外的空間開銷。假設原始鏈表有n個結點,那么各層索引的結點總數是n/2+n/4+n/8+n/16+......2,約等于n。
也就是說,優化之后的數據結構所占空間,是原來的2倍。這是典型的以空間換時間的做法。
假設我們要插入的結點是10,首先我們按照跳表查找結點的方法,找到待插入結點的前置結點(僅小于待插入結點):
接下來,按照一般鏈表的插入方式,把結點10插入到結點9的下一個位置:
這樣是不是插入工作就完成了呢?并不是。隨著原始鏈表的新結點越來越多,索引會漸漸變得不夠用了,因此索引結點也需要相應作出調整。
如何調整索引呢?我們讓新插入的結點隨機“晉升”,也就是成為索引結點。新結點晉升成功的幾率是50%。
假設第一次隨機的結果是晉升成功,那么我們把結點10作為索引結點,插入到第1層索引的對應位置,并且向下指向原始鏈表的結點10:
新結點在成功晉升之后,仍然有機會繼續向上一層索引晉升。我們再進行一次隨機,假設隨機的結果是晉升失敗,那么插入操作就告一段落了。
小灰說的是什么意思呢?讓我們看看下圖,新結點10已經晉升到第2層索引,下一次隨機的結果仍然是晉升成功,這時候該怎么辦呢?
假設我們要從跳表中刪除結點10,首先我們按照跳表查找結點的方法,找到待刪除的結點:
接下來,按照一般鏈表的刪除方式,把結點10從原始鏈表當中刪除:
這樣是不是刪除工作就完成了呢?并不是。我們需要順藤摸瓜,把索引當中的對應結點也一一刪除:
剛才的例子當中,第3層索引的結點已經沒有了,因此我們把整個第3層刪去:
最終的刪除結果如下:
1. 程序中跳表采用的是雙向鏈表,無論前后結點還是上下結點,都各有兩個指針相互指向彼此。
2.?程序中跳表的每一層首位各有一個空結點,左側的空節點是負無窮大,右側的空節點是正無窮大。
之所以這樣設計,是為了方便代碼實現。代碼中的跳表就像下圖這樣:
public?class?SkipList{//結點“晉升”的概率private?static?final?double?PROMOTE_RATE?=?0.5;private?Node?head,tail;private?int?maxLevel;public?SkipList()?{head?=?new?Node(Integer.MIN_VALUE);tail?=?new?Node(Integer.MAX_VALUE);head.right?=?tail;tail.left?=?head;}//查找結點public?Node?search(int?data){Node?p=?findNode(data);if(p.data?==?data){System.out.println("找到結點:"?+?data);return?p;}System.out.println("未找到結點:"?+?data);return?null;}//找到值對應的前置結點private?Node?findNode(int?data){Node?node?=?head;while(true){while?(node.right.data!=Integer.MAX_VALUE?&&?node.right.data<=data)?{node?=?node.right;}if?(node.down?==?null)?{break;}node?=?node.down;}return?node;}//插入結點public?void?insert(int?data){Node?preNode=?findNode(data);//如果data相同,直接返回if?(preNode.data?==?data)?{return;}Node?node=new?Node(data);appendNode(preNode,?node);int?currentLevel=0;//隨機決定結點是否“晉升”Random?random?=?new?Random();while?(random.nextDouble()?<?PROMOTE_RATE)?{//如果當前層已經是最高層,需要增加一層if?(currentLevel?==?maxLevel)?{addLevel();}//找到上一層的前置節點while?(preNode.up==null)?{preNode=preNode.left;}preNode=preNode.up;//把“晉升”的新結點插入到上一層Node?upperNode?=?new?Node(data);appendNode(preNode,?upperNode);upperNode.down?=?node;node.up?=?upperNode;node?=?upperNode;currentLevel++;}}//在前置結點后面添加新結點private?void?appendNode(Node?preNode,?Node?newNode){newNode.left=preNode;newNode.right=preNode.right;preNode.right.left=newNode;preNode.right=newNode;}//增加一層private?void?addLevel(){maxLevel++;Node?p1=new?Node(Integer.MIN_VALUE);Node?p2=new?Node(Integer.MAX_VALUE);p1.right=p2;p2.left=p1;p1.down=head;head.up=p1;p2.down=tail;tail.up=p2;head=p1;tail=p2;}//刪除結點public?boolean?remove(int?data){Node?removedNode?=?search(data);if(removedNode?==?null){return?false;}int?currentLevel=0;while?(removedNode?!=?null){removedNode.right.left?=?removedNode.left;removedNode.left.right?=?removedNode.right;//如果不是最底層,且只有無窮小和無窮大結點,刪除該層if(currentLevel?!=?0?&&?removedNode.left.data?==?Integer.MIN_VALUE?&&?removedNode.right.data?==?Integer.MAX_VALUE){removeLevel(removedNode.left);}else?{currentLevel?++;}removedNode?=?removedNode.up;}return?true;}//刪除一層private?void?removeLevel(Node?leftNode){Node?rightNode?=?leftNode.right;//如果刪除層是最高層if(leftNode.up?==?null){leftNode.down.up?=?null;rightNode.down.up?=?null;}else?{leftNode.up.down?=?leftNode.down;leftNode.down.up?=?leftNode.up;rightNode.up.down?=?rightNode.down;rightNode.down.up?=?rightNode.up;}maxLevel?--;}//輸出底層鏈表public?void?printList()?{Node?node=head;while?(node.down?!=?null)?{node?=?node.down;}while?(node.right.data?!=?Integer.MAX_VALUE)?{System.out.print(node.right.data?+?"?");node?=?node.right;}System.out.println();}//鏈表結點類public?class?Node?{public?int?data;//跳表結點的前后和上下都有指針public?Node?up,?down,?left,?right;public?Node(int?data)?{this.data?=?data;}}public?static?void?main(String[]?args)?{SkipList?list=new?SkipList();list.insert(50);list.insert(15);list.insert(13);list.insert(20);list.insert(100);list.insert(75);list.insert(99);list.insert(76);list.insert(83);list.insert(65);list.printList();list.search(50);list.remove(50);list.search(50);} } 推薦閱讀 《漫畫算法2》內容簡介:程序員小灰的《漫畫算法2》和《漫畫算法》內容是互補與遞進的關系,如果還沒看過《漫畫算法》的,推薦兩本一起看看。 ***粉絲福利時間*** 評論區留言,點贊數超過60即可按照留言質量選擇前五可獲得此書!!!以48個小時計!注:若是在活動截止日期后24小時內無法取得用戶回復或聯系,將按照留言點贊排名順延。總結
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