Redis跳表实现上升概率优化-redis跳表上升概率 (Redis跳表原理)

教程大全 2025-07-18 18:40:55 浏览次

Redis是一种基于内存的开源键值存储系统，它的主要特点是支持半结构数据类型并且数据持久化。最重要的是它支持跳表数据结构，可以极大地提高idc.com/xtywjcwz/34101.html" target="_blank">索引大型有序集合数据结构的查询效率。

跳表索引是Redis中最重要的数据结构之一。它是一种特殊的有序链表，可以在O(logN)时间复杂度内查找元素而不影响元素的插入和删除的性能。它的实现使用一种叫做上升概率优化（Ranking With Probability）的技术。

上升概率优化的基本思想就是将查找成本（search cost）从有限的比特币转移到差异的跳表索引层级。Redis中，跳表索引结构有多层，每一层都有前一层的一半元素节点，并且跳表索引中每一层都是排序好的。这样每一层都可以通过某种概率（Ranking）跳过寻找到元素，比如正确的元素是第五层，则在概率上可以尝试搜索第三层，也可以尝试搜索第五层，以提高效率。

下面使用一段示例代码来展示跳表在Redis中的使用方法：

// 创建并初始化跳表

RedisSortedSet zset = new RedisSortedSet(“zset_name”);

zset.insertElement(“element_1”, 1);

zset.insertElement(“element_2”, 2);

// 查找跳表中的元素

int index = zset.rank(“element_2”);

// 返回该元素的索引

System.out.println(“Element 2 index: ” + index);

以上代码可以用来创建一个Redis的跳表，并且插入一些元素，然后查找指定元素的索引号。使用上升概率优化能够复杂度来查找元素，从而提高查询速度。

Redis中跳表索引可以极大地提高索引大型有序集合数据结构的查询效率。通过使用上升概率优化来缩小查找范围，使得查找的效率更加高效。

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为啥redis 使用跳表而不是使用 red-black

redis使用跳表(ziplist)? 首先，跳表是skiplist？不是ziplist。ziplist在redis中是一个非常省内存的链表（代价是性能略低），所以在hash元素的个数很少（比如只有几十个），那么用这个结构来存储则可以在性能损失很小的情况下节约很多内存

蜗牛爬井的计算公式

蜗牛爬井的通项公式为：3+（3-2）×n米。比如一口井深7米，蜗牛白天爬3米，晚上退2米，第1天，白天蜗牛达到的高度为3米；第2天，白天蜗牛达到的高度为3+（3-2）×1=4米；第3天，白天蜗牛达到的高度为3+（3-2）×2=5米；第n天白天，蜗牛达到的高度的通项公式为：3+（3-2）×n米。第5天白天蜗牛正好爬上来。扩展资料：蜗牛爬井问题会有很多种变形。我们在学会蜗牛爬行的问题之后，对它的变形题目也要做到触类旁通，举一反三。比如：一只井底之蛙，想出去见见世面，于是开始攀爬井壁，每跳一次就上升3米，但是每次上升前，会下落2米，已知井深10米，请问这只青蛙要跳几次才能爬出井去？分析：这题也是属于蜗牛爬井问题，只不过蜗牛换成了青蛙。比较粗心的人容易被题中的枝节所蒙蔽。青蛙每一次向上跳3米，然后下滑2米，实际上每次只跳了1米。因此很多人会觉得10米应该跳10次才能跳出。其实这样想正中出题者的陷阱。大家想一下，当青蛙在最后一次跳之前到达了7米的位置，此时再向上跳3米已经跳出了井口，就不会再下滑了。明白了这个问题一切就简单了。解：10-3=7（米），7÷（3-2）=7（次）7+1=8（次）青蛙总共需要跳8次才能爬出井。