skiplist（高阶数据结构）

一、概念

skiplist是由William Pugh发明的，最早出现于他在1990年发表的论文《Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees》

skiplist本质上是一种查找结构，用于解决算法中的查找问题，跟平衡搜索树和哈希表的价值是一样的，可以作为key或者key/value的查找模型。skiplist是一个list，是在有序链表的基础上发展起来的。若是一个有序的链表，查找数据的时间复杂度是

William Pugh开始的优化思路

假如每相邻两个结点升高一层，增加一个指针，让指针指向下下个结点，这样所有新增加的指针连成了一个新的链表，但包含的结点个数只有原来的一半。由于新增加的指针，不再需要与链表中每个结点逐个进行比较了，需要比较的结点数大概只有原来的一半
以此类推，可以在第二层新产生的链表上，继续为每相邻的两个节点升高一层，增加一个指针，从而产生第三层链表，这样搜索效率就进一步提高了
skiplist正是受这种多层链表的启发而设计出来的。按照上面生成链表的方式，上面每一层链表的节点个数，是下面一层的结点个数的一半，这样查找过程就非常类似二分查找，使得查找的时间复杂度可以降低到。但是这个结构在插入删除数据的时候有很大的问题，插入或者删除一个结点后，就会打乱上下相邻两层链表上节点个数严格的2:1的对应关系。若要维持这种对应关系，就必须把新插入结点后面的所有结点（也包括新插入的结点）重新进行调整，这会让时间复杂度重新退化成

skiplist的设计为了避免这种问题，做了一个大胆的处理，不再严格要求对应比例关系，而是插入一个结点时随机出一个层数。这样每次插入和删除都不需要考虑其他结点的层数

skiplist的效率如何保证？

skiplist插入一个节点时随机出一个层数，听起来如此随意，如何保证搜索时的效率呢？

一般跳表会设计最大层数maxLevel的限制，其次会设置一个多增加一层的概率p，伪代码如下：

在Redis的skiplist实现中，这两个参数的取值为：maxLevel = 32 ，p = 1/4

结点层数至少为1。而大于1的结点层数，满足一个概率分布
结点层数恰好等于1的概率为
结点层数大于等于2的概率为，而节点层数恰好等于2的概率为
结点层数大于等于3的概率为，而节点层数恰好等于3的概率为
结点层数大于等于4的概率为，而节点层数恰好等于4的概率为

一个结点的平均层数（即包含的平均指针数目）

现在可以计算出：

当p = 1/2时，每个结点所包含的平均指针数目为2
当p = 1/4时，每个结点所包含的平均指针数目为1.33

跳表的平均时间复杂度为，推导过程较为复杂，需要一定数学功底，有兴趣可以参考以下大佬文章中的讲解

Redis内部数据结构详解(6)------skiplist - 铁蕾的个人博客 Redis内部数据结构详解(6)------skiplist - 铁蕾的个人博客 - 作者:张铁蕾http://zhangtielei.com/posts/blog-redis-skiplist.html

二、实现

https://leetcode.cn/problems/design-skiplist/description/

结点设计

cpp 复制代码

struct SkiplistNode
{
    SkiplistNode(int value, int level)
        :_value(value) ,_nextVector(level, nullptr) {}
    int _value;
    vector<SkiplistNode*> _nextVector;
};

Skiplist成员变量和构造函数

cpp 复制代码

class Skiplist
{
    typedef SkiplistNode Node;
public:
    Skiplist()
    {
        srand(time(0)); //设置随机数种子，后续随机生成结点层数时使用
        _head = new SkiplistNode(-1, 1);//头结点初始层数为1
    }

private:
    Node* _head;
    size_t maxLevel = 32; //最大层数限制
    double _p = 0.25; //多增加一层的概率
};

search函数

记录当前所在结点以及所在结点的层数
只有level >=0 时查找才有效，否则返回false
若当前结点的值 > 目标值则向右走
若当前结点的值 < 目标值或者同一层下一个结点为空(下标--) ，则向下走

cpp 复制代码

bool search(int target)
{
    Node* current = _head;
    int levelIndex = _head->_nextVector.size() - 1;
    while (levelIndex >= 0)
    {
        //目标值比下一个结点的值大
        if (current->_nextVector[levelIndex] != nullptr && current->_nextVector[levelIndex]->_value < target)
            current = current->_nextVector[levelIndex]; //向右走
        //下一个结点是空(尾)
        //目标值比下一个结点要小
        else if (current->_nextVector[levelIndex] == nullptr || current->_nextVector[levelIndex]->_value > target)
            --levelIndex; //向下走
        else
            return true; //找到了
    }
    return false;
}

FindPrevNode函数

设计该函数的目的：

add函数添加新结点要找到新结点每一层的前一个结点进行连接
erase函数删除结点要找到该结点每一层前一个结点与每一层的后一个结点进行连接
使代码简洁，设计了FindPrevNode函数，实现代码的复用

cpp 复制代码

vector<Node*> FindPrevNode(int number)
{
    Node* current = _head;
    int levelIndex = _head->_nextVector.size() - 1;

    //待插入结点或待删除结点 的每一层的前一个结点的指针
    vector<Node*> prevVector(levelIndex + 1, _head);

    while (levelIndex >= 0)
    {
        if (current->_nextVector[levelIndex] != nullptr && current->_nextVector[levelIndex]->_value < number)
            current = current->_nextVector[levelIndex];
        else if (current->_nextVector[levelIndex] == nullptr || current->_nextVector[levelIndex]->_value >= number)
        {
            prevVector[levelIndex] = current;
            --levelIndex;
        }
    }
    return prevVector;
}

该函数基本与search函数相同，需要注意的是：当current->_nextVector[levelIndex]->_value >= number时，记录current结点。比search多一个等于，因为最低层的指针也需要修改链接

add函数

获取要添加结点的前一个Node的集合
随机获取层数，构建新结点并初始化
若随机获取的层数超过当前最大的层数，那就升高一下_head的层数
利用前一个Node集合 prevVector 和当前结点的每一层建立连接关系

cpp 复制代码

void add(int number)
{
    //获取要添加数据的前一个Node的集合
    vector<Node*> prevVector = FindPrevNode(number);

    //随机获取层数，构建新结点并初始化
    int level = RandomLevel();
    Node* newNode = new Node(number, level);

    //若随机获取的层数超过当前最大的层数，那就升高一下_head的层数
    if (level > _head->_nextVector.size()) {
        _head->_nextVector.resize(level, nullptr);
        prevVector.resize(level, _head);
    }

    //链接前后结点
    for (int i = 0; i < level; ++i) {
        newNode->_nextVector[i] = prevVector[i]->_nextVector[i];
        prevVector[i]->_nextVector[i] = newNode;
    }
}

为什么不一开始就将_head头结点的层数设为最高呢？

一开始设为最高，后序查找有很多是无用的，所以不直接将_head设为最高，且利用一个变量记录最高层，当新插入数据的层数 > 最高层时才增加层数

erase函数

获取要删除结点的前一个Node的集合prevVector
若prevVector[0]->_nextVector[0] == nullptr || prevVector[0]->_nextVector[0]->_value != number 即未找到该数据，返回false
否则记录要删除的Node ，去除前后连接关系，然后delete释放资源
若删除的是最高层节点，重新调整头结点层数，下次查找时就不会从无用的最高层开始查找 (这个过程做不做都行，提升不太大)

cpp 复制代码

bool erase(int number)
{
    //获取要删除结点的前一个Node的集合
    vector<Node*> prevVector = FindPrevNode(number);

    if (prevVector[0]->_nextVector[0] == nullptr || prevVector[0]->_nextVector[0]->_value != number)
        return false;
    else
    {
        Node* deleteNode = prevVector[0]->_nextVector[0];
        // deleteNode结点每一层的前后指针链接起来
        for (int i = 0; i < deleteNode->_nextVector.size(); ++i)
            prevVector[i]->_nextVector[i] = deleteNode->_nextVector[i];
        delete deleteNode;

        //若删除的是最高层节点，重新调整头结点层数
        int headLevel = _head->_nextVector.size() - 1;
        while (headLevel >= 0)
        {
            if (_head->_nextVector[headLevel] == nullptr)
                --headLevel;
            else break;
        }
        _head->_nextVector.resize(headLevel + 1);
    }
    return true;
}

获取随机数

**方法一：**C语言

cpp 复制代码

int RandomLevel()
{
    size_t level = 1;
    // rand() ->[0, RAND_MAX]之间，将[0,RAND_MAX]看作为[0,1]
    while (rand() <= RAND_MAX * _p && level < _maxLevel)
        ++level;
    return level;
}

**方法二：**C++

std::uniform_real_distribution<double> distribution(0.0, 1.0) ，随机生成0.0 - 1.0的数，生成的数是均匀分布的

cpp 复制代码

int RandomLevelCPP()
{
    static std::default_random_engine generator(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count());
    static std::uniform_real_distribution<double> distribution(0.0, 1.0);

    size_t level = 1;
    while (distribution(generator) <= _p && level < _maxLevel)
        ++level;
    return level;
}

三、对比

skiplist与红黑树、AVL树对比

skiplist和平衡搜索树(AVL树和红黑树)都可以做到遍历数据有序，时间复杂度也差不多
但skiplist实现简单，容易控制。平衡树增删查改遍历都更复杂.
并且skiplist的额外空间消耗更低。平衡树结点存储每个值有三叉链，平衡因子/颜色等消耗。skiplist中 p=1/2 时，每个结点所包含的平均指针数目为2；skiplist中 p=1/4 时，每个结点所包含的平均指针数目为1.33

skiplist与哈希表对比

skiplist与哈希表对比，就没有那么大的优势了。哈希表平均时间复杂度是，比skiplist快，但是哈希表空间消耗略多一点

哈希表扩容有性能损耗
哈希表在极端场景下哈希冲突高，效率下降厉害，需要红黑树补足接力