深入浅出Skip List和Hierarchical Navigable Small World

Skip List与Hierarchical Navigable Small World Skip List是平衡树的一种，通过概率实现平衡，而不是严格平衡，因此插入和删除操作非常简单。它的多层结果是随机方式生成的，不需要重平衡的过程。对比平衡树和其他自我调整平衡的树结构，跳表的速度性能更高，存储空间使用更高效。跳表易于实现、扩展和修改，适合替代应用平衡树的场景。 Skip List的查找流程可以分为三步：首先，从最高层开始，查找当前层的前置项，直到找到目标key或达到最低层；其次，对于插入和删除操作，需要记录下key项在每层中的前置项作为后续修改需要更新的数据；最后，对于查找、插入和删除操作，执行相同的查找步骤，但是在修改流程中，需要记录下key项在每层中的前置项作为后续修改需要更新的数据。 Hierarchical Navigable Small World（HNSW）是在高维数据检索应用中著名的近似近邻查找算法。其同样借鉴跳表生成多层的方法，生成多层图结构，实现高效的索引生成与检索。HNSW主要应用于多媒体等高维数据的检索，通过借鉴跳表的思想，将一个二维的单层图结构扩展为多层图结构。 Skip List和HNSW都是高效的数据结构和算法，广泛应用于数据检索、索引生成和高维数据处理等领域。通过借鉴前人的思想，我们可以解决新的问题，开发出更加高效的算法和数据结构。 知识点： 1. Skip List是一种平衡树，通过概率实现平衡，而不是严格平衡。 2. Skip List的查找流程可以分为三步：从最高层开始，查找当前层的前置项，直到找到目标key或达到最低层。 3. Skip List的插入和删除操作需要记录下key项在每层中的前置项作为后续修改需要更新的数据。 4. Hierarchical Navigable Small World（HNSW）是在高维数据检索应用中著名的近似近邻查找算法。 5. HNSW借鉴跳表生成多层的方法，生成多层图结构，实现高效的索引生成与检索。 6. HNSW主要应用于多媒体等高维数据的检索。 7. Skip List和HNSW都是高效的数据结构和算法，广泛应用于数据检索、索引生成和高维数据处理等领域。 Skip List和HNSW都是高效的数据结构和算法，广泛应用于数据检索、索引生成和高维数据处理等领域。通过借鉴前人的思想，我们可以解决新的问题，开发出更加高效的算法和数据结构。