跳表相比其他数据结构的优势在于实现简单、并发性能好、平均时间复杂度稳定为o(log n);应用场景包括redis的sorted set、leveldb索引、concurrentskiplistmap等并发有序数据结构;1. 选择p=0.5作为概率因子可平衡查找效率与空间开销;2. max_level通常设为32或64,以应对海量数据并防止层数失控;删除操作与查找插入的共同点是从最高层开始定位目标节点并记录每层的前驱节点(更新路径),不同点在于删除需遍历所有层级断开指针并调整跳表实际高度,为确保正确性,必须从0层确认目标存在,并在删除后逐层更新指向前驱的指针,同时检查头节点高层是否为空以降低level值,从而维持结构一致性。

跳表(Skip List)在Java中实现,主要是通过构建多层级的有序链表结构来达到高效的查找和插入。它提供了一种概率性的平衡机制,让数据操作在平均情况下能达到对数时间复杂度O(log N),而其实现复杂度远低于红黑树或AVL树这类自平衡二叉搜索树。核心在于每个节点都有一个随机生成的层级,并维护指向更高层级节点的指针,从而形成“跳跃”查找的路径。
// 解决方案:跳表的Java实现及查找插入操作
import java.util.Random;
/**
* 跳表节点
*/
class SkipListNode<T extends Comparable<T>> {
T value;
// forward[i] 指向当前节点在第 i 层的下一个节点
SkipListNode<T>[] forward;
@SuppressWarnings("unchecked")
public SkipListNode(T value, int level) {
this.value = value;
this.forward = new SkipListNode[level + 1]; // level是从0开始的
}
}
/**
* 跳表实现
*/
class SkipList<T extends Comparable<T>> {
private static final double P = 0.5; // 概率因子,通常取0.5或0.25
private static final int MAX_LEVEL = 32; // 最大层数,可以根据数据量调整
private SkipListNode<T> head; // 头节点
private int level; // 当前跳表的最高层级
private Random random;
@SuppressWarnings("unchecked")
public SkipList() {
this.head = new SkipListNode<>(null, MAX_LEVEL); // 头节点的值为null,层数设为最大
this.level = 0;
this.random = new Random();
}
/**
* 随机生成新节点的层级
* 抛硬币,直到出现反面,每出现一次正面层级加1
*/
private int randomLevel() {
int lvl = 0;
while (random.nextDouble() < P && lvl < MAX_LEVEL) {
lvl++;
}
return lvl;
}
/**
* 插入操作
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public void insert(T value) {
SkipListNode<T>[] update = new SkipListNode[MAX_LEVEL + 1];
SkipListNode<T> current = head;
// 从最高层开始,找到每一层插入位置的前一个节点
for (int i = level; i >= 0; i--) {
while (current.forward[i] != null && current.forward[i].value.compareTo(value) < 0) {
current = current.forward[i];
}
update[i] = current; // 记录下这一层需要更新的节点
}
// 如果值已经存在,通常选择不插入或更新,这里选择不插入
if (current.forward[0] != null && current.forward[0].value.compareTo(value) == 0) {
// System.out.println("Value " + value + " already exists.");
return;
}
// 生成新节点的随机层级
int newLevel = randomLevel();
// 如果新层级超过当前跳表的最高层级,需要更新头节点指向
if (newLevel > level) {
for (int i = level + 1; i <= newLevel; i++) {
update[i] = head; // 新增的层级,头节点就是前一个节点
}
level = newLevel; // 更新跳表的最高层级
}
// 创建新节点
SkipListNode<T> newNode = new SkipListNode<>(value, newLevel);
// 调整指针,将新节点插入到每一层
for (int i = 0; i <= newLevel; i++) {
newNode.forward[i] = update[i].forward[i];
update[i].forward[i] = newNode;
}
// System.out.println("Inserted: " + value + " at level " + newLevel);
}
/**
* 查找操作
*/
public SkipListNode<T> search(T value) {
SkipListNode<T> current = head;
// 从最高层开始向下查找
for (int i = level; i >= 0; i--) {
while (current.forward[i] != null && current.forward[i].value.compareTo(value) < 0) {
current = current.forward[i];
}
}
// 到达0层,检查下一个节点是否是目标值
current = current.forward[0];
if (current != null && current.value.compareTo(value) == 0) {
// System.out.println("Found: " + value);
return current;
} else {
// System.out.println("Not Found: " + value);
return null;
}
}
/**
* 删除操作(为完整性提供,但重点在查找插入)
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public void delete(T value) {
SkipListNode<T>[] update = new SkipListNode[MAX_LEVEL + 1];
SkipListNode<T> current = head;
// 查找待删除节点,并记录每一层的前一个节点
for (int i = level; i >= 0; i--) {
while (current.forward[i] != null && current.forward[i].value.compareTo(value) < 0) {
current = current.forward[i];
}
update[i] = current;
}
current = current.forward[0];
// 如果找到了目标值
if (current != null && current.value.compareTo(value) == 0) {
// 调整指针,跳过待删除节点
for (int i = 0; i <= level; i++) {
if (update[i].forward[i] != current) {
// 如果这一层的update[i]的下一个节点不是current,说明current不在这一层,跳过
continue;
}
update[i].forward[i] = current.forward[i];
}
// 检查并降低跳表的最高层级
while (level > 0 && head.forward[level] == null) {
level--;
}
// System.out.println("Deleted: " + value);
} else {
// System.out.println("Value " + value + " not found for deletion.");
}
}
// 辅助方法:打印跳表(可选)
public void printList() {
System.out.println("SkipList (Current Level: " + level + "):");
for (int i = level; i >= 0; i--) {
System.out.print("Level " + i + ": ");
SkipListNode<T> node = head.forward[i];
while (node != null) {
System.out.print(node.value + " -> ");
node = node.forward[i];
}
System.out.println("NULL");
}
System.out.println("---");
}
}说实话,跳表这种数据结构,初次接触时可能觉得有点“奇葩”,全靠随机性来保证性能,这跟那些严谨的平衡树(比如红黑树、AVL树)形成了鲜明对比。但正是这种“放飞自我”的随机性,赋予了它一些独特的优势。
首先,实现起来相对简单。相较于红黑树复杂的旋转和颜色调整规则,跳表的插入和删除操作逻辑直观得多。你只需要找到要插入或删除的位置,然后调整几个指针,再处理一下新节点的层级生成,就完事了。这大大降低了开发和维护的复杂度,对于一个追求效率同时又不想陷入算法细节泥潭的开发者来说,这简直是福音。
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其次,并发性能表现优秀。这是一个非常重要的点。在多线程环境下,对平衡树进行并发操作往往需要复杂的锁机制,因为任何一次插入或删除都可能导致大范围的结构调整。而跳表呢?它的结构是多层级的,不同层级上的操作相对独立,这使得在实现并发版本时,可以采用更细粒度的锁,甚至可以做到部分无锁化(lock-free)。Java标准库中的
ConcurrentSkipListMap
ConcurrentSkipListSet
再者,性能稳定。虽然是基于随机性,但数学上可以证明,跳表的平均查找、插入、删除时间复杂度都是O(log N)。最坏情况确实可能退化到O(N),但这种概率极低,几乎可以忽略不计。这意味着在大多数实际应用中,跳表都能提供与平衡树媲美的性能,而且它的常数因子有时会更小一些。
至于它的应用场景,那可就多了:
ConcurrentSkipListMap
ConcurrentSkipListSet
总的来说,跳表是一种优雅且实用的数据结构,它在简化实现复杂度的同时,依然能提供优秀的平均性能,尤其是在并发场景下,其优势更是明显。
在跳表的实现中,
P
MAX_LEVEL
先说
P
0.5
0.25
我个人觉得,对于大多数通用场景,
P = 0.5
再来说说
MAX_LEVEL
N
log_P(N)
P=0.5
log_2(N)
MAX_LEVEL
N
MAX_LEVEL
32
64
MAX_LEVEL = 32
N
2^32
log_2(2^32) = 32
MAX_LEVEL = 64
MAX_LEVEL
MAX_LEVEL
MAX_LEVEL
head
总结一下,对于P值,
0.5
MAX_LEVEL
32
64
跳表的删除操作,从思路上看,跟查找和插入确实有着异曲同工之妙,但也有其独有的复杂性,尤其是要确保删除的正确性,需要考虑得更周全些。
异同点:
以上就是java代码如何实现跳表及查找插入操作 java代码跳表结构的应用实现方法的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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