C++ 实现跳表
跳表是一种基于有序链表的数据结构,它可以提供快速的查找,插入和删除操作。它的优势在于它的时间复杂度比纯链表快,但它的实现比红黑树和 AVL 树要简单。
下面我们将介绍 C++ 实现跳表的过程。我们首先需要定义节点类和跳表类。
节点类表示跳表的每个节点,包含了节点值,以及每一层的前向和后向指针。相比于纯链表,跳表节点还新增了上下两个指针,用于跨越多层节点。
class skipnode {
public:
skipnode() {}
skipnode(int _value) : value(_value) {}
int value;
skipnode* left = nullptr;
skipnode* right = nullptr;
skipnode* up = nullptr;
skipnode* down = nullptr;
};
随后我们需要定义跳表类。跳表类包含了跳表的头节点和尾节点,以及每一层的头节点和尾节点。
class skiplist {
public:
skiplist() {}
int size() const;
void insert(const int value);
void erase(const int value);
bool find(const int value) const;
private:
skipnode* head = nullptr;
skipnode* tail = nullptr;
std::vector<skipnode*> heads = {};
std::vector<skipnode*> tails = {};
const float p = 0.25;
const int max_level = 16;
};
其中,私有成员中的 `p` 表示每一层节点被升高到上一层的概率,一般都是设为 1/4; `max_level` 表示跳表的最大层数; `heads` 和 `tails` 分别表示每一层的头节点和尾节点,我们可以将它们放在一个 vector 中,方便遍历和查找。
下面是构造函数的实现:
skiplist::skiplist() {
head = new skipnode();
tail = new skipnode(INT_MAX);
head->right = tail;
tail->left = head;
heads.resize(max_level);
tails.resize(max_level);
heads[max_level - 1] = head;
tails[max_level - 1] = tail;
for (int i = max_level - 2; i >= 0; --i) {
heads[i] = new skipnode();
tails[i] = new skipnode(INT_MAX);
heads[i]->down = heads[i + 1];
heads[i]->right = tails[i];
tails[i]->down = tails[i + 1];
tails[i]->left = heads[i];
heads[i + 1]->up = heads[i];
tails[i + 1]->up = tails[i];
}
}
在上面的构造函数中,我们首先创建了两个哨兵节点: `head` 和 `tail`。它们分别作为跳表的头节点和尾节点,不包含实际数据, `head->right` 和 `tail->left` 用于遍历节点;
我们然后根据最大层数 `max_level`,和每层节点的前向和后向指针,创建多级节点。我们将最高层的头节点 `heads[max_level - 1]` 设为 `head`,尾节点 `tails[max_level - 1]` 设为 `tail`。对于其余层,我们在每一层的头和尾节点之间插入哨兵节点。
接下来是查找、插入、删除和打印跳表的代码实现:
int skiplist::size() const {
int count = 0;
skipnode* iter = head;
while (iter->down)
iter = iter->down;
iter = iter->right;
while (iter) {
if (iter == tail)
return count;
iter = iter->right;
++count;
}
return count;
}
bool skiplist::find(const int value) const {
skipnode* iter = head;
while (iter) {
if (iter == tail || iter->value > value)
iter = iter->down;
else if (iter->value == value)
return true;
else
iter = iter->right;
}
return false;
}
void skiplist::insert(const int value) {
std::vector<skipnode*> predecessors(max_level);
skipnode* iter = head;
for (int i = max_level - 1; i >= 0; --i) {
while (iter->right->value < value)
iter = iter->right;
predecessors[i] = iter;
iter = iter->down;
}
if (predecessors[0]->right->value == value)
return;
skipnode* newNode = new skipnode(value);
for (int i = 0; i < max_level; ++i) {
newNode->left = predecessors[i]->right;
newNode->right = predecessors[i]->right->right;
predecessors[i]->right->left = newNode;
predecessors[i]->right = newNode;
if (i > 0) {
if (rand() / (float)RAND_MAX < p) {
newNode->up = predecessors[i - 1]->right;
predecessors[i - 1]->right->down = newNode;
newNode = newNode->up;
}
else
break;
}
}
}
void skiplist::erase(const int value) {
skipnode* iter = head;
for (int i = max_level - 1; i >= 0; --i) {
while (iter->right->value < value)
iter = iter->right;
if (iter->right->value == value) {
skipnode* toBeDeleted = iter->right;
iter->right = toBeDeleted->right;
toBeDeleted->right->left = iter;
delete toBeDeleted;
}
iter = iter->down;
}
}
void skiplist::print() const {
for (int i = max_level - 1; i >= 0; --i) {
skipnode* iter = heads[i];
while (iter)
std::cout << iter->value << " ";
iter = iter->right;
std::cout << std::endl;
}
}
在查找节点时,我们从跳表的最高层开始查找,如果当前节点指向的节点值大于目标值,往下一层走;如果当前节点指向的节点值等于目标值,返回 true;如果当前节点指向的节点值小于目标值,向右边走。
在插入节点时,我们从跳表的最高层和头节点分别开始查找,将每一层插入的位置(前驱节点和后继节点之间)存储在存储器向量中。此后按层遍历,插入节点,同时在插入后返回一个随机数,如果这个随机数小于 `p`,则将新节点提升到上一层,并在上一层的前驱节点和后继节点之间插入节点。
在删除节点时,我们也是从跳表的最高层和头节点分别开始查找,将每一层需要删除的节点删除即可。
打印跳表时,我们从最高层遍历至最底层,按从左到右的顺序输出每一个节点。
总结起来,我们使用 C++ 实现了一种高效的数据结构————跳表,它能够提供快速的查找、插入和删除操作,并且实现也比红黑树和 AVL 树要简单。
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