redis 跳表原理

Redis 跳表（Skip List）是一种有序数据结构，用于实现有序集合（Sorted Set）的数据存储和快速查找。

跳表的核心思想是在链表的基础上增加多级索引，通过索引来加速查找。每一级索引包含一部分节点，这些节点按照某种规则连接起来，形成一个类似于二叉树的结构。每一级索引的节点数逐级减少，最高级索引只有两个节点，分别指向整个跳表的头节点和尾节点。

在跳表中，每个节点除了保存值之外，还保存了指向同一层级或下一层级的节点的指针。通过这样的结构，跳表可以在不需要遍历所有节点的情况下，快速定位到目标节点。

Redis 使用跳表实现有序集合的数据结构，具体实现步骤如下：

1. 创建一个带有头节点和尾节点的空跳表。
2. 向跳表中插入新的元素时，从最高级索引开始，逐级向下查找插入位置。
3. 在每一级索引中，找到插入位置后，将新节点插入到该位置后面。
4. 根据概率随机算法，决定是否在更高级索引中插入新节点的指针。
5. 删除元素时，从最高级索引开始，逐级向下查找并删除节点。
6. 如果删除节点后某一级索引只剩下头节点和尾节点，则删除该级索引。

通过使用跳表，Redis 在有序集合中执行插入、删除、查找等操作的时间复杂度可以达到 O(logN)，相比于传统的有序数组或平衡二叉树，跳表具有更高的效率和简单的实现方式。

相关问题

redis跳表的优缺点

跳表（Skip List）是一种用于有序链表的数据结构，它通过在链表中添加多级索引来加快查找速度。跳表的优点和缺点如下所示：

优点：
1. 查找效率高：跳表通过多级索引的方式，可以在平均情况下实现O(log n)的查找时间复杂度，比普通链表的O(n)要快得多。
2. 空间效率高：跳表的索引结构相对于其他数据结构（如平衡树）来说，占用的额外空间较少。
3. 插入和删除操作简单：跳表的插入和删除操作相对简单，只需要修改相邻节点的指针即可。

缺点：
1. 实现复杂度高：跳表的实现相对复杂，需要维护多级索引结构，增加了实现的难度。
2. 空间占用较大：跳表需要额外的索引结构，占用了较多的内存空间。
3. 不适用于频繁更新的场景：跳表适用于静态数据集的场景，如果数据集需要频繁更新，维护索引的成本会比较高。

redis 跳表的具体实现

Redis中的跳表（Skip List）是一种有序数据结构，用于实现有序集合（Sorted Set）的数据存储和查询。跳表通过添加多级索引来加速查询操作。

跳表的实现主要包含以下几个步骤：

1. 跳表节点的定义：定义一个节点结构，包含键值对以及多个指向下一个节点的指针，其中指针的数量由一个随机函数决定，通常设置为1到32之间。

2. 跳表层级的定义：定义一个层级结构，包含多个指向不同层级的节点的指针。每个层级都是一个链表，其中最底层是原始数据链表，每个节点按照键值进行排序。

3. 插入操作：在插入新节点时，需要选择节点要插入的层级。从最高层级开始，逐层向下遍历，直到找到插入位置。在遍历过程中，如果遇到相同键值的节点，则更新节点的值；如果没有找到相同键值的节点，则将新节点插入到对应位置，并将相关指针进行更新。

4. 删除操作：在删除节点时，需要找到对应键值的节点，并将相关指针进行更新。如果删除后某个层级中没有节点了，则需要将该层级删除。

5. 查询操作：在查询某个键值对应的节点时，从最高层级开始，逐层向下遍历，直到找到节点或者遍历到最底层。在遍历过程中，根据节点的键值与目标键值的大小关系，决定向右还是向下移动。

跳表的优点是查询效率高，时间复杂度为O(log N)，与平衡二叉树相当。同时，跳表的实现相对简单，不需要进行平衡操作，适用于实际应用中有序集合的存储和查询需求。