python實現跳表SkipList的示例代碼
跳表
跳表,又叫做跳躍表、跳躍列表,在有序鏈表的基礎上增加瞭“跳躍”的功能,由William Pugh於1990年發佈,設計的初衷是為瞭取代平衡樹(比如紅黑樹)。
Redis、LevelDB 都是著名的 Key-Value 數據庫,而Redis中 的 SortedSet、LevelDB 中的 MemTable 都用到瞭跳表。
對比平衡樹,跳表的實現和維護會更加簡單,跳表的搜索、刪除、添加的平均時間復雜度是 O(logn)。
跳表的結構如圖所示:
可以發現,對於一個節點Node,其含有多個next指針,不同索引的next分別代表不同層次的下一個節點,下次是節點類Node的python定義:
class Node(): def __init__(self,key,value,level): ''' :param level:每個node對應的nexts層數不同 ''' self.key=key self.value=value self.nexts=[None]*level#節點類型next指針,初始值為空 def __str__(self): #return "[key:"+str(self.key)+", value:"+str(self.value)+" len:"+str(len(self.nexts))+"]" return "["+str(self.key)+","+str(self.value)+","+str(len(self.nexts))+"]"
關於添加、刪除、查找見一下完整代碼:
''' 跳表 Skip List ,其初衷是為瞭替代紅黑樹 ''' import random import mkl_random import time class SkipList(): def __init__(self): #頭節點不存儲任何數據 self.MAX_LEVEL = 32 # 最大level層數 self.__first=SkipList.Node(None, None, self.MAX_LEVEL)#頭節點 self.__level=0#實際的level層數 self.__size=0#Jiedian個數 self.__p=0.25#用於生成添加節點時的隨機level return class Node(): def __init__(self,key,value,level): ''' :param level:每個node對應的nexts層數不同 ''' self.key=key self.value=value self.nexts=[None]*level def __str__(self): #return "[key:"+str(self.key)+", value:"+str(self.value)+" len:"+str(len(self.nexts))+"]" return "["+str(self.key)+","+str(self.value)+","+str(len(self.nexts))+"]" def get(self,key): ''' :param key: :return: key對應的value ''' self.keyCheck(key) node=self.__first for level in range(self.__level - 1,-1,-1): #在該層查找,key大於節點的key向前查找 while node.nexts[level] and node.nexts[level].key<key: node=node.nexts[level] if node.nexts[level] and node.nexts[level].key==key:#相等則找到,否則向下尋找 return node.nexts[level].value return None def put(self,key,value): ''' return:原來的value,原來不存在key則為空 ''' self.keyCheck(key) prev=[None]*self.__level node=self.__first for i in range(self.__level - 1, -1, -1): while node.nexts[i] and node.nexts[i].key<key: node=node.nexts[i] if node.nexts[i] and node.nexts[i].key==key: oldValue=node.nexts[i].value node.nexts[i].value=value return oldValue prev[i]=node#保存當前level小於key的node newLevel=self.randomLevel() newNode=SkipList.Node(key,value,newLevel) for i in range(newLevel): if i<self.__level: newNode.nexts[i]=prev[i].nexts[i] prev[i].nexts[i]=newNode else: self.__first.nexts[i]=newNode self.__size+=1 self.__level=max(self.__level, newLevel) return None def remove(self,key): ''' :return: 節點對應的value值,不存在則返回None ''' self.keyCheck(key) prev=[None]*self.__level node=self.__first flag=False#該節點是否被查找到 for i in range(self.__level - 1, -1, -1): while node.nexts[i] and node.nexts[i].key<key: node=node.nexts[i] if node.nexts[i].key==key: flag=True prev[i]=node if not flag: return None removedNode=node.nexts[0]#需要被刪除的節點 for i in range(len(removedNode.nexts)):#該nexts一定小於等於prev的長度 prev[i].next[i]=removedNode.nexts[i] self.__size-=1 newLevel=self.__level while newLevel>0 and not self.__first.nexts[newLevel - 1]: newLevel-=1 self.__level=newLevel return removedNode.value def keyCheck(self, key): ''' 限制傳入key不能為空 ''' if key!=0 and not key: raise AttributeError("key can not be None") def size(self): return self.__size def isEmpty(self): return self.__size == 0 def randomLevel(self):#生成一個隨機的層數 level=1 while mkl_random.rand()<self.__p and level<self.MAX_LEVEL: level+=1 return level def __str__(self): result="" for i in range(self.__level - 1, -1, -1): result+=str(i) node = self.__first while node.nexts[i]: result+=str(node.nexts[i]) node=node.nexts[i] result+='\n' print("level:"+str(self.__level)) return result def showFirst(self): for item in self.__first.nexts: print(item,end=' ') print() def timeCalculate(container, size:int): begin=time.time() for i in range(size): if isinstance(container,dict): container[i]= i * 3 else: container.put(i, i * 3) error_count = 0 for i in range(size): if container.get(i) != i * 3: #print("wrong " + str(i) + ":" + str(skipList.get(i))) error_count+=1 end=time.time() print(type(container)) print(f'error rate:{float(error_count) / size:0.5f}') print(f'time cost:{float(end-begin)*1000:0.3f} ms') if __name__=='__main__': timeCalculate({},1000000) timeCalculate(SkipList(),10000)
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