1. 什么是跳跃表?增加了向前指针的链表叫作跳表跳表全称叫做跳跃表。跳表是一个随机化的数据结构,实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引,通过索引来实现快速查找。跳表不仅能提高搜索性能,同时也可以提高插入和删除操作的性能。(摘自百度百科)更多关于跳跃表的介绍可阅读:什么是跳跃表2. Redis中跳跃表的数据结构 //zskiplistNode:跳跃表的一个节
转载 2023-10-12 21:10:18
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背景:相信大家都知道排行榜,在很多场景里都需要用到排行榜功能,尤其是游戏中!之前在了解排行榜实现机制的时候,在网上看得最多的答复便是使用redis的有序集合实现。于是深入了解了一下redis中的有序集合。redis中的有序结合(sorted set)是一种线性结构,底层是用有序链表实现的,但是对链表增加的“索引”,并且对索引进行了分层,跳表每层散落的节点数不同,查找过程中通过索引向下层跳转,最终落
转载 2024-04-19 21:20:35
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一、数据结构与算法——跳表什么是跳表跳表全称为跳跃列表,它允许快速查询,插入和删除一个有序连续元素的数据链表。跳跃列表的平均查找和插入时间复杂度都是O(logn)。快速查询是通过维护一个多层次的链表,且每一层链表中的元素是前一层链表元素的子集(见右边的示意图)。一开始时,算法在最稀疏的层次进行搜索,直至需要查找的元素在该层两个相邻的元素中间。这时,算法将跳转到下一个层次,重复刚才的搜索,直到找到需
转载 2024-06-11 11:14:34
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博客主页:?看看是李XX还是李歘歘??每天不定期分享一些包括但不限于计算机基础、算法、后端开发相关的知识点,以及职场小菜鸡的生活
原创 2022-06-29 17:52:44
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本文是《Redis内部数据结构详解》系列的第六篇。在本文中,我们围绕一个Redis的内部数据结构——skiplist展开讨论。Redis里面使用skiplist是为了实现sorted set这种对外的数据结构。sorted set提供的操作非常丰富,可以满足非常多的应用场景。这也意味着,sorted set相对来说实现比较复杂。同时,skiplist这种数据结构对于很多人来说都比较陌生,因为大部分
跳跃列表(skiplist)是一种有序的数据结构,它通过在每个节点维护多个指向其他节点的指针,我们可以平均O(logN) 的时间复杂度快速访问节点,大部分情况下它的性能可以和平衡树相媲美,不过实现起来更为简单。跳跃列表是 Redis 中有序集合的一种实现方式,在有序集合的元素数量较多或者是元素成员长度较长时,Redis 就会使用跳跃列表加字典来存储元素。大家都知道 zset 每一个 value 都
Redis中的跳表redis 数据类型 zset 实现有序集合,底层使用的数据结构是跳表。源码在 src/t_zset.c 文件中,相关数据结构的定义在 src/server.h 文件中。(4.0版本)元素有序的时候,如果是数组,可以通过二分查找来提速;如果是链表,如何提速? => 跳表,插入/删除/搜索 都是O(logn)第一层索引 n/2 个节点,第二层 n/4 个节点,第三层 n/8,
转载 2023-10-09 11:30:48
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在树形结构中,常见的平衡树有AVL树和红黑树,但是由于AVL树过于平衡,导致维护平衡所需的代价过大,使用的不多,不过其中几种旋转算法还是值得学习的。取而代之的是较为平衡的红黑树,STL中的map和set都是采用红黑树实现的,插入和查找效率为O(logN)。而跳表也是一种较为平衡的数据结构,与红黑树不同的是,它是链状结构而非树形结构,不过,跳表的插入查找效率也为O(logN),和红黑树有一拼,而且最
转载 2024-06-12 21:49:59
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何为跳表跳表是一个随机化的数据结构,实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引,通过索引来实现快速查找。跳表不仅能提高搜索性能,同时也可以提高插入和删除操作的性能。跳表详解有序链表   考虑一个有序链表,我们要查找3、7、17这几个元素,我们只能从头开始遍历链表,直到查找到元素为止。上述这个链表是有序的,但是不能使用二分查找,是不
# Redis Zset 压缩表转跳表的条件 ## 1. 整体流程 Redis的有序集合(Sorted Set)数据结构在实现上使用了压缩表(ziplist)和跳表(skiplist)两种数据结构。其中,当有序集合元素数量较少时,Redis会使用压缩表作为内部存储结构;当元素数量超过一定阈值时,Redis会自动将压缩表转换为跳表。 下面是整个过程的流程图: ```mermaid erDia
原创 2023-10-14 04:45:26
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## Redis zset跳表层数会变化吗 ### 1. 简介 在介绍Redis zset跳表层数是否会变化之前,首先需要了解Redis的有序集合(sorted set)以及跳表(skip list)的基本概念。 Redis的有序集合是一种数据结构,它能够存储一组有序且不重复的元素。每个元素被称为成员,每个成员都会关联一个分数(score)作为排序依据。有序集合使用跳表作为底层数据结构来实现
原创 2023-09-15 11:06:23
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红黑树 优缺点:相当于是一个二分查找,但是当数据量多的时候,层级会非常多,所以不适合io级别的操作,数据库这种使用红黑树是不合适的;适合内存操作,比如hashMap(jdk1.8之后链表长度大于8转为红黑树)、treeSet等B树 优缺点:对比红黑树,B树增加了节点的内部元素(Max. Degree可设置,以上设置的时3,最多3个分支,就是内部2个元素可分成了3段-前中后),因此层级得到了很大程
含义:压缩列表是一块连续的内存空间,元素之间紧挨着存储,没有任何冗余空隙。内部结构 :  struct ziplist<T> { int32 zlbytes; // 整个压缩列表占用字节数 int32 zltail_offset; // 最后一个元素距离压缩列表起始位置的偏移量,用于快速定位到最后一个节点 int16 z
跳表: 为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合如果数据存储在链表中,真的没有办法用二分查找算法了嘛?只需要对链表稍微改造,就可以支持类似二分的查找算法,即跳表跳表是一种各方面性能都比较优秀的动态数据结构,支持快速的插入、删除、查找操作,甚至可以替代红黑树Redis中的有序集合就是用跳表来实现的,为什么不用红黑树来实现有序集合呢?如何理解跳表?对于一个单链表来讲,即便链表中存储的数据是有序的,如
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跳跃表是一种对顺序链表的改进,将查找顺序链表的O(N)时间优化为O(logN)时间,空间增加约两倍,有两种常见变体,一种是随机跳跃表,使用随机算法决定每个节点的高度,缺陷有产生随机数的开销;另一种是123确定性跳跃表,除了头和尾,第n层相邻的两个节点之间只有1个,2个或者3个第n-1层的节点,当插入或删除时调整结构;另一种对顺序链表的O(logN)优化是,使用一个指针数组,数组中每个指针指向一个链
转载 2024-02-21 21:29:59
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1、redis的基本数据结构类型String(字符串)、Hash(哈希)、List(列表)、Set(集合)、zset(有序集合,内部实现是跳表)2、redis为什么这么快?1、基于内存存储实现内存读写是要比磁盘快很多的,redis是基于内存存储实现的数据库,相比于数据存在磁盘的MySQL数据库,省去磁盘I/O的消耗2、高效的数据结构跳跃表是redis特有的数据结构,就是在链表的基础上,增加多级索引
压缩列表(ziplist)是列表键和哈希键的底层实现之一。压缩列表是Redis为了节约内存而开发的,zset 和 hash 容器对象在元素个数较少的时候,采用压缩列表 (ziplist) 进行存储。压缩列表是一块连续的内存空间,元素之间紧挨着存储,没有任何冗余空隙。基本结构struct ziplist<T> { int32 zlbytes; // 整个压缩列表占用字节数
转载 2023-07-28 14:52:41
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开发者所说,他为何选用 skiplist The Skip listThere are a few reasons:They are not very memory intensive. It's up to you basically. Changing parameters about the probability of a node to have a given number of le
转载 2024-05-17 02:33:35
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一、跳跃表这里思考一下rediszset有哪些特点,为什么要用跳表,明白跳表示什么 功能一:zset支持快速插入和删除 对应的解决思路:针对快速插入和删除,有没有想到什么?首选肯定是链表,所以,底层基础得有一个value和score组成的node连接起来的链表。 功能二:zset有序且支持范围查询,且是的 对应的解决思路:有序这个条件,我们可以先让链表按照顺序排列,但查找来说,链表的查询时间复杂
转载 2023-08-11 20:20:55
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跳跃表的实现还是一个链表,是一个有序的链表,在遍历的时候基于比较,但普通链表只能遍历,跳跃表加入了一个层(也叫索引)的概念,层数越高的元素越少,每次先从高层查找,再逐渐降层,直到找到合适的位置。从图中可以看到高层的节点远远少于底层的节点数,从而实现了跳跃式查找。redis只在两个地方用到了跳跃表,一个是有序集合键(zset),另一个是在集群节点用作内部数据结构。其实跳跃表是受多层链表的想法启发设计
转载 2023-08-10 11:32:21
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