redis跳表是一种数据结构，是zset有序集合的数据结构

redis的有序集合（ZSet）的数据结构是由链表组成的吗？

 

 

在跳跃表中，要访问节点节点3需要经过节点1、3共2个节点（通过L1索引）；要访问节点9需要经过节点1、7、9共3个节点（通过L3索引）。

可以看到查找的复杂度得到极大提升。

 

查询过程

（1）从最高层（Level 4）开始

• 当前节点：Head
• 比较：Head 的后继节点是 10，10 < 80，向右移动到 10。
• 记录：记录当前节点 10，向下一层移动。

（2）在 Level 3 中

• 当前节点：10
• 比较：10 的后继节点是 70，70 < 80，向右移动到 70。
• 比较：70 的后继节点是 90，90 > 80，记录当前节点 70，向下一层移动。

（3）在 Level 2 中

• 当前节点：70
• 比较：70 的后继节点是 90，90 > 80，记录当前节点 70，向下一层移动。

（4）在 Level 1 中

• 当前节点：70
• 比较：70 的后继节点是 80，80 == 80，找到目标节点 80，记录位置，向下一层移动。

（5）在 Level 0 中

• 当前节点：70
• 比较：70 的后继节点是 80，80 == 80，找到目标节点 80，查询成功。

详细步骤总结

1. Level 4：
   • 从 Head 开始，向右移动到 10。
   • 记录节点 10，向下一层移动。
2. Level 3：
   • 从 10 开始，向右移动到 70。
   • 70 的后继节点是 90，90 > 80，记录节点 70，向下一层移动。
3. Level 2：
   • 从 70 开始，70 的后继节点是 90，90 > 80，记录节点 70，向下一层移动。
4. Level 1：
   • 从 70 开始，向右移动到 80。
   • 80 == 80，找到目标节点 80，记录位置，向下一层移动。
5. Level 0：
   • 从 70 开始，向右移动到 80。
   • 80 == 80，找到目标节点 80，查询成功。

查询结果

最终，我们在跳跃表中找到了分值为 80 的节点。

时间复杂度

在整个查询过程中，我们从最高层开始，逐层向下查找，每层最多进行一次比较和移动操作。因此，查询时间复杂度为 O(logn)，其中 n 是跳跃表中的节点数量。这种高效的查询方式使得跳跃表在处理有序数据时非常有优势。

 

 

 

 

Redis 的有序集合（ZSet）并不是单纯由链表组成的，而是由两种数据结构组合而成：跳表（Skip List） 和 哈希表（Hash Table）。这种组合设计使得 Redis 的有序集合在性能和功能上都表现出色。

1. Redis 有序集合（ZSet）的数据结构

1.1 跳表（Skip List）

• 定义：跳表是一种基于链表的多级索引结构，用于快速查找、插入和删除操作。它通过在链表的不同层次上建立“快照”来加速查找过程。
• 特点：
  • 多级索引：跳表包含多个层级，每一层都是底层链表的一个稀疏索引。
  • 随机化层级：每个新节点的层级是通过随机函数生成的，通常按照一定的概率分布（如 50% 的概率增加一层）。
  • 快速查找：通过逐层查找，跳表的查找、插入和删除操作的平均时间复杂度为 O(logn)。
  • 动态调整：跳表的层级和节点是动态生成和调整的，适合频繁的插入和删除操作。

1.2 哈希表（Hash Table）

• 定义：哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，用于快速查找和存储键值对。
• 特点：
  • 快速查找：通过哈希函数，哈希表可以实现 O(1) 的平均查找时间复杂度。
  • 键值对存储：哈希表存储键值对，适合存储大量数据。
  • 动态调整：哈希表的大小可以根据数据量动态调整，以保持高效的查找性能。

2. Redis 有序集合（ZSet）的实现

Redis 的有序集合（ZSet）同时使用跳表和哈希表来实现，具体如下：

2.1 跳表的作用

• 有序存储：跳表用于存储有序集合中的所有元素，并保持元素按照分数（Score）从小到大排序。
• 快速查找：跳表支持快速的查找、插入和删除操作，平均时间复杂度为 O(logn)。
• 范围查询：跳表支持高效的范围查询操作，例如获取分数在某个范围内的所有元素。

2.2 哈希表的作用

• 快速访问：哈希表用于存储有序集合中的键值对，其中键是元素的值，值是元素的分数。
• 唯一性保证：哈希表确保每个元素的值是唯一的，即使多个元素的分数相同，它们的值也必须不同。
• 快速更新：哈希表支持快速的插入、删除和更新操作，平均时间复杂度为 O(1)。

3. 数据结构的组合

Redis 的有序集合（ZSet）通过跳表和哈希表的组合，实现了以下功能和性能优势：

• 高效查找：通过哈希表，可以快速定位到某个元素的分数，然后通过跳表进行有序查找。
• 高效插入和删除：跳表支持快速的插入和删除操作，哈希表则确保了插入和删除操作的高效性。
• 范围查询：跳表支持高效的范围查询操作，可以快速获取分数在某个范围内的所有元素。
• 唯一性保证：哈希表确保了每个元素的值是唯一的，避免了重复元素的问题。

4. 示例

假设我们有一个有序集合，存储了以下元素和分数：

表格

复制

元素	分数
A	10
B	20
C	30
D	40

4.1 跳表结构

跳表可能如下所示（简化表示）：

复制

Level 2: A -> C
Level 1: A -> B -> C -> D
Level 0: A -> B -> C -> D

 

4.2 哈希表结构

哈希表可能如下所示：

表格

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键	值
A	10
B	20
C	30
D	40

5. 操作示例

5.1 插入新元素

假设我们要插入一个新元素 E，分数为 25。

1. 哈希表操作：
   • 在哈希表中插入键值对 (E, 25)。
2. 跳表操作：
   • 通过跳表的查找操作，找到插入位置（在 B 和 C 之间）。
   • 插入新节点 E，并更新跳表的指针。

5.2 查询元素

假设我们要查询分数为 30 的元素。

1. 哈希表操作：
   • 通过哈希表快速找到分数为 30 的元素 C。
2. 跳表操作：
   • 如果需要范围查询，可以通过跳表快速获取分数在某个范围内的所有元素。

6. 总结

Redis 的有序集合（ZSet）通过跳表和哈希表的组合，实现了高效的数据存储和操作。跳表提供了有序存储和快速查找能力，哈希表则提供了快速访问和唯一性保证。这种组合设计使得 Redis 的有序集合在处理大量有序数据时表现出色，同时支持高效的插入、删除、查找和范围查询操作。