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  • “跳跃表”简析

    复杂度                                                                                 

    1. 空间复杂度: O(n) (期望)
    2. 跳跃表高度: O(logn)(期望)
    3. 查找:O(logn)(期望)
    4. 插入: O(logn)(期望)
    5. 删除:O(logn)(期望)

    之所以在每一项后面都加一个“期望”,是因为跳跃表的复杂度分析是基于概率论的。有可能会产生最坏情况,不过这种概率极其微小。

    • 顶层链表元素的确定方式  

    底层链表就是最初的链表,包含所有元素。

    we just like every node to be accessed sort of as quickly as possible, uniformly
    我们只希望尽可能的访问每一个节点尽可能的快。那么什么样的元素应该添加进上层链表。

    我的理解就是均匀的让底层元素出现在上层链表中。

    1

    2

    在第一个上层链表中,其隔一个挑选了一个元素作为上层链表的元素。如此来满足均匀的要求,进而满足了尽可能快的访问到每一个元素。

    • 到底需要多少条额外的链表最合适?

    由于访问速度是 k 乘以开k次方的n,所以为了 让这个数值最低,那么k取LogN最好。而这个logN很像二叉排序树的高度,那么大家都有感觉,就是这个跳跃链查找过程越来越像折半查找。所以这logN的取法,以这样的方式还是很容易让我明白的。

    • 查找的过程和复杂度

    由于我们已经确定了有多少个链表,所以来完整的走一遍查找某个元素的过程,那么就非常清楚其复杂度了。

    如下图所示:

    • 最右边的蓝线代表负无穷
    • 当然我们要查找45时,每一根红线代表我们查找的路径
    • 横着代表比较了一下,竖着代表走向下层链表
    • 我们可以认为刚开始有一个指针指着左上方的负无穷

    3

    1. 从最上层的链表开始,第一个遇到的数是88,那么45在88之间,比较了一次,45小于88,所以走向下层链表。
    2. 45与23相比,大于23,那么再与88比较,发现小于88,所在在23处向下走
    3. 45与36相比,发现大于36,所以现在指针指36,再45与88比,又小了,所以在36处向下走
    4. 45与67比,发现小了,那么在36处向下走。
    5. 在底层链表与45比,发现一样,ok,找到了。

    这就是查找过程,一共经历了移动了7次比较,挪动了4次指针。此时的需要的额外的链表为4个,加上底层链表一共是5个链表。
    其中,注意比较次数,在每一条链表上我们可以发现最多比较两次,至少比较一次,所以比较次数不会超过 2LogN。

    所以比较的时间复杂度是 O(logN)。

    跳跃表的查找                                                                         

    目的:在跳跃表中查找一个元素x

    在跳跃表中查找一个元素x,按照如下几个步骤进行:

    i) 从最上层的链(Sh)的开头开始

    ii) 假设当前位置为p,它向右指向的节点为q(p与q不一定相邻),且q的值为y。将y与x作比较

    (1) x=y 输出查询成功及相关信息

    (2) x>y 从p向右移动到q的位置

    (3) x<y 从p向下移动一格

    iii) 如果当前位置在最底层的链中(S0),且还要往下移动的话,则输出查询失败

    image

    插入                                                                                   

    目的:向跳跃表中插入一个元素x

    首先明确,向跳跃表中插入一个元素,相当于在表中插入一列从S0中某一位置出发向上的连续一段元素。有两个参数需要确定,即插入列的位置以及它的“高度”。

    关于插入的位置,我们先利用跳跃表的查找功能,找到比x小的最大的数y。根据跳跃表中所有链均是递增序列的原则,x必然就插在y的后面。

    而插入列的“高度”较前者来说显得更加重要,也更加难以确定。由于它的不确定性,使得不同的决策可能会导致截然不同的算法效率。为了使插入数据之后,保持该数据结构进行各种操作均为O(logn)复杂度的性质,我们引入随机化算法(Randomized Algorithms)。

    我们定义一个随机决策模块,它的大致内容如下:
    
    •产生一个0到1的随机数r                r ← random()
    •如果r小于一个常数p,则执行方案A,        if  r<p    then do A
      否则,执行方案B                          else do B

    初始时列高为1。插入元素时,不停地执行随机决策模块。如果要求执行的是A操作,则将列的高度加1,并且继续反复执行随机决策模块。直到第i次,模块要求执行的是B操作,我们结束决策,并向跳跃表中插入一个高度为i的列。

    根据上述决策方法,该列的高度大于等于k的概率为pk-1

    此处有一个地方需要注意,如果得到的i比当前跳跃表的高度h还要大的话,则需要增加新的链,使得跳跃表仍满足先前所提到的条件。

    我们来看一个例子:

    假设当前我们要插入元素“40”,且在执行了随机决策模块后得到高度为4

    ·步骤一:找到表中比40小的最大的数,确定插入位置

    image

    ·步骤二:插入高度为4的列,并维护跳跃表的结构

    image

    删除                                                                                   

    目的:从跳跃表中删除一个元素x

    删除操作分为以下三个步骤:

    (1) 在跳跃表中查找到这个元素的位置,如果未找到,则退出

    (2) 将该元素所在整列从表中删除

    (3) 将多余的“空链”删除

    image

    image

    我是天王盖地虎的分割线                                                             

    参考:http://blog.csdn.net/zy825316/article/details/22600003

    参考:http://wenku.baidu.com/link?url=QqqF4KGLMlfxjoqnzKsGkkuJ9EjpHdbC7xaylHrezc37YF54xyt2YDVKJi7W1sMXsm5fAzeItdnIBKMtOUSQ-QUBNMAx_142JSbgwCpM-jO

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yydcdut/p/4008867.html
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