【数据结构】红黑树与跳表-(SortSet)-(TreeMap)-(TreeSet)

SortSet

  有序的Set,其实在Java中TreeSet是SortSet的唯一实现类,内部通过TreeMap实现的;而TreeMap是通过红黑树实现的;而在Redis中是通过跳表实现的;

SkipList

  跳表,思想类似平衡二叉树,但又不一样;下面摘了一个介绍:

  skiplist数据结构简介(摘自:https://www.cnblogs.com/Elliott-Su-Faith-change-our-life/p/7545940.html 

  skiplist本质上也是一种查找结构,用于解决算法中的查找问题(Searching),即根据给定的key,快速查到它所在的位置(或者对应的value)。

  我们在《Redis内部数据结构详解》系列的第一篇中介绍dict的时候,曾经讨论过:一般查找问题的解法分为两个大类:一个是基于各种平衡树,一个是基于哈希表。但skiplist却比较特殊,它没法归属到这两大类里面。

  这种数据结构是由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》。对细节感兴趣的同学可以下载论文原文来阅读。

skiplist,顾名思义,首先它是一个list。实际上,它是在有序链表的基础上发展起来的。

  我们先来看一个有序链表,如下图(最左侧的灰色节点表示一个空的头结点):

  在这样一个链表中,如果我们要查找某个数据,那么需要从头开始逐个进行比较,直到找到包含数据的那个节点,或者找到第一个比给定数据大的节点为止(没找到)。也就是说,时间复杂度为O(n)。同样,当我们要插入新数据的时候,也要经历同样的查找过程,从而确定插入位置。

  假如我们每相邻两个节点增加一个指针,让指针指向下下个节点,如下图:

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  这样所有新增加的指针连成了一个新的链表,但它包含的节点个数只有原来的一半(上图中是7, 19, 26)。现在当我们想查找数据的时候,可以先沿着这个新链表进行查找。当碰到比待查数据大的节点时,再回到原来的链表中进行查找。比如,我们想查找23,查找的路径是沿着下图中标红的指针所指向的方向进行的:

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  • 23首先和7比较,再和19比较,比它们都大,继续向后比较。

  • 但23和26比较的时候,比26要小,因此回到下面的链表(原链表),与22比较。

  • 23比22要大,沿下面的指针继续向后和26比较。23比26小,说明待查数据23在原链表中不存在,而且它的插入位置应该在22和26之间。

  在这个查找过程中,由于新增加的指针,我们不再需要与链表中每个节点逐个进行比较了。需要比较的节点数大概只有原来的一半。

  利用同样的方式,我们可以在上层新产生的链表上,继续为每相邻的两个节点增加一个指针,从而产生第三层链表。如下图:

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  在这个新的三层链表结构上,如果我们还是查找23,那么沿着最上层链表首先要比较的是19,发现23比19大,接下来我们就知道只需要到19的后面去继续查找,从而一下子跳过了19前面的所有节点。可以想象,当链表足够长的时候,这种多层链表的查找方式能让我们跳过很多下层节点,大大加快查找的速度。

  skiplist正是受这种多层链表的想法的启发而设计出来的。实际上,按照上面生成链表的方式,上面每一层链表的节点个数,是下面一层的节点个数的一半,这样查找过程就非常类似于一个二分查找,使得查找的时间复杂度可以降低到O(log n)。但是,这种方法在插入数据的时候有很大的问题。新插入一个节点之后,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。如果要维持这种对应关系,就必须把新插入的节点后面的所有节点(也包括新插入的节点)重新进行调整,这会让时间复杂度重新蜕化成O(n)。删除数据也有同样的问题。

  skiplist为了避免这一问题,它不要求上下相邻两层链表之间的节点个数有严格的对应关系,而是为每个节点随机出一个层数(level)。比如,一个节点随机出的层数是3,那么就把它链入到第1层到第3层这三层链表中。为了表达清楚,下图展示了如何通过一步步的插入操作从而形成一个skiplist的过程(点击看大图):

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  从上面skiplist的创建和插入过程可以看出,每一个节点的层数(level)是随机出来的,而且新插入一个节点不会影响其它节点的层数。因此,插入操作只需要修改插入节点前后的指针,而不需要对很多节点都进行调整。这就降低了插入操作的复杂度。实际上,这是skiplist的一个很重要的特性,这让它在插入性能上明显优于平衡树的方案。这在后面我们还会提到。

  根据上图中的skiplist结构,我们很容易理解这种数据结构的名字的由来。skiplist,翻译成中文,可以翻译成“跳表”或“跳跃表”,指的就是除了最下面第1层链表之外,它会产生若干层稀疏的链表,这些链表里面的指针故意跳过了一些节点(而且越高层的链表跳过的节点越多)。这就使得我们在查找数据的时候能够先在高层的链表中进行查找,然后逐层降低,最终降到第1层链表来精确地确定数据位置。在这个过程中,我们跳过了一些节点,从而也就加快了查找速度。

  刚刚创建的这个skiplist总共包含4层链表,现在假设我们在它里面依然查找23,下图给出了查找路径:

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  需要注意的是,前面演示的各个节点的插入过程,实际上在插入之前也要先经历一个类似的查找过程,在确定插入位置后,再完成插入操作。

  至此,skiplist的查找和插入操作,我们已经很清楚了。而删除操作与插入操作类似,我们也很容易想象出来。这些操作我们也应该能很容易地用代码实现出来。

  当然,实际应用中的skiplist每个节点应该包含key和value两部分。前面的描述中我们没有具体区分key和value,但实际上列表中是按照key进行排序的,查找过程也是根据key在比较。

 

红黑树:

  这个介绍就多了,总结一下,一个自平衡的二叉查找树。

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