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C++如何实现一个跳表(Skip List)?C++概率数据结构实战【算法】

冰火之心

冰火之心

发布时间:2025-12-13 21:48:07

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来源于php中文网

原创

跳表是一种概率型多层链表结构,平均查找复杂度O(log n),通过随机升层维持平衡,支持高效插入、删除与并发操作,C++需手写实现。

c++如何实现一个跳表(skip list)?c++概率数据结构实战【算法】

跳表(Skip List)是一种概率型数据结构,用多层链表实现快速查找,平均时间复杂度为 O(log n),实现比平衡树简单,且天然支持并发。C++ 标准库没有内置跳表,但可以手写一个轻量、可扩展的版本。

核心设计思路:分层+随机提升

跳表本质是“带索引的有序链表”。底层是完整有序链表(Level 0),上层是稀疏子集(每层节点数约减半),通过随机决定是否“升层”来维持结构平衡——不靠旋转或重平衡,靠概率摊平高度。

关键点:

  • 每个节点包含一个值 + 一组指针(指向各层的后继),层数在插入时随机生成(如抛硬直到出现反面,层数 = 连续正面次数 + 1)
  • 所有层共享同一套节点(不是复制值),只是不同层的指针视图不同
  • 查找从最高层开始,向右走不动就下一层,类似“先坐快线再换慢车”
  • 删除只需断开各层对应指针,无需调整结构

简易可运行的 C++ 跳表实现(支持插入/查找/删除)

以下是一个精简但完整、带注释的单文件实现(C++17):

立即学习C++免费学习笔记(深入)”;

#include 
#include 
#include 
#include 

template class SkipList { private: struct Node { T value; std::vector next; // next[i] 指向第 i 层的后继 explicit Node(const T& v, size_t level) : value(v), next(level, nullptr) {} };

Node* head;
size_t max_level;
mutable std::mt19937 rng;

// 抛硬币:返回 [1, max_level] 的随机层数(概率 ~1/2^k)
size_t random_level() const {
    size_t lvl = 1;
    std::uniform_int_distributionzuojiankuohaophpcnintyoujiankuohaophpcn dist(0, 1);
    while (dist(rng) == 1 && lvl zuojiankuohaophpcn max_level) ++lvl;
    return lvl;
}

public: explicit SkipList(size_t max_lvl = 16) : max_level(max_lvl), rng(std::random_device{}()) { head = new Node(T{}, max_level); // 哨兵头节点,值不重要 }

~SkipList() {
    while (head) {
        Node* tmp = head;
        head = head-youjiankuohaophpcnnext[0];
        delete tmp;
    }
}

bool find(const T& key) const {
    Node* x = head;
    for (int i = max_level - 1; i >= 0; --i) {
        while (x-youjiankuohaophpcnnext[i] && x-youjiankuohaophpcnnext[i]-youjiankuohaophpcnvalue zuojiankuohaophpcn key)
            x = x-youjiankuohaophpcnnext[i];
    }
    x = x-youjiankuohaophpcnnext[0];
    return x && x-youjiankuohaophpcnvalue == key;
}

void insert(const T& key) {
    std::vectorzuojiankuohaophpcnNode*youjiankuohaophpcn update(max_level, head);
    Node* x = head;

    // 记录每层最后一个小于 key 的节点(用于后续链接)
    for (int i = max_level - 1; i >= 0; --i) {
        while (x-youjiankuohaophpcnnext[i] && x-youjiankuohaophpcnnext[i]-youjiankuohaophpcnvalue zuojiankuohaophpcn key)
            x = x-youjiankuohaophpcnnext[i];
        update[i] = x;
    }

    size_t lvl = random_level();
    Node* newNode = new Node(key, lvl);

    // 将新节点插入到各层
    for (size_t i = 0; i zuojiankuohaophpcn lvl; ++i) {
        newNode-youjiankuohaophpcnnext[i] = update[i]-youjiankuohaophpcnnext[i];
        update[i]-youjiankuohaophpcnnext[i] = newNode;
    }
}

bool erase(const T& key) {
    std::vectorzuojiankuohaophpcnNode*youjiankuohaophpcn update(max_level, nullptr);
    Node* x = head;

    for (int i = max_level - 1; i >= 0; --i) {
        while (x-youjiankuohaophpcnnext[i] && x-youjiankuohaophpcnnext[i]-youjiankuohaophpcnvalue zuojiankuohaophpcn key)
            x = x-youjiankuohaophpcnnext[i];
        update[i] = x;
    }

    x = x-youjiankuohaophpcnnext[0];
    if (!x || x-youjiankuohaophpcnvalue != key) return false;

    for (size_t i = 0; i zuojiankuohaophpcn x-youjiankuohaophpcnnext.size(); ++i) {
        update[i]-youjiankuohaophpcnnext[i] = x-youjiankuohaophpcnnext[i];
    }
    delete x;
    return true;
}

};

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使用示例与注意事项

你可以这样测试:

int main() {
    SkipList sl;
    sl.insert(3); sl.insert(6); sl.insert(7);
    sl.insert(9); sl.insert(12); sl.insert(19);
std::cout zuojiankuohaophpcnzuojiankuohaophpcn sl.find(7) zuojiankuohaophpcnzuojiankuohaophpcn "\n"; // 1
std::cout zuojiankuohaophpcnzuojiankuohaophpcn sl.find(5) zuojiankuohaophpcnzuojiankuohaophpcn "\n"; // 0
sl.erase(6);
std::cout zuojiankuohaophpcnzuojiankuohaophpcn sl.find(6) zuojiankuohaophpcnzuojiankuohaophpcn "\n"; // 0

}

注意点:

  • max_level 默认设为 16:对亿级数据也足够(2¹⁶ ≈ 65536,理论最大高度极小概率超限)
  • 随机种子用 std::random_device,避免重复序列;生产环境可考虑线程局部 rng
  • 未实现迭代器或范围 for,如需遍历,可从 head→next[0] 链顺序访问 Level 0
  • 内存安全:析构函数递归释放,但实际中建议用智能指针或内存池优化频繁增删

进阶方向:并发跳表 / 持久化 / 泛型增强

真实系统中(如 Redis 的 ZSET、LevelDB 的 memtable)跳表常被改造:

  • 无锁并发插入:各层原子 compare-and-swap 更新 next 指针,配合标记删除(如 Java ConcurrentSkipListMap)
  • 支持重复键:修改比较逻辑,或让 Node 存 vector 或计数器
  • 自适应层数:根据当前 size 动态调整 max_level,避免空间浪费
  • 序列化支持:重载 operator

基本上就这些。跳表不复杂但容易忽略概率建模和边界指针管理——写一遍,比背红黑树规则直观得多。

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