【数据结构】跳表SkipList代码解析(C++)

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 【数据结构】跳表SkipList代码解析(C++)

跳表SkipList解析

什么是跳表

这里不做介绍,详见:

代码解析

主要理解点

  • 先来张图

层次感

  1. 各个节点是如何相连接(关联)的?

    • 通过每个节点的forward数组,forward数组存储当前节点,在每一层的下一个节点。
    • 以头节点为例,头结点的forward存储的是每一层的第一个节点。然后通过第一个节点的forward[level],拿到该层的后面元素...... 以次类推,即可遍历该层所有节点。
    • 与普通单链表的区别,我们可以大概理解为,上面多了几层简化的结果,如上面动画所示。
  2. update存的是什么?

    • 每层中最后一个key小于要插入节点key的节点。
  3. 节点生成的level是多少,该节点就从0层到level层一直都出现。
  4. 其它详见具体代码中的注释

相关类&成员函数

节点类Node

template<typename K, typename V> 
class Node {
public:
    // 无参构造
    Node() {} 
    // 有参构造-最后一个参数为层数
    Node(K k, V v, int); 
    // 析构
    ~Node();
    // 拿到当前节点key值
    K get_key() const;
    // 拿到当前节点value值
    V get_value() const;
    // 设置value值
    void set_value(V); 
    // forward-存储当前结点在i层的下一个结点。
    Node<K, V> **forward;
    //所在层级
    int node_level;
private:
    K key;
    V value;
};

跳表类SkipList

template <typename K, typename V> 
class SkipList {

public: 
    // 有参构造-参数为最大层数
    SkipList(int);
    // 析构
    ~SkipList();
    // 生成随机层数
    int get_random_level();
    // 创建节点-最后一个参数为所在层数
    Node<K, V>* create_node(K, V, int);
    // 插入数据
    int insert_element(K, V);
    // 打印数据-每层都打印
    void display_list();
    // 查找元素
    bool search_element(K);
    // 删除元素
    void delete_element(K);
    // 存入文件
    void dump_file();
    // 加载文件
    void load_file();
    // 返回节点个数
    int size();

private:
    // 从文件中的一行读取key和value
    void get_key_value_from_string(const std::string& str, std::string* key, std::string* value);
    // 是否为有效的string
    bool is_valid_string(const std::string& str);

private:    
    // 该跳表最大层数
    int _max_level;

    // 该跳表当前层数
    int _skip_list_level;

    // 跳表头节点
    Node<K, V> *_header;

    // 文件操作
    std::ofstream _file_writer;
    std::ifstream _file_reader;

    // 该跳表当前的元素数
    int _element_count;
};

详解insert函数

节点的插入遍历拿到update数组

Node<K, V> *update[_max_level+1];//使用_max_level+1开辟,使空间,肯定够,因为创建节点的时候,会对随机生成的key进行限制。
memset(update, 0, sizeof(Node<K, V>*)*(_max_level+1));  

// 从跳表左上角开始查找——_skip_list_level为当前所存在的最高的层(一共有多少层则需要+1,因为是从level=0层开始的)
for(int i = _skip_list_level; i >= 0; i--) {//控制当前所在层,从最高层到第0层

    //从每一层的最左边开始遍历,如果该节点存在并且,key小于我们要插入的key,继续在该层后移。
    while(current->forward[i] != NULL && current->forward[i]->get_key() < key) {//是不是继续往后面走
        current = current->forward[i]; //提示: forward存储该节点在当前层的下一个节点
    }
    update[i] = current;//保存
    //切换下一层
}

//将current指向第0层第一个key大于要插入节点key的节点。
//下面用current用来判断要插入的节点存key是否存在
//即,如果该key不存在的话,准备插入到update[i]后面。存在,则修改该key对应的value。
current = current->forward[0];

在这里插入图片描述


更新层次

// 为当前要插入的节点生成一个随机层数
int random_level = get_random_level();

//如果随机出来的层数大于当前链表达到的层数,注意:不是最大层,而是当前的最高层_skip_list_level。
//更新层数,更新update,准备在每层([0,random_level]层)插入新元素。
if (random_level > _skip_list_level) {
    for (int i = _skip_list_level+1; i < random_level+1; i++) {
        update[i] = _header;
    }
    _skip_list_level = random_level;
}

更新层次


插入节点

 // 创建节点
Node<K, V>* inserted_node = create_node(key, value, random_level);

// 插入节点
for (int i = 0; i <= random_level; i++) {
    //在每一层([0,random_level])
    //先将原来的update[i]的forward[i]放入新节点的forward[i]。
    //再将新节点放入update[i]的forward[i]。
    inserted_node->forward[i] = update[i]->forward[i];//新节点与后面相链接
    update[i]->forward[i] = inserted_node;//新节点与前面相链接
}
//std::cout << "Successfully inserted key:" << key << ", value:" << value << std::endl;
_element_count++;//元素总数++

插入节点


相关参考


相关文章
|
15天前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
C 408—《数据结构》图、查找、排序专题考点(含解析)
408考研——《数据结构》图,查找和排序专题考点选择题汇总(含解析)。
67 29
|
15天前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
C 408—《数据结构》易错考点200题(含解析)
408考研——《数据结构》精选易错考点200题(含解析)。
90 27
|
2月前
|
存储 算法 安全
基于红黑树的局域网上网行为控制C++ 算法解析
在当今网络环境中,局域网上网行为控制对企业和学校至关重要。本文探讨了一种基于红黑树数据结构的高效算法,用于管理用户的上网行为,如IP地址、上网时长、访问网站类别和流量使用情况。通过红黑树的自平衡特性,确保了高效的查找、插入和删除操作。文中提供了C++代码示例,展示了如何实现该算法,并强调其在网络管理中的应用价值。
|
2月前
|
安全 编译器 C++
C++ `noexcept` 关键字的深入解析
`noexcept` 关键字在 C++ 中用于指示函数不会抛出异常,有助于编译器优化和提高程序的可靠性。它可以减少代码大小、提高执行效率,并增强程序的稳定性和可预测性。`noexcept` 还可以影响函数重载和模板特化的决策。使用时需谨慎,确保函数确实不会抛出异常,否则可能导致程序崩溃。通过合理使用 `noexcept`,开发者可以编写出更高效、更可靠的 C++ 代码。
62 1
|
2月前
|
存储 程序员 C++
深入解析C++中的函数指针与`typedef`的妙用
本文深入解析了C++中的函数指针及其与`typedef`的结合使用。通过图示和代码示例,详细介绍了函数指针的基本概念、声明和使用方法,并展示了如何利用`typedef`简化复杂的函数指针声明,提升代码的可读性和可维护性。
112 1
|
3月前
|
自然语言处理 编译器 Linux
|
3月前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
99 1
|
3月前
|
设计模式 安全 数据库连接
【C++11】包装器:深入解析与实现技巧
本文深入探讨了C++中包装器的定义、实现方式及其应用。包装器通过封装底层细节,提供更简洁、易用的接口,常用于资源管理、接口封装和类型安全。文章详细介绍了使用RAII、智能指针、模板等技术实现包装器的方法,并通过多个案例分析展示了其在实际开发中的应用。最后,讨论了性能优化策略,帮助开发者编写高效、可靠的C++代码。
67 2
|
3月前
|
算法 安全 C++
提高C/C++代码的可读性
提高C/C++代码的可读性
90 4
|
3月前
|
自然语言处理 编译器 Linux
告别头文件,编译效率提升 42%!C++ Modules 实战解析 | 干货推荐
本文中,阿里云智能集团开发工程师李泽政以 Alinux 为操作环境,讲解模块相比传统头文件有哪些优势,并通过若干个例子,学习如何组织一个 C++ 模块工程并使用模块封装第三方库或是改造现有的项目。

推荐镜像

更多