在C++中,当我们需要高效地进行插入、删除和查找操作时,常常会面临选择合适的数据结构的问题。常见的选择包括红黑树(如std::set或std::map底层实现)、AVL树等平衡树,以及一种相对较少被提及但非常实用的结构——跳表(Skip List)。本文将深入浅出地讲解C++跳表的工作原理,并与平衡树进行详细对比,帮助你理解何时该使用哪种结构。
跳表是一种概率性的数据结构,由William Pugh于1989年提出。它通过多层链表来加速查找过程,类似于现实中的“高速公路+普通道路”系统:高层链表用于快速跳跃,低层链表包含所有元素。

如上图所示,跳表的每一层都是一个有序链表,最底层包含所有元素。越往上,节点越稀疏。查找时从最高层开始,若当前节点的下一个节点值大于目标值,则下降一层继续查找,直到找到目标或确认不存在。
下面是一个简化版的跳表实现,仅用于演示核心逻辑:
#include <iostream>#include <vector>#include <cstdlib>#include <ctime>struct Node { int val; std::vector<Node*> next; // 每一层的下一个节点 Node(int v, int level) : val(v), next(level, nullptr) {}};class SkipList {private: static const int MAX_LEVEL = 16; Node* head; int currentLevel; // 随机生成层数(概率为50%每层) int randomLevel() { int level = 1; while (rand() % 2 == 0 && level < MAX_LEVEL) { level++; } return level; }public: SkipList() : currentLevel(1) { head = new Node(-1, MAX_LEVEL); srand(time(nullptr)); } bool search(int target) { Node* cur = head; for (int i = currentLevel - 1; i >= 0; --i) { while (cur->next[i] && cur->next[i]->val < target) { cur = cur->next[i]; } } cur = cur->next[0]; return cur && cur->val == target; } void insert(int num) { std::vector<Node*> update(MAX_LEVEL, nullptr); Node* cur = head; for (int i = currentLevel - 1; i >= 0; --i) { while (cur->next[i] && cur->next[i]->val < num) { cur = cur->next[i]; } update[i] = cur; } int level = randomLevel(); if (level > currentLevel) { for (int i = currentLevel; i < level; ++i) { update[i] = head; } currentLevel = level; } Node* newNode = new Node(num, level); for (int i = 0; i < level; ++i) { newNode->next[i] = update[i]->next[i]; update[i]->next[i] = newNode; } } // 删除操作略(可自行扩展)};下面我们从多个维度对C++跳表和平衡树(如红黑树)进行比较:
| 对比项 | 跳表(Skip List) | 平衡树(如红黑树) |
|---|---|---|
| 时间复杂度(平均) | O(log n) | O(log n) |
| 实现难度 | 简单,代码清晰 | 复杂,需处理旋转、颜色等 |
| 内存开销 | 较高(多层指针) | 较低(每个节点仅2-3个指针) |
| 并发支持 | 天然适合无锁并发(局部修改) | 并发困难(全局结构调整) |
| 范围查询 | 高效(底层是有序链表) | 高效(中序遍历) |
- Redis 使用跳表实现有序集合(ZSET),因为其代码简单且支持高效的范围查询和并发。
- C++标准库中的 std::map 和 std::set 通常基于红黑树,保证最坏情况下的 O(log n) 性能。
如果你在开发一个需要高并发写入的系统,或者希望代码更易维护,高性能查找结构中跳表可能是更好的选择。而如果你对内存敏感或需要严格保证最坏情况性能,平衡树更合适。
跳表和平衡树都是优秀的有序数据结构,各有优劣。作为C++开发者,理解它们的差异有助于在项目中做出更合理的技术选型。虽然标准库未提供跳表,但在特定场景下(如高并发、易实现需求),自己实现一个跳表是非常有价值的。
希望这篇关于C++数据结构的教程能帮助你掌握跳表的核心思想,并在实际开发中灵活运用!
本文由主机测评网于2025-12-29发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器,如有疑问,请联系我们。
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