zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 跳表

    有序表的搜索

    考虑一个有序表: 
    这里写图片描述 
    从该有序表中搜索元素 < 23, 43, 59 > ,需要比较的次数分别为 < 2, 4, 6 >,总共比较的次数为 2 + 4 + 6 = 12 次。有没有优化的算法吗? 链表是有序的,但不能使用二分查找。类似二叉搜索树,我们把一些节点提取出来,作为索引。得到如下结构:

    这里写图片描述

    提取出来作为一级索引,这样搜索的时候就可以减少比较次数了。 
    我们还可以再从一级索引提取一些元素出来,作为二级索引,三级索引… 
    这里写图片描述 
    这里元素不多,体现不出优势,如果元素足够多,这种索引结构就能体现出优势来了。

    跳表

    下面的结构是就是跳表: 
    其中 -1 表示 INT_MIN, 链表的最小值,1 表示 INT_MAX,链表的最大值。

    这里写图片描述

    跳表具有如下性质: 
    (1) 由很多层结构组成 
    (2) 每一层都是一个有序的链表 
    (3) 最底层(Level 1)的链表包含所有元素 
    (4) 如果一个元素出现在 Level i 的链表中,则它在 Level i 之下的链表也都会出现。 
    (5) 每个节点包含两个指针,一个指向同一链表中的下一个元素,一个指向下面一层的元素。

    跳表的搜索

    这里写图片描述

    例子:查找元素 117 
    (1) 比较 21, 比 21 大,往后面找 
    (2) 比较 37, 比 37大,比链表最大值小,从 37 的下面一层开始找 
    (3) 比较 71, 比 71 大,比链表最大值小,从 71 的下面一层开始找 
    (4) 比较 85, 比 85 大,从后面找 
    (5) 比较 117, 等于 117, 找到了节点。

    具体的搜索算法如下:

    /* 如果存在 x, 返回 x 所在的节点, 
     * 否则返回 x 的后继节点 */  
    find(x)   
    {  
        p = top;  
        while (1) {  
            while (p->next->key < x)  
                p = p->next;  
            if (p->down == NULL)   
                return p->next;  
            p = p->down;  
        }  
    }  
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13

    跳表的插入

    先确定该元素要占据的层数 K(采用丢硬币的方式,这完全是随机的) 
    然后在 Level 1 … Level K 各个层的链表都插入元素。 
    例子:插入 119, K = 2 
    这里写图片描述

    如果 K 大于链表的层数,则要添加新的层。 
    例子:插入 119, K = 4

    这里写图片描述

    丢硬币决定 K 
    插入元素的时候,元素所占有的层数完全是随机的,通过一下随机算法产生:

    int random_level()  
    {  
        K = 1;  
    
        while (random(0,1))  
            K++;  
    
        return K;  
    }  
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9

    相当与做一次丢硬币的实验,如果遇到正面,继续丢,遇到反面,则停止, 
    用实验中丢硬币的次数 K 作为元素占有的层数。显然随机变量 K 满足参数为 p = 1/2 的几何分布, 
    K 的期望值 E[K] = 1/p = 2. 就是说,各个元素的层数,期望值是 2 层。

    跳表的高度。 
    n 个元素的跳表,每个元素插入的时候都要做一次实验,用来决定元素占据的层数 K, 
    跳表的高度等于这 n 次实验中产生的最大 K,待续。。。

    跳表的空间复杂度分析 
    根据上面的分析,每个元素的期望高度为 2, 一个大小为 n 的跳表,其节点数目的 
    期望值是 2n。

    跳表的删除

    在各个层中找到包含 x 的节点,使用标准的 delete from list 方法删除该节点。 
    例子:删除 71

    这里写图片描述

  • 相关阅读:
    MyBatis-Plus之多租户架构(Multi-tenancy)——SAAS
    spring-data-mybatis-mini
    mybatis-plus
    JPA/Hibernate组合的映射,实体继承的映射
    JPA(Java Persistence API)--JavaEE5.0标准ORM规范
    spring data jpa
    mybatis笔记(二)多表关联映射、延迟加载、一级二级缓存、整合ehcache、spring整合mybatis
    mybatis笔记(一)入门程序、dao开发方式、mapper开发方式、全局配置文件、映射文件、动态sql
    Spring 事务处理、整合web
    Spring JdbcTemplate
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qiaoyanlin/p/6746489.html
Copyright © 2011-2022 走看看