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前言

跳表是面試常問的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它在很多中間件和語(yǔ)言中得到應(yīng)用,我們熟知的就有Redis跳表。并且在面試的很多場(chǎng)景可能會(huì)問到,偶爾還會(huì)讓你手寫試一試(跳表可能會(huì)讓手寫,紅黑樹是不可能的),這不,給大伙復(fù)原一個(gè)場(chǎng)景:
但你別慌,遇到蘑菇頭這種面試官也別怕,因?yàn)槟憧吹竭@篇文章了(得意),不用像熊貓那樣窘迫。
對(duì)于一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或算法,人群數(shù)量從聽過(guò)名稱、了解基本原理、清楚執(zhí)行流程、能夠手寫 呈抖降的趨勢(shì)。因?yàn)楹芏鄶?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法其核心原理可能簡(jiǎn)單,但清楚其執(zhí)行流程就需要?jiǎng)幽X子去思考想明白,但是如果能夠把它寫出來(lái),那就要自己一步步去設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)??赡芤ê芫貌拍苷嬲龑懗鰜?lái),并且還可能要查閱大量的資料。
而本文在前面進(jìn)行介紹跳表,后面部分詳細(xì)介紹跳表的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),搞懂跳表,這一篇真的就夠了。
快速了解跳表
跳躍表(簡(jiǎn)稱跳表)由美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家William Pugh發(fā)明于1989年。他在論文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中詳細(xì)介紹了跳表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和插入刪除等操作。
- 跳表(SkipList,全稱跳躍表)是用于有序元素序列快速搜索查找的一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),跳表是一個(gè)隨機(jī)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),實(shí)質(zhì)就是一種可以進(jìn)行二分查找的有序鏈表。跳表在原有的有序鏈表上面增加了多級(jí)索引,通過(guò)索引來(lái)實(shí)現(xiàn)快速查找。跳表不僅能提高搜索性能,同時(shí)也可以提高插入和刪除操作的性能。它在性能上和紅黑樹,AVL樹不相上下,但是跳表的原理非常簡(jiǎn)單,實(shí)現(xiàn)也比紅黑樹簡(jiǎn)單很多。
在這里你可以看到一些關(guān)鍵詞:鏈表(有序鏈表)、索引、二分查找。想必你的腦海中已經(jīng)有了一個(gè)初略的印象,不過(guò)你可能還是不清楚這個(gè)"會(huì)跳的鏈表"有多diao,甚至還可能會(huì)產(chǎn)生一點(diǎn)疑慮:跟隨機(jī)化有什么關(guān)系?你在下文中很快就能得到答案!
回顧鏈表,我們知道鏈表和順序表(數(shù)組)通常都是相愛相殺,成對(duì)出現(xiàn),各有優(yōu)劣。而鏈表的優(yōu)勢(shì)就是更高效的插入、刪除。痛點(diǎn)就是查詢很慢很慢!每次查詢都是一種O(n)復(fù)雜度的操作,鏈表估計(jì)自己都?xì)獾南肟蘖恕?/p>
這是一個(gè)帶頭結(jié)點(diǎn)的鏈表(頭結(jié)點(diǎn)相當(dāng)于一個(gè)固定的入口,不存儲(chǔ)有意義的值),每次查找都需要一個(gè)個(gè)枚舉,相當(dāng)?shù)穆?,我們能不能稍微?yōu)化一下,讓它稍微跳一跳呢?答案是可以的,我們知道很多算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以空間換時(shí)間,我們?cè)谏厦婕右粚铀饕?,讓部分?jié)點(diǎn)在上層能夠直接定位到,這樣鏈表的查詢時(shí)間近乎減少一半,鏈表自己雖然沒有開心起來(lái),但收起了它想哭的臉。
這樣,在查詢某個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)候,首先會(huì)從上一層快速定位節(jié)點(diǎn)所在的一個(gè)范圍,如果找到具體范圍向下然后查找代價(jià)很小,當(dāng)然在表的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上會(huì)增加一個(gè)向下的索引(指針)用來(lái)查找確定底層節(jié)點(diǎn)。平均查找速度平均為O(n/2)。但是當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量很大的時(shí)候,它依舊很慢很慢。我們都知道二分查找是每次都能折半的去壓縮查找范圍,要是有序鏈表也能這么跳起來(lái)那就太完美了。沒錯(cuò)跳表就能讓鏈表?yè)碛薪醯慕咏植檎业男实囊环N數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),其原理依然是給上面加若干層索引,優(yōu)化查找速度。
通過(guò)上圖你可以看到,通過(guò)這樣的一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)有序鏈表進(jìn)行查找都能近乎二分的性能。就是在上面維護(hù)那么多層的索引,首先在最高級(jí)索引上查找最后一個(gè)小于當(dāng)前查找元素的位置,然后再跳到次高級(jí)索引繼續(xù)查找,直到跳到最底層為止,這時(shí)候以及十分接近要查找的元素的位置了(如果查找元素存在的話)。由于根據(jù)索引可以一次跳過(guò)多個(gè)元素,所以跳查找的查找速度也就變快了。
對(duì)于理想的跳表,每向上一層索引節(jié)點(diǎn)數(shù)量都是下一層的1/2.那么如果n個(gè)節(jié)點(diǎn)增加的節(jié)點(diǎn)數(shù)量(1/2+1/4+…)的結(jié)構(gòu)真的存在嗎?大概率不存在的,因?yàn)樽鳛橐粋€(gè)鏈表,少不了增刪該查的一些操作。而刪除和插入可能會(huì)改變整個(gè)結(jié)構(gòu),所以上面的這些都是理想的結(jié)構(gòu),在插入的時(shí)候是否添加上層索引是個(gè)概率問題(1>
跳表的增刪改查
上面稍微了解了跳表是個(gè)啥,那么在這里就給大家談?wù)勌淼脑鰟h改查過(guò)程。在實(shí)現(xiàn)本跳表的過(guò)程為了便于操作,我們將跳表的頭結(jié)點(diǎn)(head)的key設(shè)為int的最小值(一定滿足左小右大方便比較)。
對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)的設(shè)置,設(shè)置成SkipNode類,為了防止初學(xué)者將next向下還是向右搞混,直接設(shè)置right,down兩個(gè)指針。
- class SkipNode
- {
- int key;
- T value;
- SkipNode right,down;//右下個(gè)方向的指針
- public SkipNode (int key,T value) {
- this.key=key;
- this.value=value;
- }
- }
跳表的結(jié)構(gòu)和初始化也很重要,其主要參數(shù)和初始化方法為:
- public class SkipList
{ - SkipNode headNode;//頭節(jié)點(diǎn),入口
- int highLevel;//當(dāng)前跳表索引層數(shù)
- Random random;// 用于投擲硬幣
- final int MAX_LEVEL = 32;//最大的層
- SkipList(){
- random=new Random();
- headNode=new SkipNode(Integer.MIN_VALUE,null);
- highLevel=0;
- }
- //其他方法
- }
查詢操作
很多時(shí)候鏈表也可能這樣相連僅僅是某個(gè)元素或者key作為有序的標(biāo)準(zhǔn)。所以有可能鏈表內(nèi)部存在一些value。不過(guò)修改和查詢其實(shí)都是一個(gè)操作,找到關(guān)鍵數(shù)字(key)。并且查找的流程也很簡(jiǎn)單,設(shè)置一個(gè)臨時(shí)節(jié)點(diǎn)team=head。當(dāng)team不為null其流程大致如下:
(1) 從team節(jié)點(diǎn)出發(fā),如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的key與查詢的key相等,那么返回當(dāng)前節(jié)點(diǎn)(如果是修改操作那么一直向下進(jìn)行修改值即可)。
(2) 如果key不相等,且右側(cè)為null,那么證明只能向下(結(jié)果可能出現(xiàn)在下右方向),此時(shí)team=team.down
(3) 如果key不相等,且右側(cè)不為null,且右側(cè)節(jié)點(diǎn)key小于待查詢的key。那么說(shuō)明同級(jí)還可向右,此時(shí)team=team.right
(4)(否則的情況)如果key不相等,且右側(cè)不為null,且右側(cè)節(jié)點(diǎn)key大于待查詢的key 。那么說(shuō)明如果有結(jié)果的話就在這個(gè)索引和下個(gè)索引之間,此時(shí)team=team.down。
最終將按照這個(gè)步驟返回正確的節(jié)點(diǎn)或者null(說(shuō)明沒查到)。
例如上圖查詢12節(jié)點(diǎn),首先第一步從head出發(fā)發(fā)現(xiàn)右側(cè)不為空,且7<12,向右;第二步右側(cè)為null向下;第三步節(jié)點(diǎn)7的右側(cè)10<12繼續(xù)向右;第四步10右側(cè)為null向下;第五步右側(cè)12小于等于向右。第六步起始發(fā)現(xiàn)相等返回節(jié)點(diǎn)結(jié)束。
而這塊的代碼也非常容易:
- public SkipNode search(int key) {
- SkipNode team=headNode;
- while (team!=null) {
- if(team.key==key)
- {
- return team;
- }
- else if(team.right==null)//右側(cè)沒有了,只能下降
- {
- team=team.down;
- }
- else if(team.right.key>key)//需要下降去尋找
- {
- team=team.down;
- }
- else //右側(cè)比較小向右
- {
- team=team.right;
- }
- }
- return null;
- }
刪除操作
刪除操作比起查詢稍微復(fù)雜一丟丟,但是比插入簡(jiǎn)單。刪除需要改變鏈表結(jié)構(gòu)所以需要處理好節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系。對(duì)于刪除操作你需要謹(jǐn)記以下幾點(diǎn):
(1)刪除當(dāng)前節(jié)點(diǎn)和這個(gè)節(jié)點(diǎn)的前后節(jié)點(diǎn)都有關(guān)系
(2)刪除當(dāng)前層節(jié)點(diǎn)之后,下一層該key的節(jié)點(diǎn)也要?jiǎng)h除,一直刪除到最底層
根據(jù)這兩點(diǎn)分析一下:如果找到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)了,它的前面一個(gè)節(jié)點(diǎn)怎么查找呢?這個(gè)總不能再遍歷一遍吧!有的使用四個(gè)方向的指針(上下左右)用來(lái)找到左側(cè)節(jié)點(diǎn)。是可以的,但是這里可以特殊處理一下 ,不直接判斷和操作節(jié)點(diǎn),先找到待刪除節(jié)點(diǎn)的左側(cè)節(jié)點(diǎn)。通過(guò)這個(gè)節(jié)點(diǎn)即可完成刪除,然后這個(gè)節(jié)點(diǎn)直接向下去找下一層待刪除的左側(cè)節(jié)點(diǎn)。設(shè)置一個(gè)臨時(shí)節(jié)點(diǎn)team=head,當(dāng)team不為null具體循環(huán)流程為:
(1)如果team右側(cè)為null,那么team=team.down(之所以敢直接這么判斷是因?yàn)樽髠?cè)有頭結(jié)點(diǎn)在左側(cè),不用擔(dān)心特殊情況)
(2)如果team右側(cè)不 為null,并且右側(cè)的key等于待刪除的key,那么先刪除節(jié)點(diǎn),再team向下team=team.down為了刪除下層節(jié)點(diǎn)。
(3)如果team右側(cè)不 為null,并且右側(cè)key小于待刪除的key,那么team向右team=team.right。
(4)如果team右側(cè)不 為null,并且右側(cè)key大于待刪除的key,那么team向下team=team.down,在下層繼續(xù)查找刪除節(jié)點(diǎn)。
例如上圖刪除10節(jié)點(diǎn),首先team=head從team出發(fā),7<10向右(team=team.right后面省略);第二步右側(cè)為null只能向下;第三部右側(cè)為10在當(dāng)前層刪除10節(jié)點(diǎn)然后向下繼續(xù)查找下一層10節(jié)點(diǎn);第四步8<10向右;第五步右側(cè)為10刪除該節(jié)點(diǎn)并且team向下。team為null說(shuō)明刪除完畢退出循環(huán)。
刪除操作實(shí)現(xiàn)的代碼如下:
- public void delete(int key)//刪除不需要考慮層數(shù)
- {
- SkipNode team=headNode;
- while (team!=null) {
- if (team.right == null) {//右側(cè)沒有了,說(shuō)明這一層找到,沒有只能下降
- team=team.down;
- }
- else if(team.right.key==key)//找到節(jié)點(diǎn),右側(cè)即為待刪除節(jié)點(diǎn)
- {
- team.right=team.right.right;//刪除右側(cè)節(jié)點(diǎn)
- team=team.down;//向下繼續(xù)查找刪除
- }
- else if(team.right.key>key)//右側(cè)已經(jīng)不可能了,向下
- {
- team=team.down;
- }
- else { //節(jié)點(diǎn)還在右側(cè)
- team=team.right;
- }
- }
- }
插入操作
插入操作在實(shí)現(xiàn)起來(lái)是最麻煩的,需要的考慮的東西最多?;仡櫜樵儯恍枰?jiǎng)铀饕?回顧刪除,每層索引如果有刪除就是了。但是插入不一樣了,插入需要考慮是否插入索引,插入幾層等問題。由于需要插入刪除所以我們肯定無(wú)法維護(hù)一個(gè)完全理想的索引結(jié)構(gòu),因?yàn)樗馁M(fèi)的代價(jià)太高。但我們使用隨機(jī)化的方法去判斷是否向上層插入索引。即產(chǎn)生一個(gè)[0-1]的隨機(jī)數(shù)如果小于0.5就向上插入索引,插入完畢后再次使用隨機(jī)數(shù)判斷是否向上插入索引。運(yùn)氣好這個(gè)值可能是多層索引,運(yùn)氣不好只插入最底層(這是100%插入的)。但是索引也不能不限制高度,我們一般會(huì)設(shè)置索引最高值如果大于這個(gè)值就不往上繼續(xù)添加索引了。
我們一步步剖析該怎么做,其流程為
(1)首先通過(guò)上面查找的方式,找到待插入的左節(jié)點(diǎn)。插入的話最底層肯定是需要插入的,所以通過(guò)鏈表插入節(jié)點(diǎn)(需要考慮是否為末尾節(jié)點(diǎn))
(2)插入完這一層,需要考慮上一層是否插入,首先判斷當(dāng)前索引層級(jí),如果大于最大值那么就停止(比如已經(jīng)到最高索引層了)。否則設(shè)置一個(gè)隨機(jī)數(shù)1/2的概率向上插入一層索引(因?yàn)槔硐霠顟B(tài)下的就是每2個(gè)向上建一個(gè)索引節(jié)點(diǎn))。
(3)繼續(xù)(2)的操作,直到概率退出或者索引層數(shù)大于最大索引層。
在具體向上插入的時(shí)候,實(shí)質(zhì)上還有非常重要的細(xì)節(jié)需要考慮。首先如何找到上層的待插入節(jié)點(diǎn) ?
這個(gè)各個(gè)實(shí)現(xiàn)方法可能不同,如果有左、上指向的指針那么可以向左向上找到上層需要插入的節(jié)點(diǎn),但是如果只有右指向和下指向的我們也可以巧妙的借助查詢過(guò)程中記錄下降的節(jié)點(diǎn)。因?yàn)樵?jīng)下降的節(jié)點(diǎn)倒序就是需要插入的節(jié)點(diǎn),最底層也不例外(因?yàn)闆]有匹配值會(huì)下降為null結(jié)束循環(huán))。在這里我使用棧這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ),當(dāng)然使用List也可以。下圖就是給了一個(gè)插入示意圖。
其次如果該層是目前的最高層索引,需要繼續(xù)向上建立索引應(yīng)該怎么辦?
首先跳表最初肯定是沒索引的,然后慢慢添加節(jié)點(diǎn)才有一層、二層索引,但是如果這個(gè)節(jié)點(diǎn)添加的索引突破當(dāng)前最高層,該怎么辦呢?
這時(shí)候需要注意了,跳表的head需要改變了,新建一個(gè)ListNode節(jié)點(diǎn)作為新的head,將它的down指向老head,將這個(gè)head節(jié)點(diǎn)加入棧中(也就是這個(gè)節(jié)點(diǎn)作為下次后面要插入的節(jié)點(diǎn)),就比如上面的9節(jié)點(diǎn)如果運(yùn)氣夠好再往上建立一層節(jié)點(diǎn),會(huì)是這樣的。
插入上層的時(shí)候注意所有節(jié)點(diǎn)要新建(拷貝),除了right的指向down的指向也不能忘記,down指向上一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以用一個(gè)臨時(shí)節(jié)點(diǎn)作為前驅(qū)節(jié)點(diǎn)。如果層數(shù)突破當(dāng)前最高層,頭head節(jié)點(diǎn)(入口)需要改變。
這部分更多的細(xì)節(jié)在代碼中注釋解釋了,詳細(xì)代碼為:
- public void add(SkipNode node)
- {
- int key=node.key;
- SkipNode findNode=search(key);
- if(findNode!=null)//如果存在這個(gè)key的節(jié)點(diǎn)
- {
- findNode.value=node.value;
- return;
- }
- Stack
stack=new Stack ();//存儲(chǔ)向下的節(jié)點(diǎn),這些節(jié)點(diǎn)可能在右側(cè)插入節(jié)點(diǎn) - SkipNode team=headNode;//查找待插入的節(jié)點(diǎn) 找到最底層的哪個(gè)節(jié)點(diǎn)。
- while (team!=null) {//進(jìn)行查找操作
- if(team.right==null)//右側(cè)沒有了,只能下降
- {
- stack.add(team);//將曾經(jīng)向下的節(jié)點(diǎn)記錄一下
- team=team.down;
- }
- else if(team.right.key>key)//需要下降去尋找
- {
- stack.add(team);//將曾經(jīng)向下的節(jié)點(diǎn)記錄一下
- team=team.down;
- }
- else //向右
- {
- team=team.right;
- }
- }
- int level=1;//當(dāng)前層數(shù),從第一層添加(第一層必須添加,先添加再判斷)
- SkipNode downNode=null;//保持前驅(qū)節(jié)點(diǎn)(即down的指向,初始為null)
- while (!stack.isEmpty()) {
- //在該層插入node
- team=stack.pop();//拋出待插入的左側(cè)節(jié)點(diǎn)
- SkipNode nodeTeam=new SkipNode(node.key, node.value);//節(jié)點(diǎn)需要重新創(chuàng)建
- nodeTeam.down=downNode;//處理豎方向
- downNode=nodeTeam;//標(biāo)記新的節(jié)點(diǎn)下次使用
- if(team.right==null) {//右側(cè)為null 說(shuō)明插入在末尾
- team.right=nodeTeam;
- }
- //水平方向處理
- else {//右側(cè)還有節(jié)點(diǎn),插入在兩者之間
- nodeTeam.right=team.right;
- team.right=nodeTeam;
- }
- //考慮是否需要向上
- if(level>MAX_LEVEL)//已經(jīng)到達(dá)最高級(jí)的節(jié)點(diǎn)啦
- break;
- double num=random.nextDouble();//[0-1]隨機(jī)數(shù)
- if(num>0.5)//運(yùn)氣不好結(jié)束
- break;
- level++;
- if(level>highLevel)//比當(dāng)前最大高度要高但是依然在允許范圍內(nèi) 需要改變head節(jié)點(diǎn)
- {
- highLevel=level;
- //需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)
- SkipNode highHeadNode=new SkipNode(Integer.MIN_VALUE, null);
- highHeadNode.down=headNode;
- headNode=highHeadNode;//改變head
- stack.add(headNode);//下次拋出head
- }
- }
- }
總結(jié)
對(duì)于上面,跳表完整分析就結(jié)束啦,當(dāng)然,你可能看到不同品種跳表的實(shí)現(xiàn),還有的用數(shù)組方式表示上下層的關(guān)系這樣也可以,但本文只定義right和down兩個(gè)方向的鏈表更純正化的講解跳表。
對(duì)于跳表以及跳表的同類競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品:紅黑樹,為啥Redis的有序集合(zset) 使用跳表呢?因?yàn)樘沓瞬檎也迦刖S護(hù)和紅黑樹有著差不多的效率,它是個(gè)鏈表,能確定范圍區(qū)間,而區(qū)間問題在樹上可能就沒那么方便查詢啦。而JDK中跳躍表ConcurrentSkipListSet和ConcurrentSkipListMap。 有興趣的也可以查閱一下源碼。
對(duì)于學(xué)習(xí),完整的代碼是非常重要的,這里我把完整代碼貼出來(lái),需要的自取。
- import java.util.Random;
- import java.util.Stack;
- class SkipNode
- {
- int key;
- T value;
- SkipNode right,down;//左右上下四個(gè)方向的指針
- public SkipNode (int key,T value) {
- this.key=key;
- this.value=value;
- }
- }
- public class SkipList
{ - SkipNode headNode;//頭節(jié)點(diǎn),入口
- int highLevel;//層數(shù)
- Random random;// 用于投擲硬幣
- final int MAX_LEVEL = 32;//最大的層
- SkipList(){
- random=new Random();
- headNode=new SkipNode(Integer.MIN_VALUE,null);
- highLevel=0;
- }
- public SkipNode search(int key) {
- SkipNode team=headNode;
- while (team!=null) {
- if(team.key==key)
- {
- return team;
- }
- else if(team.right==null)//右側(cè)沒有了,只能下降
- {
- team=team.down;
- }
- else if(team.right.key>key)//需要下降去尋找
- {
- team=team.down;
- }
- else //右側(cè)比較小向右
- {
- team=team.right;
- }
- }
- return null;
- }
- public void delete(int key)//刪除不需要考慮層數(shù)
- {
- SkipNode team=headNode;
- while (team!=null) {
- if (team.right == null) {//右側(cè)沒有了,說(shuō)明這一層找到,沒有只能下降
- team=team.down;
- }
- else if(team.right.key==key)//找到節(jié)點(diǎn),右側(cè)即為待刪除節(jié)點(diǎn)
- {
- team.right=team.right.right;//刪除右側(cè)節(jié)點(diǎn)
- team=team.down;//向下繼續(xù)查找刪除
- }
- else if(team.right.key>key)//右側(cè)已經(jīng)不可能了,向下
- {
- team=team.down;
- }
- else { //節(jié)點(diǎn)還在右側(cè)
- team=team.right;
- }
- }
- }
- public void add(SkipNode node)
- {
- int key=node.key;
- SkipNode findNode=search(key);
- if(findNode!=null)//如果存在這個(gè)key的節(jié)點(diǎn)
- {
- findNode.value=node.value;
- return;
- }
- Stack
stack=new Stack ();//存儲(chǔ)向下的節(jié)點(diǎn),這些節(jié)點(diǎn)可能在右側(cè)插入節(jié)點(diǎn) - SkipNode team=headNode;//查找待插入的節(jié)點(diǎn) 找到最底層的哪個(gè)節(jié)點(diǎn)。
- while (team!=null) {//進(jìn)行查找操作
- if(team.right==null)//右側(cè)沒有了,只能下降
- {
- stack.add(team);//將曾經(jīng)向下的節(jié)點(diǎn)記錄一下
- team=team.down;
- }
- else if(team.right.key>key)//需要下降去尋找
- {
- stack.add(team);//將曾經(jīng)向下的節(jié)點(diǎn)記錄一下
- team=team.down;
- }
- else //向右
- {
- team=team.right;
- }
- }
- int level=1;//當(dāng)前層數(shù),從第一層添加(第一層必須添加,先添加再判斷)
- SkipNode downNode=null;//保持前驅(qū)節(jié)點(diǎn)(即down的指向,初始為null)
- while (!stack.isEmpty()) {
- //在該層插入node
- team=stack.pop();//拋出待插入的左側(cè)節(jié)點(diǎn)
- SkipNode nodeTeam=new SkipNode(node.key, node.value);//節(jié)點(diǎn)需要重新創(chuàng)建
- nodeTeam.down=downNode;//處理豎方向
- downNode=nodeTeam;//標(biāo)記新的節(jié)點(diǎn)下次使用
- if(team.right==null) {//右側(cè)為null 說(shuō)明插入在末尾
- team.right=nodeTeam;
- }
- //水平方向處理
- else {//右側(cè)還有節(jié)點(diǎn),插入在兩者之間
- nodeTeam.right=team.right;
- team.right=nodeTeam;
- }
- //考慮是否需要向上
- if(level>MAX_LEVEL)//已經(jīng)到達(dá)最高級(jí)的節(jié)點(diǎn)啦
- break;
- double num=random.nextDouble();//[0-1]隨機(jī)數(shù)
- if(num>0.5)//運(yùn)氣不好結(jié)束
- break;
- level++;
- if(level>highLevel)//比當(dāng)前最大高度要高但是依然在允許范圍內(nèi) 需要改變head節(jié)點(diǎn)
- {
- highLevel=level;
- //需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)
- SkipNode highHeadNode=new SkipNode(Integer.MIN_VALUE, null);
- highHeadNode.down=headNode;
- headNode=highHeadNode;//改變head
- stack.add(headNode);//下次拋出head
- }
- }
- }
- public void printList() {
- SkipNode teamNode=headNode;
- int index=1;
- SkipNode last=teamNode;
- while (last.down!=null){
- last=last.down;
- }
- while (teamNode!=null) {
- SkipNode enumNode=teamNode.right;
- SkipNode enumLast=last.right;
- System.out.printf("%-8s","head->");
- while (enumLast!=null&&enumNode!=null) {
- if(enumLast.key==enumNode.key)
- {
- System.out.printf("%-5s",enumLast.key+"->");
- enumLast=enumLast.right;
- enumNode=enumNode.right;
- }
- else{
- enumLast=enumLast.right;
- System.out.printf("%-5s","");
- }
- }
- teamNode=teamNode.down;
- index++;
- System.out.println();
- }
- }
- public static void main(String[] args) {
- SkipList
list=new SkipList (); - for(int i=1;i<20;i++)
- {
- list.add(new SkipNode(i,666));
- }
- list.printList();
- list.delete(4);
- list.delete(8);
- list.printList();
- }
- }
進(jìn)行測(cè)試一下可以發(fā)現(xiàn)跳表還是挺完美的(自夸一下)。
文章標(biāo)題:跳表(SkipList)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)(Java)
網(wǎng)頁(yè)鏈接:http://www.dlmjj.cn/article/dhoshpc.html


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