1.redis源码阅读--跳表解析
2.深入理解跳表及其在Redis中的跳跳表应用
3.数据结构系列之跳表
4.Redis 实现高效有序集合(zset)：跳表源码分析
5.Redis zset的数据结构:SkipList(跳表)的原理及实现
6.为什么redis使用跳表而不是红黑树实现sortedset?

redis源码阅读--跳表解析

       跳表是 Redis 中实现 zset 和 set 功能的关键数据结构。通过在链表基础上构建多级索引，表源跳表有效提升了查找效率，源码且其实现相较于红黑树更为简洁，跳跳表无需大量精力来维持树的表源平衡。跳表节点具有顺序排列的源码锯齿公式源码特性，支持范围查询。跳跳表

       跳表的表源构成包括头结点、尾节点、源码长度以及索引层数。跳跳表每一个节点包含数据 robj、表源分数 score 用于排序、源码上一节点指针 prev 用于反向遍历，跳跳表以及多层索引信息 levels。表源各层索引 skiplistlevel 包括该层索引中节点指向的源码下一个节点指针 next 和间隔 span。节点的索引层数通过随机数生成，设计思路为使用第 n 级索引是使用第 n-1 级索引概率的 1/4，最多使用 级索引。使用如此设计可确保即便用到最高层级，所持数据量也足够大，无需担心索引不足。

       跳表按照 score 和 robj 的大小进行排序，因此节点有序，支持范围查找。插入节点时，首先找到新节点可以插入的位置，即比新节点小的最大节点。此过程从最高层索引开始，使用 update 数组记录各层索引中节点的前一节点位置，以及 rank 数组记录 update 节点到 header 的间隔 span。新节点插入后，更新 prev 指针、tail 指针、跳表长度等信息。

       删除节点同样遵循类似的逻辑，先查找节点的前一个节点，然后删除目标节点。联机斗地主源码在删除过程中，需要检查节点的下一节点是否为待删除数据，并调整节点连接和更新跳表的 level 值。当某层索引中节点的 next 指针变为 nil 时，该层索引已无用，可将 level 减一。最后，更新跳表长度。

       虽然跳表概念看似复杂，但通过理解其多级索引机制，其余操作如范围查询、排名查询等将变得相对简单。在实际应用中，可通过阅读 Redis 源码中的 t_zset.c 和 redis.h 文件，了解跳表的具体实现。然而，更难的是将这些抽象概念转化为清晰、易于理解的文档，绘制图表对于深入理解跳表的逻辑非常有帮助。

深入理解跳表及其在Redis中的应用

       深入理解跳表及其在Redis中的应用

       跳跃链表，一种数据结构，以其平均O(log n)的查找和插入性能，挑战了平衡树在动态查找场景中的地位。由威廉·普发明，它在不严格的平衡机制下，通过概率而非严格平衡，简化了数据操作。

       跳表的算法设计基于概率，与平衡树类似，但更易于实现和使用更少空间。威廉·普的论文《Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees》阐述了这一创新。想要深入了解，可以参考epaperpress.com/sortsea...的论文摘要。

       动态查找要求数据结构能处理插入和删除，数组的内存连续性限制了其扩展性，链表虽灵活但搜索效率低下，免费lua游戏源码平衡树虽复杂但调整平衡带来挑战。跳表则结合了链表的简单和平衡树的效率，通过索引层次结构提供快速查找。

       简单索引如每隔1个节点设为索引，能显著提升搜索效率。随着索引层数增加，搜索复杂度降为O(n/2^k)，但实际应用中需考虑索引结点数量和层数的平衡，过多或过少都可能导致效率降低。

       在Redis中，ZSet结构利用跳表和字典结合，节省内存。跳表的随机层数生成方法，如Redis中用位运算实现，体现了跳表的随机性和空间效率。平均节点层数与概率有关，例如Redis中0.的概率下，节点期望层数约为1.。

       总的来说，跳表是一种强大的查找数据结构，尤其在需要动态操作且内存效率较高的场景中，它以空间换时间的方式，提供接近平衡树的性能。深入理解跳表的原理和应用，对于技术面试和实际项目都至关重要。

数据结构系列之跳表

       跳表是一种数据结构，旨在实现快速查询有序连续元素的数据链表。相较于普通队列的O(n)时间复杂度，跳表的平均查找和插入时间复杂度为O(log n)，性能优于数组和链表。

       在查找效率方面，数组通过首地址加偏移量快速访问指定位置的元素；链表通过改变指针地址实现快速增删。但数组需要预先知道指定元素位置，链表则需知道目标元素，导致查询效率低下。而平衡树虽然增删查效率均为O(logN)，网络灰色赚钱源码但结构复杂，调整频繁。

       跳表通过随机化方式优化了链表的查找效率，利用空间换取时间。其原理在于在原始链表上随机抽取多个节点，形成多层链表结构，这样在查找时可以从更高层的链表快速定位目标元素，直至定位或接近目标。

       跳表的每个节点包含一个指向下一个节点的指针数组，层数通过随机生成。查找操作从高层开始，直至找到目标节点或上一层的节点。删除操作同样从高层开始，直至删除目标节点。实现时，可以采用伪代码描述查找逻辑，确保算法的效率。

       在具体实现中，可以使用多种编程语言进行编写，例如Python、Go、C++、JavaScript、PHP、Kotlin等。实现代码可作为参考，欢迎提出意见和建议，或提交不同语言的实现代码到仓库中。

       跳表的时间复杂度与层数及节点分布相关，由随机概率决定，总体复杂度为O(logN)。空间复杂度相对较高，主要取决于节点的指针数组，但相比常规链表有额外的开销。

       与平衡树和哈希表相比，跳表在查找效率和实现复杂度上具有优势。android小软件源码平衡树在实现上较为复杂，哈希表则存在碰撞问题。跳表通过随机化抽取节点的方式优化了链表查找效率，且实现相对简单。

       在实际应用中，跳表已被Redis和LevelDB等软件采用。Redis的作者选择跳表作为zset底层数据结构的原因，包括较低的内存消耗、良好的缓存局部性以及简化实现与调试。

       综上所述，跳表是一种高效且易于实现的数据结构，适用于需要快速查找有序元素的场景。通过随机化抽取节点形成多层链表，跳表能够在查找、插入和删除操作上提供良好的性能。

Redis 实现高效有序集合(zset)：跳表源码分析

       跳表（Skip List）是一种基于随机化的高效数据结构，旨在加速查找操作。它通过多层索引来实现快速搜索，与平衡树相比，插入、删除和查找操作的平均时间复杂度均为O(log n)，构建更为简便。跳表结构类似链表，每个节点不仅存储元素值，还包含指向对应层次的下一个节点的指针，实现跳跃式访问。每一层的链表是下一层的子集，形成多级结构，优化搜索路径，同时保持高效性和简洁性。跳表支持范围查询、插入、删除、查找、合并等高级操作，适用于搜索引擎、缓存、排序等场景。

       在Redis中，有序集合（Sorted Set）正是基于跳表实现的。每个有序集合包含一个跳表，每个节点存储元素的成员值和score值，以及指向其他节点的指针。元素按照score值从小到大排序，使得跳表中节点同样按照此规则排序。跳表通过随机生成多级索引来支持有序集合的高效操作，例如范围查询、排名和集合操作等。Redis选择跳表而非平衡树，是基于其在性能与内存使用之间的良好平衡。

       跳表在Redis的实现涉及多个方面，从结构定义到操作实现。数据结构定义在`server.h`文件中，具体操作实现在`t_zset.c`文件中。节点创建与释放关注于指定key、score和节点的层次（层高）。跳表初始化涉及分配内存并创建头节点，并进行相关初始化。插入、删除和更新节点涉及节点间复杂但高效的指针操作。查找节点、获取排名和查询score范围则通过逐层比较关键值与节点值来实现。整体结构与操作设计旨在提供高效、灵活的有序集合支持，满足Redis应用中对数据排序和检索需求的高性能要求。

Redis zset的数据结构:SkipList(跳表)的原理及实现

       跳表（skiplist）是一种查询、插入和删除复杂度为O(lgn)的数据结构，常用于替代平衡树，如在Redis的zset、leveldb等系统中应用。其复杂度与平衡树相同，但结构更为直观易懂。跳表通过设置快速访问的指针，实现节点跳跃访问，提高查询效率。

       在跳表中，插入节点时，会随机决定节点的高度，一般概率设置为0.或0.5，以保证不同高度的节点数量适中。节点的高度随机性，使得结构具有自我平衡性质，层数越高，节点越少。这与平衡树类似，但避免了平衡树复杂性较高的问题。

       在搜索方面，跳表利用高度指针进行跳跃式查找，极大地提高了搜索效率。例如，搜索值时，通过高层级节点的跳跃，可以迅速定位到目标节点，避免了逐个节点遍历。

       跳表的编码实现通常包括增删查功能。搜索时，从顶层开始遍历，利用高度指针进行跳跃式查找。插入新节点时，首先找到插入位置，同时记录需要更新层级和快速通道指针的节点，在操作完成后进行更新。删除节点同样需要记录遍历过程中的节点信息，以便在找到待删节点后，更新指向该节点的指针。

       为了证明跳表的复杂度为O(lgn)，文中采用递推思想进行证明。在搜索路径回溯时，利用当前位置到目标值之间的层数k，通过递推公式C(k)计算访问目标值的步数。公式表达为C(k)=(1-p)(1+C(k))+p(1+C(k-1))，其中p为概率常数，一般为1/4或1/2。通过逐步推导，可以得出搜索k层需要的步数为c(k)=k/p，进而计算出一次搜索的复杂度为O(lgn)。

       跳表的详细实现和复杂度证明基于相关论文，论文地址为ftp.cs.umd.edu/pub/skip...kiplists.pdf。该论文提供了深入的理论分析和实现细节，对于理解跳表原理和应用具有重要价值。

为什么redis使用跳表而不是红黑树实现sortedset?

       跳表（Skip List）是一种高效数据结构，基于随机化原理，加速查找操作，平均时间复杂度为O(log n)，操作如插入、删除、查找简单。其结构类似链表，每层节点包含多个指针，指向对应层的下一个节点，可快速搜索多个节点，同时保证高效和简洁。

       跳表的每一层是一个有序链表，从底层向上递增，每一层是下一层的子集。例如，第一层链表中的元素是底层链表中元素的间隔，第二层元素则是第一层的间隔，以此类推。跳表最高层只有一个元素，用于快速定位。支持范围查询、插入、删除、查找和合并等高级操作，适用于高效搜索引擎、缓存、排序等场景。

       Redis中的有序集合（Sorted Set）基于跳表实现。每个有序集合内部包含一个跳表，节点存储成员值、score值和指向其他节点的指针。集合中元素按score值从小到大排序，跳表节点同样按照score值排序。节点通过随机生成多级索引，层级概率分布通常在2到4之间，平衡查找效率与内存占用。利用跳表特性，Redis能高效实现范围查询、排名和集合操作。

       Redis选择跳表而非平衡树，原因在于跳表结构设计简化了操作，同时保持高效查找性能。Redis跳表结构定义在server.h中，具体操作实现于t_zset.c文件。跳表节点创建和释放涉及指定key、score和节点level，初始化分配内存，创建头节点并初始化。插入、删除和更新节点涉及查找节点score和后置节点score、以及根据查找节点key和后置节点key逐层定位元素。排名查询获取key对应排名则通过查找节点score和后置节点score大小及查找节点key和后置节点key逐层确定元素。score范围查询则获取score范围启始（末尾）节点。

读懂Redis：从源码分析其跳表实现

       要深入理解Redis中跳表的奥秘，首先，我们从理想化的跳表概念开始。跳表作为一种多层级有序链表，旨在提供高效的有序集合操作，如zrange和zrevrange。它的设计旨在通过空间换时间，以O(log_2 n)的时间复杂度进行查找，但删除和增加操作可能导致结构变动，这在理想情况下需要复杂的重构。

       Redis在实践中对跳表进行了优化，以牺牲一定程度的复杂性来节省内存。它限制了跳表的最高层级为，并根据节点数量和字符串长度选择是否使用跳表。Redis的跳表设计重点在于第一个层级的元素，这使得范围查询极其高效，而这是其他数据结构难以比拟的特性。

       当添加新元素到zset对象时，会根据特定条件（zset_max_ziplist_entries和zset_max_ziplist_value）决定是否转换为跳表。通过配置Redis的配置文件，用户可以调整这些参数以适应不同的需求。

       总的来说，Redis的跳表实现是内存与性能之间的一种平衡，它在有序集合操作中发挥着关键作用，同时为高效查询提供了基础。对于希望系统学习C/C++、Linux系统和深入理解高性能存储的读者，可以关注我们的公众号《Lion 莱恩呀》获取更多技术内容，包括白金学习卡，覆盖基础架构、golang云原生等领域。