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:

  1. 用 C++ 写一个 Probability Skip List
  2. 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?
  3. 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:

  1. 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。
  2. 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):
    1. 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。
    2. 如果已存在相同值的节点,则不进行插入。
    3. 随机生成新节点的层级 newLevel
    4. 如果 newLevel 大于当前跳表的层级 level,则更新 levelupdate 数组。
    5. 创建新节点。
    6. 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。
  • 查找 (search):
    1. 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。
    2. 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):
    1. 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。
    2. 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。
    3. 如果最高层没有节点了,则降低跳表的层级。

编译和运行:

  1. 将代码保存为 .cpp 文件,例如 skiplist.cpp
  2. 使用 C++ 编译器编译代码,例如:g++ skiplist.cpp -o skiplist
  3. 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

1

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?

2

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!

3

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!

4

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?