跳表（Skip List）
跳表（Skip List）
跳表是一种用于快速查找、插入和删除的概率型数据结构，通常用于替代平衡二叉搜索树（如 AVL 树或红黑树）。跳表通过在有序链表的基础上增加多层索引，使得查找操作的平均时间复杂度降低，从而达到接近于平衡二叉搜索树的效率，但实现起来更加简单。
跳表的基本概念
跳表的核心思想是在有序链表上加上一些"跳跃"的指针，允许在查找时跳过一些元素，从而减少查找的时间复杂度。通过在每一层链表中增加一些额外的指针，跳表在查找元素时不必从头到尾逐个遍历，而是可以通过跳跃的方式跳过一些不必要的元素。
跳表的结构
跳表由多个有序链表构成，其中每一层链表都是上一层链表的子集（即每一层的元素是上一层链表中某些元素的"跳跃"点）。通常，跳表由以下几个部分组成：
- 底层链表（Level 0）：这是一个普通的有序链表，包含了所有的元素。
- 多级索引：在底层链表的基础上，跳表会构建多个级别的索引链表。每一层链表都比上一层少一些元素，且每一层的元素都是上一层中某些元素的"跳跃"点。
- 第一层（Level 1）：包含底层链表中的一部分元素。
- 第二层（Level 2）：包含第一层链表中的一部分元素，以此类推。
跳表的层数和元素的分布
跳表的层数是动态的，通常通过概率来决定每个元素是否出现在上层。具体来说：
- 每插入一个元素时，都会随机决定它应该出现在多少层（通过抛硬币的方式决定），每个元素都有一个随机的层数，且这个层数是指数分布的（即每一层的出现概率是 1/2）。
- 通常，跳表的层数不会非常多，最多为
O(log n)层，保证跳表的查找、插入、删除操作的平均时间复杂度为O(log n)。
跳表的操作
跳表的主要操作包括插入、删除和查找。
1. 查找（Search）
查找操作是跳表的核心，查找一个元素时，从最上层的头节点开始，沿着每一层的指针向右跳跃，直到遇到大于或等于目标元素的节点。跳跃到下一层时，可以跳过一些无关的元素，从而加速查找过程。
具体步骤：
- 从最顶层开始，比较当前节点的值与目标值：
- 如果当前节点的值小于目标值，则向右跳。
- 如果当前节点的值大于目标值，则向下跳到下一层。
- 如果当前节点的值等于目标值，则查找成功。
- 重复此过程直到找到元素或达到链表的末尾。
2. 插入（Insert）
插入操作的过程如下：
- 首先，从底层链表开始，找到插入位置并插入元素。
- 然后，随机决定该元素的层数。如果决定该元素应出现在更高的层次上，则在这些层次中插入相应的指针，并将该元素插入到这些层次中的合适位置。
- 随机决定每一层的插入概率通常是 50%（即 1/2），因此大约一半的元素会出现在第二层，四分之一的元素会出现在第三层，依此类推。
3. 删除（Delete）
删除操作的过程如下：
- 从最上层开始，查找目标元素。如果在某一层找到该元素，则删除它，并继续在下一层查找。
- 继续此过程直到删除所有层次中的该元素。
跳表的时间复杂度
跳表的查找、插入和删除操作的平均时间复杂度为 O(log n)，因为跳表的高度大约是 O(log n)，而每次操作都可以跳过一些元素，从而缩短操作的时间。
- 查找：平均时间复杂度是
O(log n)，最坏情况也是O(log n)。 - 插入：平均时间复杂度是
O(log n)，最坏情况是O(log n)。 - 删除：平均时间复杂度是
O(log n)，最坏情况是O(log n)。
跳表与其他数据结构的比较
跳表与平衡二叉搜索树（如红黑树、AVL 树）相比，有以下优缺点：
-
优点：
- 跳表实现简单，不需要复杂的树结构和旋转操作，代码实现更直观。
- 跳表支持并发操作较为容易，因为插入和删除操作只需要修改部分指针，而不像平衡二叉树那样需要调整树的平衡。
-
缺点：
- 跳表的空间复杂度较高，因为需要为每一层维护多个指针。
- 跳表的性能依赖于随机数的分布，尽管平均时间复杂度为
O(log n)，但由于是概率性的，最坏情况下的性能可能会退化。
跳表的应用
跳表主要应用于以下场景：
- 数据库索引：跳表可以作为一种高效的索引结构，支持快速的查找、插入和删除操作。
- 内存数据库：例如 Redis，跳表被用作存储有序集合的底层数据结构。
- 并发数据结构：跳表的插入和删除操作可以较容易地实现并发控制。
总结
跳表是一种高效且易于实现的数据结构，特别适合用于需要频繁查找、插入和删除的应用场景。虽然跳表通过增加多层索引带来了额外的空间开销，但可以显著提升查找效率。