Redis 跳跃表红黑树优化技术让它在大量数据访问效率上有了明显提升,下面我们就来看看Redis实现跳跃表红黑树优化的原理要点。
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redis跳跃表红黑树优化技术就是采用 红黑树和跳跃表 这两种数据结构来实现查找优化,从而提升Redis的访问效率。
跳跃表原理是通过在一组数据集合中,采用非线性的查找方式,将搜索的最坏复杂度从O(n)降低到O(log n(n)),其中包括在表示有序数据的查找树上的查找,也就是二分查找。
红黑树,又称为红黑二叉查找树,是一种特殊的二叉查找树,具有以下特点:
1、每个节点要么是红色,要么是黑色;
2、根节点总是是黑色的;
3、每个叶子节点是黑色的;
4、每个红色节点的两个子节点都是黑色的。
Redis采用跳跃表底层+红黑树来实现优化的原理是,跳跃表提供了快速的查找索引,而红黑树可以有效地维护顺序。由于它们之间的结合,可以提升查找的效率,即在访问较大的数据量时,速度只需要O(log n(n)),而不是O(n)。
下面是Redis实现跳跃表红黑树优化的代码示例:
# include
# include
typedef struct node_s {
int key;
int data;
struct node_s *left;
struct node_s *right;
int color;
}node_t;
/* Function Prototypes */
node_t *Insert(node_t *, int key, int data);
node_t *Delete(node_t *, int key);
void PrintTree(node_t *root);
/* Function Definitions*/
/* Insert new key, data into Redis with given tree */
node_t *Insert(node_t *root, int key, int data) {
node_t *p, *node;
//…
return p;
}
/* Delete node with given key from Redis tree */
node_t *Delete(node_t *root, int key) {
node_t *node;
// …
return node;
}
/* Print tree in Redis */
void PrintTree(node_t *root) {
// …
}
int mn() {
node_t *root = NULL;
root = Insert(root, 5, 10);
root = Delete(root, 5);
PrintTree(root);
return 0;
}
从上面的代码可以看出Redis实现跳跃表红黑树优化技术非常简洁,易于实现,而且可以有效地提升Redis的查找效率,从而减少访问的时间。
Redis跳跃表红黑树优化是一个可行的优化技术,既可以有效地提升查找的效率,又不会让Redis结构越来复杂,这正是其被众多开发者所推崇的原因。
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