平均查找时间较低:跳表的查询时间复杂度为O(log n),与平衡树结构相似,但实现起来较为简单。 插入和删除操作相对较快:由于跳表不需要进行节点的频繁平衡调整,插入和删除操作的性能较好。 跳表(Skip List)的缺点 难以实现事务和数据持久性:跳表的更新操作可能涉及多个层级,实现事务和数据持久性要求更复杂。 空间开销较...
因此,存放同样量级的数据,B+ tree的高度会比跳表的要少,对于数据库系统而言,意味着一次查询需要的磁盘IO次数更少,因此查询效率更高。 对于写操作而言,B+树需要拆分合并数据页,跳表则是独立插入,并且根据随机函数确定层数,没有旋转和维持平衡带来的开销,因此跳表的写入性能会比B+ tree树要好。 为什么Redis有序集合...
其次平均时间复杂度比 O(1)稍慢的是平均时间复杂度为 O(logn)，这类数据结构有二叉查找/排序树(bst tree)、平衡二叉树(avl tree)、红黑树(rb tree)、b 树(b/b- tree)、b+树(b+ tree)、跳表(skiplist)等。他们天然就支持排序、范围查找操作；再其次比 O(logn)还慢的时间复杂度为 O(n)、O(n^2)...
自平衡二叉树虽然能保持查询操作的时间复杂度在O(logn),但是因为它本质上是一个二叉树,每个节点只能有 2 个子节点,那么当节点个数越多的时候,树的高度也会相应变高,这样就会增加磁盘的 I/O 次数,从而影响数据查询的效率。 为了解决降低树的高度的问题,后面就出来了 B 树,它不再限制一个节点就只能有 2 个子...
因为所有数据都在B+树的叶子节点,所以每个叶子节点能存储的索引记录更多,所以树形更加矮胖,高度更小,查询产生的I/O最少 ;并且B+树使用双向链表串连所有叶子节点,区间查询效率更高,而B树则需要通过中序遍历。 三、InnoDB索引结构 -索引B+Tree结构 - InnoDB在通过索引去查询数据时时都会把索引记录所在的页从磁盘...
后台一般和后端是一个意思,而服务器开发则稍微广义一点,不仅包含了后台开发,而且也包括支撑整个后台应用的基础开发,比如搜索引擎、微服务、RPC 框架、KV、存储、MQ 等。 后台/后端重在业务处理,是偏向应用层开发,而服务器开发不仅包括应用层开发,更是囊括了整个支撑后台业务的相关组件的开发。
跳表。跳表是在链表之上加上多层索引构成的。它支持快速地插入、查找、删除数据,对应的时间复杂度是 O(logn)。并且,跳表也支持按照区间快速地查找数据。我们只需要定位到区间起点值对应在链表中的结点,然后从这个结点开始,顺序遍历链表,直到区间终点对应的结点为止,这期间遍历得到的数据就是满足区间值的数据。
比如这篇《SkiMap: An Efficient Mapping Framework for Robot Navigation》,其本质是“Tree of SkipLists”(笔者不知道该翻译为“跳表树”还是“树跳表”),3D空间XYZ各一层,前两层的每个节点其实就是一个指针指向下一层,最后那层才是voxel有真正的数据,而各层有个隐藏层是跳表,保证了查找插入删除都是O(logn)...
其次平均时间复杂度比 O(1)稍慢的是平均时间复杂度为 O(logn),这类数据结构有二叉查找/排序树(bst tree)、平衡二叉树(avl tree)、红黑树(rb tree)、b 树(b/b- tree)、b+树(b+ tree)、跳表(skiplist)等。他们天然就支持排序、范围查找操作;再其次比 O(logn)还慢的时间复杂度为 O(n)、O(n^2)等...
其次平均时间复杂度比 O(1)稍慢的是平均时间复杂度为 O(logn),这类数据结构有二叉查找/排序树(bst tree)、平衡二叉树(avl tree)、红黑树(rb tree)、b 树(b/b- tree)、b+树(b+ tree)、跳表(skiplist)等。他们天然就支持排序、范围查找操作;再其次比 O(logn)还慢的时间复杂度为 O(n)、O(n^2)等...