高效查找的秘密武器：C语言跳表（从零开始掌握跳表数据结构）

跳表本质上是一个多层有序链表。最底层包含所有元素，而上层只包含部分元素，用于“跳跃”式搜索。平均时间复杂度为 O(log n)，与平衡树相当，但实现简单得多。

为什么选择 C语言跳表？

相比红黑树等复杂结构，跳表具有以下优势：

• 代码简洁，易于理解和调试
• 支持高效的并发操作（适合多线程环境）
• 插入/删除时无需复杂的旋转操作
• Redis 等知名项目就使用了跳表作为有序集合的底层实现

C语言实现跳表的核心结构

首先，我们需要定义两个关键结构体：Node（节点）和SkipList（跳表本身）。

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <time.h>#define MAX_LEVEL 16  // 最大层数typedef struct Node {    int key;    int value;    struct Node* forward[];  // 柔性数组，指向各层的下一个节点} Node;typedef struct SkipList {    int level;          // 当前最大层数    Node* header;       // 头节点（不存实际数据）} SkipList;

创建新节点

每次插入元素时，都要创建一个新节点。节点的层数通过随机函数决定（遵循“抛硬币”原则）。

// 随机生成层数（1 到 MAX_LEVEL）int randomLevel() {    int level = 1;    while ((rand() & 1) && level < MAX_LEVEL) {        level++;    }    return level;}// 创建新节点Node* createNode(int key, int value, int level) {    // 分配内存：结构体 + 指针数组    Node* node = (Node*)malloc(sizeof(Node) + level * sizeof(Node*));    node->key = key;    node->value = value;    for (int i = 0; i < level; i++) {        node->forward[i] = NULL;    }    return node;}

初始化跳表

SkipList* createSkipList() {    SkipList* sl = (SkipList*)malloc(sizeof(SkipList));    sl->level = 1;    // 头节点层数设为 MAX_LEVEL    sl->header = createNode(-1, -1, MAX_LEVEL);    return sl;}

插入操作详解

插入是跳表中最核心的操作。我们需要：

1. 从最高层开始，找到每层小于 key 的最后一个节点（记录在 update 数组中）
2. 生成新节点的层数
3. 更新指针，将新节点插入各层

void insert(SkipList* sl, int key, int value) {    Node* update[MAX_LEVEL];    Node* current = sl->header;    // 从最高层往下找插入位置    for (int i = sl->level - 1; i >= 0; i--) {        while (current->forward[i] != NULL &&               current->forward[i]->key < key) {            current = current->forward[i];        }        update[i] = current;    }    // 获取新节点层数    int newLevel = randomLevel();    // 如果新层数超过当前最大层数，更新头节点指针    if (newLevel > sl->level) {        for (int i = sl->level; i < newLevel; i++) {            update[i] = sl->header;        }        sl->level = newLevel;    }    // 创建新节点并插入    Node* newNode = createNode(key, value, newLevel);    for (int i = 0; i < newLevel; i++) {        newNode->forward[i] = update[i]->forward[i];        update[i]->forward[i] = newNode;    }}

查找与删除

查找操作类似插入的第一步；删除则需先找到目标节点，再逐层断开指针。完整代码较长，此处略去，但逻辑清晰。

总结

通过本教程，你已经掌握了跳表数据结构的基本原理和C语言实现跳表的关键步骤。跳表不仅性能优异，而且代码远比平衡树简洁，非常适合学习和工程应用。

无论你是准备面试，还是想深入理解 Redis 底层机制，掌握跳表都是极有价值的技能。希望这篇跳表教程能为你打开高效数据结构的大门！

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