在计算机科学中，数据结构和算法是构建强大应用的基础。本文将介绍两个非常有用的数据结构：跳跃表和布隆过滤器。这些数据结构可以在各种应用中提供高效的数据存储和检索解决方案。
以下是用 Python 实现跳跃表查找（Skip List Search）算法的示例代码：
跳跃表中，数据被存储在节点中，每个节点包含一个数据元素和一组指向其他节点的指针。这些指针分布在不同的层级，用于提升跳跃表的访问性能。
跳跃表是一种有序数据结构，通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。
跳跃表 (skiplist) 是一种有序数据结构, 它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针, 从而达到快速访问节点的目的.
有趣的算法（二）——跳跃表的分析 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 最近在学习redis，其中说到当使用redis的sorted set类型时，如果数据量大，redis内部会使用跳跃表结
备注： 按照分析顺序，本节应该说道有序集合对象了，但是考虑到有序集合对象的底层实现中使用到了跳跃表结构，避免在分析有序集合时造成突兀，所以本节先来看看 redis 中跳跃表结构的具体实现。
跳跃表（skiplist）是一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。
跳跃表（skiplist）是一个有序的数据结构，它通过在每个节点维护不同层次指向后续节点的指针，以达到快速访问指定节点的目的。跳跃表在查找指定节点时，平均时间复杂度为，最坏时间复杂度为O(N)。
通过以上步骤，可以保证在删除Redis节点时，跳跃表的正确性得到保证。同时，为了保持性能的平衡，可以考虑以下方面：
《Redis设计与实现》读书笔记（四） ——Redis中的跳跃表 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 跳跃表（skiplist）是一种有序的数据结构，它通过每个节点中维持多个指向其他节点的指针，从而实现快速访问。跳跃表平均O(logN)，最坏O(N)，支持顺序遍历查找。 在redis中，有序集合（sortedset）的其中一种实现方式就是跳跃表。当有序集合的元素较多，或者集合中的元素是比较常的字符串，则会使用跳跃表来实现。另外，在redis集群节点中的内部数据结构，也是用跳跃表实现。 二、跳跃表实
Redis 的跳跃表由 server.h/zskiplistNode 和 server.h/zskiplist两个结构定义， 其中 zskiplistNode结构用于表示跳跃表节点， 而 zskiplist结构则用于保存跳跃表节点的相关信息， 比如节点的数量， 以及指向表头节点和表尾节点的指针， 等等。
Java 面试不可能不问 Redis，问到 Redis 不可能不问 Redis 的常用数据类型，问到 Redis 的常用数据类型，不可能不问跳跃表，当问到跳跃表经常会被问到跳跃表的查询和添加流程，所以接下来我们一起来看这道题的答案吧。
跳跃表将有序链表中的部分节点分层，每一层都是一个有序链表。在查找时优先从最高层开始向后查找，当到达某节点时，如果next节点值大于要查找的值或next指针指向NULL，则从当前节点下降一层继续向后查找，这样可以有效提升效率。如下图所示使用跳表查找51的路径为1->21->41->51需要查找4次。如果使用链表查找路径为1->11->21->31->41->51需要查找6次，效率明显提升了，当数据量较大是提升更为明显。
我：Redis的基本数据类型有：字符串（string）、哈希（hash）、列表（list）、集合（set）、有序集合（zset）。
假如我们要用某种数据结构来维护一组有序的int型数据的集合，并且希望这个数据结构在插入、删除、查找等操作上能够尽可能着快速，那么，你会用什么样的数据结构呢？
综上所述，通过使用有序集合来存储跳跃表节点的值和分值，并对插入和删除操作做相应的处理，可以有效地处理Redis的跳跃表中可能存在的重复节点，并保证删除操作的正确性和性能。
Redis有序集合中的元素的编码可以是 ziplist 或者 skiplist。ziplist和skiplist编码选择的标准在于Redis里的元素的数量以及元素成员的长度。当满足以下2个条件时，元素编码为ziplist：
备注： 本节中涉及到的跳跃表实现，已经在上节《闲扯Redis十》Redis 跳跃表的结构实现一文中详情分析过，本文中将直接引用，不再赘述。
跳跃表是Redis的底层数据结构之一，跳跃表（skiplist）是一种有序数据结构， 它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针， 从而达到快速访问节点的目的。跳跃表支持平均 O(\log N) 最坏 O(N) 复杂度的节点查找， 还可以通过顺序性操作来批量处理节点。在大部分情况下， 跳跃表的效率可以和平衡树相媲美， 并且因为跳跃表的实现比平衡树要来得更为简单， 所以有不少程序都使用跳跃表来代替平衡树。 Redis跳表实现涉及redis.h 中的 zskiplist 结构和 zskiplistNode 结构， 以及 t_zset.c 中所有以 zsl 开头的函数， 比如 zslCreate 、 zslInsert 、 zslDeleteNode ，本文将详细分析Redis跳表的实现。
有序集合 Zset 的 底层 数据结构 类似于 Java 的 Map 数据结构 Map<String , Double> ,
Redis 已经是大家耳熟能详的东西了，日常工作也都在使用，面试中也是高频的会涉及到，那么我们对它究竟了解有多深刻呢？
二分查找是一个非常简单而实用的算法，其算法基本思想是在一个有序数组中查找某个元素时，通过对比数组中间位置元素与目标元素来淘汰数组中一半的元素，达到高效查找元素的算法目标。
跳跃表（skiplist）是一种随机化的数据结构，由 William Pugh 在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中提出，是一种可以与平衡树媲美的层次化链表结构——查找、删除、添加等操作都可以在对数期望时间下完成，以下是一个典型的跳跃表例子：
上一篇文章我们介绍了字典这个数据结构，这一篇文章我们接着来学习下另外一个数据结构，跳表。那么什么是跳表呢？
Redis跳跃表的每个节点都有一个前进指针，用于在跳跃表中快速定位下一个节点。前进指针有两种类型，分别是level和span。
目前经常使用的平衡数据结构有：B树，红黑树，AVL树，Splay Tree, Treep等。想象一下，给你一张草稿纸，一只笔，一个编辑器，你能立即实现一颗红黑树，或者AVL树出来吗？很难吧，这需要时间，要考虑很多细节，要参考一堆算法与数据结构之类的树，还要参考网上的代码，相当麻烦。用跳表吧，跳表是一种随机化的数据结构，目前开源软件 Redis 和 LevelDB 都有用到它，它的效率和红黑树以及 AVL 树不相上下，但跳表的原理相当简单，只要你能熟练操作链表，就能轻松实现一个 SkipList。
前面的文章我们学习了性能高效的基于二叉搜索树的动态数据结构红黑树，其平均时间复杂度为O（logN），今天我们再来学习另外一种优秀的数据结构跳跃表，其综合性能与红黑树一样，而且功能更强大，从某种意义上来说是可以替代红黑树的。
概述： 学习使用Redis，其实并不需要去研究其底层数据的实现。我们只需要了解他有哪些常用的数据类型，然后熟练使用，就可以很好的掌握Redis 这个工具了。但是这样的学习方法只适合Redis 的入门，“工欲善其事必先利其器”，我们想要用好Redis，则必须深入了解Redis 的底层到底是如何实现的，我们在选择数据结构的时候才能做出正确的选择。 在上一篇博客《深入浅出Redis-redis底层数据结构（上）》中，我们已经讲解了Redis 中的 动态字符串，链表，字典 在这里我们简单回顾一下他
跳跃表（skiplist）是一种有序数据结构，它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的。
跳表（skiplist）是一个特殊的链表，相比一般的链表，有更高的查找效率，其效率可比拟于二叉查找树。
hello，大家好，前面几周我们一起看了Redis底层数据结构，如动态字符串SDS，双向链表Adlist，字典Dict。
老钱说的redis的基础数据结构其实并不是redis最基础的数据结构，还有更基础的数据结构需要我们去挖掘，下面和大家一起再深挖一下，让自己更痛苦一点！哈哈！
hello，大家好，周五见了。前面几周我们一起看了Redis底层数据结构，如动态字符串SDS，双向链表Adlist，字典Dict，如果有对Redis常见的类型或底层数据结构不明白的请看上面传送门。
有序集合在生活中比较常见，例如根据成绩对学生排名，根据得分对玩家排名等。对于有序集合的底层实现，可以用数组、平衡树、链表等。数组不便元素的插入、删除；平衡树或红黑树虽然效率高但结构复杂；链表查询需要遍历所有效率低。Redis采用的是跳跃表。跳跃表效率堪比红黑树，实现远比红黑树简单。
以下是用 C++ 实现跳跃表查找（Skip List Search）算法的示例代码：
redis的设计与实现: 1.假如有一个用户关系模块,要实现一个共同关注功能,计算出两个用户关注了哪些相同的用户,本质上是计算两个用户关注集合的交集,如果使用关系数据库,需要 对两个数据表执行join
1. 简介 Redis有序集合zset（sorted set）与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。 不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。 因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。 访问有序集合的中间元素也是非常快的，因此能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。 2. 常用
遍历整个链表，时间复杂度为O(n)，例如我们向查找7，即node4，需要4次查找
也就是和抛硬币一样,要么正面,要么反面,并没有固定规律,也正是这种随机性,跳跃表称为概率数据结构.
前面一篇文章介绍了Kafka的具体内容，今天讲述一下HBase相关的知识。首先HBase作为大数据发展初期伴随Google三大论文问世的一个组件，在今天依旧被广泛的应用，今天我们来仔细的分析一下HBase的内部原理，了解一下HBase的具体内幕，以便在工作中更好使用它。以下内容涉及到的源码基于HBase 的Master分支编译出的最新的3.0.0版本。
SkipList在leveldb以及lucence中都广为使用，是比较高效的数据结构。由于它的代码以及原理实现的简单性，更为人们所接受。我们首先看看SkipList的定义，为什么叫跳跃表？
Zset，即有序集合（Sorted Set），是 Redis 提供的一种复杂数据类型。Zset 是 set 的升级版，它在 set 的基础上增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
有时候会被问到链表如果做到二分搜索，可能会有部分的人会去把链表中的值保存到数组来进行二分，但是如果知道跳跃表的话，那么这个数据结构就可以解决这个困惑，它允许快速查询一个有序连续元素的数据链表，它的效率可以做到和二分相同，都是O(logn)的平均时间复杂度，其空间复杂度为O(n)。
顺便一下set，上次我们说过，set也是使用dict实现，只不过value是null，所以不过多说了。言归正传，zset是redis中最具有特色的数据结构，类似于java中的SorteddSet和HashMap的结合，首先它有set不可重复的特性，在这个基础上，还可以给value赋予一个score（排序权重）。
Redis 常用的数据类型主要有：String, List, Hash, Set, ZSet 五种，它们分别对应的底层数据结构有：
redis内部有 简单动态字符串、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表六种数据结构。
Redis用到的底层数据结构有：简单动态字符串、双端链表、字典、压缩列表、整数集合、跳跃表等，Redis并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库，而是基于这些基础数据结构创建了一个对象系统，这写对象包括字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
