轉(zhuǎn)載自?玻璃貓 程序員小灰

這是發(fā)生在很多年以前的故事......

幾天以前......

幾天之后......

拍賣行的商品總數(shù)量有幾十萬件，對應數(shù)據(jù)庫商品表的幾十萬條記錄。

如果是按照商品名稱精確查詢還好辦，可以直接從數(shù)據(jù)庫查出來，最多也就上百條記錄。

如果是沒有商品名稱的全量查詢怎么辦？總不可能把數(shù)據(jù)庫里的所有記錄全查出來吧，而且還要支持不同字段的排序。

所以，只能提前在內(nèi)存中存儲有序的全量商品集合，每一種排序方式都保存成獨立的集合，每次請求的時候按照請求的排序種類，返回對應的集合。

比如按價格字段排序的集合：

比如按等級字段排序的集合：

需要注意的是，當時還沒有Redis這樣的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，所以小灰只能自己實現(xiàn)一套合適的數(shù)據(jù)結構來存儲。

拍賣行商品列表是線性的，最容易表達線性結構的自然是數(shù)組和鏈表。可是，無論是數(shù)組還是鏈表，在插入新商品的時候，都會存在性能問題。

按照商品等級排序的集合為例，如果使用數(shù)組，插入新商品的方式如下：

如果要插入一個等級是3的商品，首先要知道這個商品應該插入的位置。使用二分查找可以最快定位，這一步時間復雜度是O（logN）。

插入過程中，原數(shù)組中所有大于3的商品都要右移，這一步時間復雜度是O（N）。所以總體時間復雜度是O（N）。

如果使用鏈表，插入新商品的方式如下：

如果要插入一個等級是3的商品，首先要知道這個商品應該插入的位置。鏈表無法使用二分查找，只能和原鏈表中的節(jié)點逐一比較大小來確定位置。這一步的時間復雜度是O（N）。

插入的過程倒是很容易，直接改變節(jié)點指針的目標，時間復雜度O（1）。因此總體的時間復雜度也是O（N）。

這對于擁有幾十萬商品的集合來說，這兩種方法顯然都太慢了。

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新節(jié)點和各層索引節(jié)點逐一比較，確定原鏈表的插入位置。O（logN）

把索引插入到原鏈表。O（1）

利用拋硬幣的隨機方式，決定新節(jié)點是否提升為上一級索引。結果為“正”則提升并繼續(xù)拋硬幣，結果為“負”則停止。O（logN）

總體上，跳躍表插入操作的時間復雜度是O（logN），而這種數(shù)據(jù)結構所占空間是2N，既空間復雜度是 O（N）。

自上而下，查找第一次出現(xiàn)節(jié)點的索引，并逐層找到每一層對應的節(jié)點。O（logN）

刪除每一層查找到的節(jié)點，如果該層只剩下1個節(jié)點，刪除整個一層（原鏈表除外）。O（logN）

總體上，跳躍表刪除操作的時間復雜度是O（logN）。

小灰和大黃并不知道，他們的這一解決方案和若干年后Redis當中的Sorted-set不謀而合。而Sorted-set這種有序集合，正是對于跳躍表的改進和應用。

對于關系型數(shù)據(jù)庫如何維護有序的記錄集合呢？使用的是B+樹。有關B+樹的知識，將在以后的漫畫中詳細介紹。

小伙伴們，感謝支持！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的漫画：什么是跳跃表的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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