概率跳表
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概率跳表(Probability Skip List)最早由 William Pugh 于 1990 年提出。它可以像排序数组一样进行快速搜索,同时利用链表结构方便(且快速)地插入新元素(这是使用排序数组无法实现的)。
跳表通过构建多个链表层来工作。在第一层上,找到可以跳过多个中间节点 / 顶点的链接。随着向下移动到更低的层,每个链接跳过的节点数会减少。
问题:
- 用 C++ 写一个 Probability Skip List
- 概率跳跃列表实现的是精确搜索,还是不精确搜索?如果是不精确搜索,招回率是多少?什么参数可以影响招回率?
- 概率跳跃列表与其他方式相比,存储与搜索速度的效率如何?有什么优缺点?
以下是由 Google Gemini 生成的答案:
Gemini Pro 2.0
Gemini Pro 2.0 Experimental(google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free)
代码解释:
- SkipListNode 结构体:
value
: 存储节点的值。forward
: 一个指针数组,forward[i]
指向第i
层的下一个节点。
- SkipList 类:
maxLevel
: 跳表的最大层级数。probability
: 节点晋升到上一层的概率。level
: 当前跳表的层级。header
: 头节点,其值为负无穷大,层级为最大层级。randomLevel()
: 随机生成一个节点的层级。search(value)
: 查找值为value
的节点。insert(value)
: 插入一个值为value
的节点。remove(value)
: 删除一个值为value
的节点。print()
: 打印跳表。
主要操作的详细说明:
- 插入 (insert):
- 从最高层开始向下查找,找到每一层中小于要插入值的最大节点,并将它们记录在
update
数组中。 - 如果已存在相同值的节点,则不进行插入。
- 随机生成新节点的层级
newLevel
。 - 如果
newLevel
大于当前跳表的层级level
,则更新level
和update
数组。 - 创建新节点。
- 将新节点插入到每一层中,通过更新
update
数组中记录的节点的forward
指针来实现。
- 从最高层开始向下查找,找到每一层中小于要插入值的最大节点,并将它们记录在
- 查找 (search):
- 从最高层开始向下查找,找到每一层中小于要查找值的最大节点。
- 在最底层,检查当前节点的下一个节点是否为目标节点。
- 删除 (remove):
- 从最高层开始向下查找,找到每一层中小于要删除值的最大节点,并将它们记录在
update
数组中。 - 如果找到目标节点,则从每一层中删除它,通过更新
update
数组中记录的节点的forward
指针来实现。 - 如果最高层没有节点了,则降低跳表的层级。
- 从最高层开始向下查找,找到每一层中小于要删除值的最大节点,并将它们记录在
编译和运行:
- 将代码保存为
.cpp
文件,例如skiplist.cpp
。 - 使用 C++ 编译器编译代码,例如:g++ skiplist.cpp -o skiplist
- 运行可执行文件:./skiplist
这个程序将创建一个跳表,插入一些数据,打印跳表,查找一个值,删除一个值,然后再次打印跳表。你可以根据需要修改 main
函数中的代码来测试不同的操作。
#include <iostream> #include <vector> #include <random> #include <limits> // 定义跳表节点 template <typename T> struct SkipListNode { T value; std::vector<SkipListNode<T>*> forward; // 指向不同层级下一个节点的指针数组 SkipListNode(T value, int level) : value(value), forward(level + 1, nullptr) {} }; // 定义跳表 template <typename T> class SkipList { private: int maxLevel; // 最大层级数 float probability; // 节点晋升到上一层的概率 int level; // 当前跳表的层级 SkipListNode<T>* header; // 头节点 // 随机数生成器 std::random_device rd; std::mt19937 gen; std::uniform_real_distribution<float> dis; // 随机生成一个节点的层级 int randomLevel() { int newLevel = 0; while (dis(gen) < probability && newLevel < maxLevel) { newLevel++; } return newLevel; } public: // 构造函数 SkipList(int maxLevel, float probability) : maxLevel(maxLevel), probability(probability), level(0), gen(rd()), dis(0.0, 1.0) { // 创建头节点,其值为负无穷大,层级为最大层级 header = new SkipListNode<T>(std::numeric_limits<T>::lowest(), maxLevel); } // 析构函数 ~SkipList() { // 从头节点开始,逐层向下删除节点 SkipListNode<T>* current = header; SkipListNode<T>* next; while (current) { next = current->forward[0]; delete current; current = next; } } // 查找操作 SkipListNode<T>* search(T value) { SkipListNode<T>* current = header; // 从最高层开始向下查找 for (int i = level; i >= 0; i--) { while (current->forward[i] != nullptr && current->forward[i]->value < value) { current = current->forward[i]; } } // current 现在指向小于 value 的最大节点,检查下一个节点是否为目标节点 current = current->forward[0]; if (current != nullptr && current->value == value) { return current; } else { return nullptr; // 未找到 } } // 插入操作 void insert(T value) { SkipListNode<T>* update[maxLevel + 1]; // 记录每一层需要更新的节点 SkipListNode<T>* current = header; // 从最高层开始向下查找,记录每一层需要更新的节点 for (int i = level; i >= 0; i--) { while (current->forward[i] != nullptr && current->forward[i]->value < value) { current = current->forward[i]; } update[i] = current; } // current 现在指向小于 value 的最大节点,检查下一个节点是否已存在相同值的节点 current = current->forward[0]; if (current != nullptr && current->value == value) { // 已存在相同值的节点,无需插入 return; } // 生成新节点的层级 int newLevel = randomLevel(); // 如果新节点的层级大于当前跳表的层级,更新跳表的层级和 update 数组 if (newLevel > level) { for (int i = level + 1; i <= newLevel; i++) { update[i] = header; } level = newLevel; } // 创建新节点 SkipListNode<T>* newNode = new SkipListNode<T>(value, newLevel); // 将新节点插入到每一层中 for (int i = 0; i <= newLevel; i++) { newNode->forward[i] = update[i]->forward[i]; update[i]->forward[i] = newNode; } } // 删除操作 void remove(T value) { SkipListNode<T>* update[maxLevel + 1]; // 记录每一层需要更新的节点 SkipListNode<T>* current = header; // 从最高层开始向下查找,记录每一层需要更新的节点 for (int i = level; i >= 0; i--) { while (current->forward[i] != nullptr && current->forward[i]->value < value) { current = current->forward[i]; } update[i] = current; } // current 现在指向小于 value 的最大节点,检查下一个节点是否为目标节点 current = current->forward[0]; if (current != nullptr && current->value == value) { // 找到目标节点,从每一层中删除 for (int i = 0; i <= level; i++) { if (update[i]->forward[i] != current) { break; // 该层已无目标节点 } update[i]->forward[i] = current->forward[i]; } // 删除目标节点 delete current; // 如果最高层没有节点了,降低跳表的层级 while (level > 0 && header->forward[level] == nullptr) { level--; } } } // 打印跳表 void print() { for (int i = level; i >= 0; i--) { SkipListNode<T>* current = header->forward[i]; std::cout << "Level " << i << ": "; while (current != nullptr) { std::cout << current->value << " "; current = current->forward[i]; } std::cout << std::endl; } } }; int main() { // 创建一个跳表,最大层级为 10,概率为 0.5 SkipList<int> skipList(10, 0.5); // 插入一些数据 skipList.insert(3); skipList.insert(6); skipList.insert(7); skipList.insert(9); skipList.insert(12); skipList.insert(19); skipList.insert(21); skipList.insert(25); // 打印跳表 skipList.print(); // 查找数据 SkipListNode<int>* node = skipList.search(19); if (node != nullptr) { std::cout << "Found: " << node->value << std::endl; } else { std::cout << "Not found" << std::endl; } // 删除数据 skipList.remove(19); // 再次打印跳表 skipList.print(); return 0; }
Gemini 1.5
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好的,我很乐意帮你用 C++ 实现一个概率跳跃列表(Probability Skip List)。
## 概率跳跃列表简介 概率跳跃列表是一种动态数据结构,它结合了有序数组和链表的优点,提供了快速插入、删除和查找操作。它通过在每个节点上随机决定添加多少层来实现,从而达到对数级的期望时间复杂度。 ## C++ 实现 ### 数据结构定义 ```c++ #include <iostream> #include <cstdlib> struct Node { int key; Node* forward[MAX_LEVEL]; // 每个节点的最大层数 }; class SkipList { public: SkipList(int maxLevel); ~SkipList(); void insert(int key); bool search(int key); bool erase(int key); private: Node* header; int maxLevel; int level; double P; // 生成随机层的概率 int randomLevel(); }; ``` ### 函数实现 ```c++ SkipList::SkipList(int maxLevel) { this->maxLevel = maxLevel; this->level = 0; this->P = 0.5; // 可以调整概率 header = new Node; for (int i = 0; i < maxLevel; ++i) { header->forward[i] = nullptr; } } SkipList::~SkipList() { // TODO: 实现析构函数,释放内存 } int SkipList::randomLevel() { int lev = 1; while (rand() < RAND_MAX * P && lev < maxLevel) lev++; return lev; } void SkipList::insert(int key) { Node* update[maxLevel]; Node* x = header; for (int i = level; i >= 0; i--) { while (x->forward[i] && x->forward[i]->key < key) { x = x->forward[i]; } update[i] = x; } int rlevel = randomLevel(); if (rlevel > level) { for (int i = level + 1; i < rlevel; ++i) { update[i] = header; } level = rlevel; } Node* node = new Node; node->key = key; node->level = rlevel; for (int i = 0; i < rlevel; ++i) { node->forward[i] = update[i]->forward[i]; update[i]->forward[i] = node; } } // search, erase 函数实现类似,这里省略 ``` ## 代码说明 * Node结构体: 表示跳跃列表中的一个节点,包含键值和指向下一层节点的指针数组。 * SkipList类: 表示整个跳跃列表,包含头节点、最大层数、当前层数、概率P等成员变量。 * randomLevel函数: 用于随机生成节点的层数。 * insert函数: 插入一个新的节点。 * search函数: 查找一个节点。 * erase函数: 删除一个节点。 ## 注意事项 * 内存管理: 需要注意节点的动态分配和释放,避免内存泄漏。 * 概率P: 概率P的值会影响跳跃列表的性能,一般取值在0.5左右。 * 最大层数: 最大层数的设置需要根据实际情况调整。 * 其他操作: 除了插入、查找和删除,跳跃列表还可以支持其他操作,如求前驱、后继等。 完整代码请参考上述代码片段,并根据具体需求进行修改和完善。 ## 进一步优化 * 优化随机数生成: 可以使用更高效的随机数生成算法。 * 优化内存分配: 可以使用内存池来优化内存分配。 * 平衡树的结构: 可以通过调整概率P来平衡树的结构。 希望这个回答能帮助你更好地理解和实现概率跳跃列表。 如果你还有其他问题,欢迎随时提出! 是否需要我补充其他内容,比如详细的search和erase函数实现,或者关于跳跃列表的理论分析?
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好的,下面我将针对你提供的 C++ 概率跳跃列表代码,补充 `~SkipList`, `search`, `erase` 等函数的实现:
### 完整代码 ```c++ #include <iostream> #include <cstdlib> struct Node { int key; Node* forward[MAX_LEVEL]; // 每个节点的最大层数 }; class SkipList { public: SkipList(int maxLevel); ~SkipList(); void insert(int key); bool search(int key); bool erase(int key); private: Node* header; int maxLevel; int level; double P; // 生成随机层的概率 int randomLevel(); }; SkipList::SkipList(int maxLevel) { this->maxLevel = maxLevel; this->level = 0; this->P = 0.5; // 可以调整概率 header = new Node; for (int i = 0; i < maxLevel; ++i) { header->forward[i] = nullptr; } } SkipList::~SkipList() { Node* current = header; Node* next; for (int i = level; i >= 0; i--) { while (current != nullptr) { next = current->forward[i]; delete current; current = next; } } } int SkipList::randomLevel() { int lev = 1; while (rand() < RAND_MAX * P && lev < maxLevel) lev++; return lev; } void SkipList::insert(int key) { // ... (之前提供的代码) } bool SkipList::search(int key) { Node* x = header; for (int i = level; i >= 0; i--) { while (x->forward[i] && x->forward[i]->key < key) { x = x->forward[i]; } } x = x->forward[0]; return x != nullptr && x->key == key; } bool SkipList::erase(int key) { Node* update[maxLevel]; Node* x = header; for (int i = level; i >= 0; i--) { while (x->forward[i] && x->forward[i]->key < key) { x = x->forward[i]; } update[i] = x; } x = x->forward[0]; if (x != nullptr && x->key == key) { for (int i = 0; i <= level; i++) { if (update[i]->forward[i] != x) break; update[i]->forward[i] = x->forward[i]; } delete x; // 更新level while (level > 0 && header->forward[level] == nullptr) level--; return true; } return false; } ``` ### 补充说明 #### `~SkipList` 析构函数 * 逐层释放节点: 从最高层开始,依次遍历每一层,释放每个节点。 * 更新level: 在删除节点后,如果最高层的所有节点都为空,则更新 `level`。 #### `search` 查找函数 * 从最高层开始查找: 从最高层开始,找到第一个大于等于目标键的节点。 * 返回结果: 如果找到目标节点,返回 `true`,否则返回 `false`。 #### `erase` 删除函数 * 定位节点: 类似于插入操作,找到要删除节点的前驱节点。 * 更新指针: 更新前驱节点的指针,跳过要删除的节点。 * 删除节点: 释放要删除的节点的内存。 * 更新level: 如果最高层的所有节点都为空,则更新 `level`。 ### 注意事项 * 内存泄漏: 确保在删除节点时正确释放内存。 * 边界条件: 注意处理各种边界条件,例如空链表、查找不到节点等。 * 效率优化: 可以考虑使用更快的随机数生成算法,或者采用其他优化策略。 这份代码提供了概率跳跃列表的基本实现,可以作为你进一步学习和开发的参考。 如果你还有其他问题,欢迎随时提出! 你可以根据实际需求,对代码进行进一步优化和扩展。 例如: * 添加更多操作: 可以实现求前驱、后继、区间查询等操作。 * 支持不同数据类型: 可以将 `key` 改为模板参数,支持多种数据类型。 * 使用智能指针: 可以使用智能指针来管理内存,避免手动释放内存。 希望这份回答能对你有所帮助!
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概率跳跃列表:精确搜索利器
概率跳跃列表本质上是一种精确搜索的数据结构。 它能够在对数时间复杂度内查找、插入和删除元素,并且能保证找到的元素一定是目标元素,不存在误差。
### 为什么是精确搜索? * 每个节点的键值是唯一的: 跳跃列表中的每个节点都对应一个唯一的键值,不存在重复。 * 查找过程是确定的: 查找过程从最高层开始,逐层向下查找,直到找到目标节点或到达底层。这个过程是确定的,不会产生随机误差。 * 没有模糊匹配: 跳跃列表不支持模糊匹配或范围查询,它只能查找与目标键值完全匹配的元素。 ### 误区:概率与精确度的关系 * 概率只影响结构: 跳跃列表中的“概率”是指在创建节点时,随机决定该节点的层数。这个概率影响的是跳跃列表的结构,而不是搜索的准确性。 * 搜索结果是确定的: 尽管结构是随机生成的,但一旦结构确定下来,对于给定的键值,查找的结果也是确定的。 ### 总结 概率跳跃列表的“概率”特性并不意味着它是一种不精确搜索的数据结构。相反,它通过随机化的方式构建了一种高效的、精确的搜索结构。 因此,概率跳跃列表的招回率是100%,即一定能找到目标元素(如果存在)。 ### 影响跳跃列表性能的参数 * 最大层数: 最大层数决定了跳跃列表的高度,影响查找的效率。层数越高,查找越快,但空间占用也越大。 * 概率P: 概率P决定了节点的平均层数,影响跳跃列表的结构。P越大,节点的平均层数越高,查找越快,但空间占用也越大。 * 随机数生成器: 随机数生成器的质量会影响跳跃列表的性能。一个好的随机数生成器可以产生更均匀的随机数,从而构建出更好的跳跃列表。 ### 扩展:跳跃列表与其他数据结构的比较 * 跳跃列表 vs. 平衡树: 两者都是动态的、有序的数据结构,都支持高效的插入、删除和查找操作。跳跃列表的实现相对简单,但理论分析较复杂。平衡树的理论分析成熟,但实现较为复杂。 * 跳跃列表 vs. B+树: B+树常用于数据库索引,适合大规模数据存储。跳跃列表在内存数据库中应用较多。 总的来说,概率跳跃列表是一种非常高效、灵活的数据结构,在很多应用场景中都有着广泛的应用。 如果你还有其他问题,欢迎随时提问!
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概率跳跃列表的存储与搜索效率,以及优缺点
### 存储效率 * 空间占用: 概率跳跃列表由于每个节点有多个指向下一层的指针,相较于单纯的链表,空间占用会略大。但相对于平衡树等数据结构,其空间开销相对较小。 * 空间利用率: 空间利用率取决于随机生成的层数。如果层数设置过高,会导致空间浪费;如果层数设置过低,则会影响查找效率。 ### 搜索效率 * 平均查找时间: 概率跳跃列表的平均查找时间是O(log n),与平衡树相当。通过跳跃指针,可以快速定位到目标元素,大大提高了查找效率。 * 最坏情况: 在极端情况下,所有元素都集中在底层,查找时间退化为O(n)。但这种概率非常小,一般情况下可以忽略。 ### 优缺点 #### 优点 * 插入、删除、查找效率高: 概率跳跃列表在插入、删除和查找操作上都具有较高的效率,平均时间复杂度为O(log n)。 * 实现简单: 相比于平衡树等数据结构,概率跳跃列表的实现更加简单直观。 * 灵活可扩展: 可以根据需要调整最大层数和概率P,以适应不同的应用场景。 #### 缺点 * 空间占用略大: 由于每个节点有多个指针,空间占用比单纯的链表稍大。 * 理论分析复杂: 概率跳跃列表的理论分析相对复杂,需要涉及概率论和随机过程的知识。 * 最坏情况性能: 虽然概率极小,但最坏情况下查找时间会退化为线性。 ### 与其他数据结构的比较 | 数据结构 | 空间占用 | 平均查找时间 | 最坏查找时间 | 实现难度 | |---|---|---|---|---| | 链表 | 小 | O(n) | O(n) | 易 | | 数组 | 小 | O(n) | O(n) | 易 | | 二叉搜索树 | 中 | O(log n) | O(n) | 中 | | 平衡树(AVL树、红黑树) | 中 | O(log n) | O(log n) | 难 | | 概率跳跃列表 | 中 | O(log n) | O(n) | 中 | | B+树 | 大 | O(log n) | O(log n) | 难 | ### 总结 概率跳跃列表是一种高效、灵活的数据结构,在很多应用场景中都有着广泛的应用。它结合了链表和平衡树的优点,在空间占用和查找效率上取得了较好的平衡。特别适用于需要动态插入、删除和查找操作的场景,例如Redis中的有序集合。 选择使用概率跳跃列表时,需要综合考虑以下因素: * 数据量: 对于大规模数据,可以考虑B+树。 * 操作频率: 如果插入、删除操作频繁,概率跳跃列表是一个不错的选择。 * 空间限制: 如果对空间占用有严格要求,可以考虑链表或数组。 * 实现难度: 如果对实现复杂度有要求,可以考虑链表或数组。 总的来说,概率跳跃列表是一种非常有用的数据结构,值得深入学习和应用。 您还有其他关于概率跳跃列表的问题吗?