摘要这篇博客全面解析了跳表(SkipList)作为一种高效的链表数据结构的特性和应用。跳表以多层链表和随机化策略实现O(logn)的查找、插入和删除性能，简化了平衡树结构中常见的复杂旋转操作。通过剖析跳表的结构设计和核心操作，我们探讨了其在范围查询和动态更新中的优势，

在Redis中，zset（有序集合）是一种既能保存元素的唯一性，又能通过分数进行排序的数据结构。zset的内部实现基于两种数据结构的组合：跳表（skiplist）和哈希表（hashtable），这两者结合实现了高效的数据存储和快速的排名操作。1.跳表（skiplist）跳表是一种层级化的链表结构，可以理解为多个“

文章目录一、ZSet有序集合类型1.1简介1.2应用场景1.3底层结构1.4ZSet常用命令二、ZSet底层结构详解2.1数据结构2.2压缩列表ZipList2.3跳表详解2.3.1跳表是什么（what）2.3.2跳表怎么做的（how）2.3.3为什么需要跳表（WHY）/跳表高效的动态插入和删除2.3.4ZSet中的跳表2.4什么时候采

跳表查询的空间复杂度分析比起单纯的单链表，跳表需要存储多级索引，肯定要消耗更多的存储空间。那到底需要消耗多少额外的存储空间呢?我们来分析一下跳表的空间复杂度。第一步:首先原始链表长度为n，第二步:两两取首，每层索引的结点数:n/2,n/4,n/8..,8,4,2每上升一级就减少一半，

文章目录背景数组-链表优化链表随机访问的方法介绍跳表的理解层数随机为什么随机可以保证效率实现细节跳表与二分查找跳表与红黑数跳表与HASH使用实现随机层数的实现跳表实现以及测试背景数组-链表数组优点随机访问速度较快（基于下标访问）。实现简单，使用简单。

索引底层数据结构选型Hash表哈希表是键值对的集合，通过键(key)即可快速取出对应的值(value)，因此哈希表可以快速检索数据（接近O（1））。为何能够通过key快速取出value呢？原因在于哈希算法（也叫散列算法）。通过哈希算法，我们可以快速找到key对应的index，找到了index也就找到了对

概述SkipList，跳表，跳跃表，在LevelDB和Lucene中都广为使用。跳表被广泛地运用到各种缓存实现当中，跳跃表使用概率均衡技术而不是使用强制性均衡，因此对于插入和删除结点比传统上的平衡树算法更为简洁高效。Skiplistsaredatastructuresthatuseprobabilisticbalancingrather

1.什么是跳表1.1链表及其不足链表是在程序设计中最常见的数据结构之一，它通过指针将多个链表节点连接起来，这样就可以将逻辑上同一类的数据存储到不连续的内存空间上。链表结构如下：但是链表有一个问题，就是当链表需要查询一个元素的时候，需要从链表头部开始遍历，时间复杂度为o(

我们知道跳表是一种简单，高效的数据结构，在很多知名的开源存储产品中有着广泛的应用，比较广为人知的就是Redis中的有序集合，此外在Kafka、LevelDB等需要高性能索引的数据库相关产品中，也有skiplist的身影。多年前，第一次接触到跳表的时候，就有一种震撼的感觉。数组的特点是可以索引，但

Redis概述Redis-数据结构-跳表详解跳表（SkipList）是一种基于并联的链表结构，用于在有序元素序列中快速查找元素的数据结构。Redis中广泛使用跳表来实现有序集合（SortedSet）这一数据结构。1.跳表的基本概念和特点跳表的核心思想是通过在不同层级（level）上增加指针来加速查

一、五种基本数据结构        Redis提供了丰富的数据类型，常见的有五种数据类型：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）、Zset（有序集合）结构类型结构可存储值结构读写能力使用命令底层数据结构String字符串、整数或浮点数对字符串或字符串的一部分进行操作，对整数或浮点

跳表SkipList跳表（SkipList）是一种数据结构，它在有序链表的基础上，通过增加多级索引来提高查找、插入和删除操作的效率。跳表的平均时间复杂度为O(logn)，与平衡树（如红黑树、AVL树）相当，但实现起来更为简单。跳表的结构跳表由多层链表组成，每一层都是一个有序链表。底层（第0

平衡树vs跳表平衡树必须满足所有节点的左右子树高度差不超过1，也就是平衡因子范围为[-1,1]。但是对于范围查询来说，利用平衡树通过中序遍历达到和跳表一样的效果，但是平衡树的每一次插入或者删除操作都需要保证整棵树的绝对平衡，只要不平衡就会通过旋转的方式来重新保持平衡，这个过

   本文旨在探讨跳跃表的特性及其在实际应用场景中的作用，同时对其与B+树进行比较，以帮助更好地理解和运用这两种数据结构。跳跃表什么是跳跃表（skiplist）        跳跃表是一种基于跳跃链表的有序数据结构，它是一种多层链表，每一层都是一个有序的链表。表的每一层

跳表与二叉搜索树跳表与二叉搜索树本文探索跳表与二叉搜索树的一些相似之处,以此来加深对跳表结构的深入理解适用场景跳表在Redis中有比较广泛的使用Redis技术要点我们可以认定跳表本质上就是一个平衡二叉搜索树,跳表的目标是为了能够快速的定位key所在的index所以可以

Rediszset底层结构  概要  在Redis的五种主要数据类型中，zset（有序集合）类型可能是最复杂，但也是最强大的一种。zset不仅可以存储键值对，还可以为每个元素分配一个分数，然后根据这个分数进行排序。这使得Zset非常适合用于实现排行榜、时间线等功能。  一、Zset底层结

为了引出ConcurrentSkipListMap，先带着大家简单理解一下跳表。对于一个单链表，即使链表是有序的，如果我们想要在其中查找某个数据，也只能从头到尾遍历链表，这样效率自然就会很低，跳表就不一样了。跳表是一种可以用来快速查找的数据结构，有点类似于平衡树。它们都可以对元素进行快速的查

修复switch相关链接：Igor’stipoftheweek#53:Manualswitchidioms–HexRays(hex-rays.com)IDAswitch在跳表结构下的修复-blogofchuj(cjovi.icu)举例：__int64__fastcallPayloadProfiler::qt_static_metacall(__int64a1,inta2,unsignedinta3){__i

REDIS_SKIPLISTskipList，即：跳表，或者叫跳跃表。skiplist的优势是能支持平均O(logN)复杂度的节点查找。用一句话来说：skiplist就是一个有着索引的list。编码结构简单理解简单来说，skipList有多层“索引”以加快查找速度：其中L1、L2和L3都是一个list。当查找8时，从L3查找到5，再从L

前言之前我已经将Python的基本语法与Java进行了比较，相信大家对Python也有了一定的了解。我不会选择去写一些无用的业务逻辑来加强对Python的理解。相反，我更喜欢通过编写一些数据结构和算法来加深自己对Python编程的理解。学习任何语言都一样。通过编写数据结构和算法，不仅可以加

 classSolution:deffindMinimumOperations(self,s1:str,s2:str,s3:str)->int:cnt=0fora,b,cinzip(s1,s2,s3):ifnota==b==c:breakcnt+=1ifcnt==0:

跳表RMQ算法求解静态区间最值的一种算法。f[i][j]表示从i出发，长度为2^j这一段区间的最大值。初始化和递推:voidinit(){for(intj=0;j<M;j++){for(inti=1;i+(1<<j)-1<=n;i++){if(!j)f[i][j]=w[i];el

链表作为一种数据结构我们是比较熟知的，相对数组来说插入和删除操作性能比较高，因为数组涉及到移位操作，但数组可以利用二分法进行快速查找，而在链表中想要获取当前元素，就必须知道该元素的上一个节点（头节点除外），这就限制了链表在查找操作的性能，试想有没有一种数据结构，在链表基础上也能

1.顺序链表字典1.1字典抽象父类#pragmaonceusingnamespacestd;template<classK,classE>classdictionary{public:virtual~dictionary(){}//返回字典是否为空virtualboolempty()const=0;//返回有多少键值对virtualintsize()co

发布于我的博客，也许同步更新于博客园引入跳表（跳跃表）能够维护一个数的集合（作用类似普通平衡树），查找时间复杂度为\(\logn\)，与平衡树一样基于链表结构。由于不需要平衡树那么多旋转什么的，所以效率比较高，一般认为性能能打红黑树。除此以外，链表的特性使它能够以线性时间遍历某个子段