python实现跳表SkipList的示例代码

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跳表

跳表，又叫做跳跃表、跳跃列表，在有序链表的基础上增加了“跳跃”的功能，由William Pugh于1990年发布，设计的初衷是为了取代平衡树（比如红黑树）。
Redis、LevelDB 都是著名的 Key-Value 数据库，而Redis中 的 SortedSet、LevelDB 中的 MemTable 都用到了跳表。
对比平衡树，跳表的实现和维护会更加简单，跳表的搜索、删除、添加的平均时间复杂度是 O(logn)。
跳表的结构如图所示：

可以发现，对于一个节点Node，其含有多个next指针，不同索引的next分别代表不同层次的下一个节点，下次是节点类Node的python定义：

class Node():     def __init__(self,key,value,level):         '''         :param level:每个node对应的nexts层数不同         '''         self.key=key         self.value=value         self.nexts=[None]*level#节点类型next指针，初始值为空     def __str__(self):         #return "[key:"+str(self.key)+", value:"+str(self.value)+" len:"+str(len(self.nexts))+"]"         return "["+str(self.key)+","+str(self.value)+","+str(len(self.nexts))+"]"

关于添加、删除、查找见一下完整代码：

'''跳表 Skip List ，其初衷是为了替代红黑树'''import randomimport mkl_randomimport timeclass SkipList():    def __init__(self):        #头节点不存储任何数据        self.MAX_LEVEL = 32  # 最大level层数        self.__first=SkipList.Node(None, None, self.MAX_LEVEL)#头节点        self.__level=0#实际的level层数        self.__size=0#Jiedian个数        self.__p=0.25#用于生成添加节点时的随机level        return    class Node():        def __init__(self,key,value,level):            '''            :param level:每个node对应的nexts层数不同            '''            self.key=key            self.value=value            self.nexts=[None]*level        def __str__(self):            #return "[key:"+str(self.key)+", value:"+str(self.value)+" len:"+str(len(self.nexts))+"]"            return "["+str(self.key)+","+str(self.value)+","+str(len(self.nexts))+"]"    def get(self,key):        '''        :param key:        :return: key对应的value        '''        self.keyCheck(key)        node=self.__first        for level in range(self.__level - 1,-1,-1):            #在该层查找，key大于节点的key向前查找            while node.nexts[level] and node.nexts[level].key<key:                node=node.nexts[level]            if node.nexts[level] and node.nexts[level].key==key:#相等则找到，否则向下寻找                return node.nexts[level].value        return None    def put(self,key,value):        '''        return:原来的value，原来不存在key则为空        '''        self.keyCheck(key)        prev=[None]*self.__level        node=self.__first        for i in range(self.__level - 1, -1, -1):            while node.nexts[i] and node.nexts[i].key<key:                node=node.nexts[i]            if node.nexts[i] and node.nexts[i].key==key:                oldValue=node.nexts[i].value                node.nexts[i].value=value                return oldValue            prev[i]=node#保存当前level小于key的node        newLevel=self.randomLevel()        newNode=SkipList.Node(key,value,newLevel)        for i in range(newLevel):            if i<self.__level:                newNode.nexts[i]=prev[i].nexts[i]                prev[i].nexts[i]=newNode            else:                self.__first.nexts[i]=newNode        self.__size+=1        self.__level=max(self.__level, newLevel)        return None    def remove(self,key):        '''        :return: 节点对应的value值，不存在则返回None        '''        self.keyCheck(key)        prev=[None]*self.__level        node=self.__first        flag=False#该节点是否被查找到        for i in range(self.__level - 1, -1, -1):            while node.nexts[i] and node.nexts[i].key<key:                node=node.nexts[i]            if node.nexts[i].key==key:                flag=True            prev[i]=node        if not flag:            return None        removedNode=node.nexts[0]#需要被删除的节点        for i in range(len(removedNode.nexts)):#该nexts一定小于等于prev的长度            prev[i].next[i]=removedNode.nexts[i]        self.__size-=1        newLevel=self.__level        while newLevel>0 and not self.__first.nexts[newLevel - 1]:            newLevel-=1        self.__level=newLevel        return removedNode.value    def keyCheck(self, key):        '''        限制传入key不能为空        '''        if key!=0 and not key:            raise AttributeError("key can not be None")    def size(self):        return self.__size    def isEmpty(self):        return self.__size == 0    def randomLevel(self):#生成一个随机的层数        level=1        while mkl_random.rand()<self.__p and level<self.MAX_LEVEL:            level+=1        return level    def __str__(self):        result=""        for i in range(self.__level - 1, -1, -1):            result+=str(i)            node = self.__first            while node.nexts[i]:                result+=str(node.nexts[i])                node=node.nexts[i]            result+='\n'        print("level:"+str(self.__level))        return result    def showFirst(self):        for item in self.__first.nexts:            print(item,end=' ')        print()def timeCalculate(container, size:int):    begin=time.time()    for i in range(size):        if isinstance(container,dict):            container[i]= i * 3        else:            container.put(i, i * 3)    error_count = 0    for i in range(size):        if container.get(i) != i * 3:            #print("wrong " + str(i) + ":" + str(skipList.get(i)))            error_count+=1    end=time.time()    print(type(container))    print(f'error rate:{float(error_count) / size:0.5f}')    print(f'time cost:{float(end-begin)*1000:0.3f} ms')if __name__=='__main__':    timeCalculate({},1000000)    timeCalculate(SkipList(),10000)

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