一)分词 1)正向/逆向最大匹配算法 典型:IKAnalyzer采用的是正向迭代最细粒度切分算法 IKAnalyzer源码简单分析: http://www.cnblogs.com/huangfox/p/3282003.html 2)字典树(trieTree) trieTree实现 http://www.cnblogs.com/huangfox/archive/2012/04/27/2474185.html 中文分词遇到的问题: a)标准trieTree节点采用数组存储指针,如果是英文a-z用26

转自:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/02/02/1661436.html 4.2. 反向信息 反向信息是索引文件的核心,也即反向索引. 反向索引包括两部分,左面是词典(Term Dictionary),右面是倒排表(Posting List). 在Lucene中,这两部分是分文件存储的,词典是存储在tii,tis中的,倒排表又包括两部分,一部分是文档号及词频,保存在frq中,一部分是词的位置信息,保存在prx中. Term D

4.1.2. 域(Field)的元数据信息(.fnm) 一个段(Segment)包含多个域,每个域都有一些元数据信息,保存在.fnm文件中,.fnm文件的格式如下: FNMVersion 是fnm文件的版本号,对于Lucene 2.9为-2 FieldsCount 域的数目 一个数组的域(Fields) FieldName:域名,如"title","modified","content"等. FieldBits:一系列标志位,表明对此域的索引方式

>>二分查找和AVL树查找 二分查找要求元素可以随机访问,所以决定了需要把元素存储在连续内存.这样查找确实很快,但是插入和删除元素的时候,为了保证元素的有序性,就需要大量的移动元素了.如果需要的是一个能够进行二分查找,又能快速添加和删除元素的数据结构,首先就是二叉查找树,二叉查找树在最坏情况下可能变成一个链表,于是就出现了平衡二叉树,根据平衡的算法不同有AVL树,B-Tree,B+Tree,红黑树等,但是AVL树实现起来比较复杂,平衡操作较难理解,这时候就可以用SkipList跳跃表结构. &

本文将总结一种数据结构:跳跃表.前半部分跳跃表性质和操作的介绍直接摘自<让算法的效率跳起来--浅谈“跳跃表”的相关操作及其应用>上海市华东师范大学第二附属中学 魏冉.之后将附上跳跃表的源代码,以及本人对其的了解.难免有错误之处,希望指正,共同进步.谢谢. 跳跃表(Skip List)是1987年才诞生的一种崭新的数据结构,它在进行查找.插入.删除等操作时的期望时间复杂度均为O(logn),有着近乎替代平衡树的本领.而且最重要的一点,就是它的编程复杂度较同类的AVL树,红黑树等要低得多,这使得其

skiplist介绍 跳表(skip List)是一种随机化的数据结构,基于并联的链表,实现简单,插入.删除.查找的复杂度均为O(logN).跳表的具体定义, 跳表是由William Pugh发明的,这位确实是个大牛,搞出一些很不错的东西.简单说来跳表也是 链表的一种,只不过它在链表的基础上增加了跳跃功能,正是这个跳跃的功能,使得在查找元素时,跳表能够提供O(log n)的时间复杂 度.红黑树等这样的平衡数据结构查找的时间复杂度也是O(log n),并且相对于红黑树这样的平衡二叉树skiplis

skip list的原理 Java中的LinkedList是一种常见的链表结构,这种结构支持O(1)的随机插入及随机删除, 但它的查找复杂度比较糟糕,为O(n). 假如我们有一个有序链表如下,如果我们想找到值为59的节点,需要查找7次.怎么提高查询效率呢?通常的做法是使用二分法,但LinkedList的随机访问时间复杂度同样为O(n),因此朴素的二分法并不适用.那怎么办呢? 我们可以在节点中增加额外的跳跃节点,如下: 这样我们可以根据跳跃节点查询,只需要查找3次.至于查询47,我们先根据跳跃节点

           虽然avl树和红黑树在数据搜索和排序方面都是有效的数据结构,但是都显得特别麻烦,跳跃表就显得特别简单,虽然简单 不影响他性能,在平均情况下,其插入.删除.查找数据时间复杂度都是O(log(N)),其最坏情况下都为O(N).                                                                                                                                

跳表(skip List)是一种随机化的数据结构,基于并联的链表,实现简单,插入.删除.查找的复杂度均为O(logN).跳表的具体定义,跳表是由William Pugh发明的,这位确实是个大牛,搞出一些很不错的东西.简单说来跳表也是 链表的一种,只不过它在链表的基础上增加了跳跃功能,正是这个跳跃的功能,使得在查找元素时,跳表能够提供O(log n)的时间复杂 度.红黑树等这样的平衡数据结构查找的时间复杂度也是O(log n),并且相对于红黑树这样的平衡二叉树skiplist的优点是更好的支持并

redis skiplist (跳跃表) 概述 redis skiplist 是有序的, 按照分值大小排序 节点中存储多个指向其他节点的指针 结构 zskiplist 结构 // 跳跃表 typedef struct zskiplist { // 表头节点和表尾节点 struct zskiplistNode *header, *tail; // 表中节点的数量 (不包括表头结点) unsigned long length; // 表中层数最大的节点的层数 (不包括表头结点) int level;

今天要介绍一个这样的数据结构: 单向链接 有序保存 支持添加.删除和检索操作 链表的元素查询接近线性时间 ——跳跃表 Skip List 一.普通链表 对于普通链接来说,越靠前的节点检索的时间花费越低,反之则越高.而且,即使我们引入复杂算法,其检索的时间花费依然为O(n).为了解决长链表结构的检索问题,一位名叫William Pugh的人于1990年提出了跳跃表结构.基本思想是——以空间换时间. 二.简单跳跃表(Integer结构) 跳跃表的结构是多层的,通过从最高维度的表进行检索再逐渐降低维度

我们知道 HashMap 是一种键值对形式的数据存储容器,但是它有一个缺点是,元素内部无序.由于它内部根据键的 hash 值取模表容量来得到元素的存储位置,所以整体上说 HashMap 是无序的一种容器.当然,jdk 中也为我们提供了基于红黑树的存储的 TreeMap 容器,它的内部元素是有序的,但是由于它内部通过红黑结点的各种变换来维持二叉搜索树的平衡,相对复杂,并且在并发环境下碍于 rebalance 操作,性能会受到一定的影响. 跳表(SkipList)是一种随机化的数据结构,通过"空间来

一.概述 跳跃表(skiplist)是一种有序数据结构,它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的.在大部分情况下,跳跃表的效率可以和平衡树(关系型数据库的索引就是平衡树结构)相媲美,并且因为跳跃表的实现比平衡树要来得更为简单,所以有不少程序使用跳跃表来代替平衡树. Redis使用跳跃表作为"有序集合键"的底层实现之一,如果一个有序集合包含的元素数量比较多,又或者有序集合中元素的成员是比较长的字符串时,Redis就会使用跳跃表来作为有序集合键的底层实现.

redis的设计与实现:1.假如有一个用户关系模块,要实现一个共同关注功能,计算出两个用户关注了哪些相同的用户,本质上是计算两个用户关注集合的交集,如果使用关系数据库,需要对两个数据表执行join操作,对合并的结果执行去重distinct操作,非常复杂2.Redis直接内置了集合数据类型,支持对集合执行交集/并集/差集等集合计算操作,交集操作可以直接用于共同关注功能,使用之后速度更快代码量更少,可读性大大提高3.越来越多的疑问:五种数据类型是由什么数据结构实现的?字符串数据类型既可以存储字符串,

跳跃表(Skip Lists)是一种有序的数据结构,它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的.在大部分情况下,跳跃表的效率可以和平衡树相媲美,并且在实现上比平衡树要更为简单,因而得到了广泛的应用. 如上图所示,是一个跳跃表的示例.由此可以看出跳跃表的几个特点: 有序性,如上图中各节点呈递增趋势: 跳跃表由多个层组成: 跳跃表的第一层始终包含所有元素: 如果某个元素位于第 i 层,那该层一下的所有层也会包含此元素. 既然是链表的一种,那在实现时,固然要考虑插入.删除

SkipList在Leveldb以及lucence中都广为使用,是比较高效的数据结构.由于它的代码以及原理实现的简单性,更为人们所接受.首先看看SkipList的定义,为什么叫跳跃表? "Skip lists  are data structures  that use probabilistic  balancing rather  than  strictly  enforced balancing. As a result, the algorithms  for insertion  a

1.二分查找和AVL树查找 二分查找要求元素可以随机访问,所以决定了需要把元素存储在连续内存.这样查找确实很快,但是插入和删除元素的时候,为了保证元素的有序性,就需要大量的移动元素了.如果需要的是一个能够进行二分查找,又能快速添加和删除元素的数据结构,首先就是二叉查找树,二叉查找树在最坏情况下可能变成一个链表,于是就出现了平衡二叉树,根据平衡的算法不同有AVL树,B-Tree,B+Tree,红黑树等,但是AVL树实现起来比较复杂,平衡操作较难理解,这时候就可以用SkipList跳跃表结构. 2.

最近在阅读redis设计与实现,关于redis数据结构zset的一种底层实现跳跃表一直没有太理解,所以在搜了一下资料,终于搞懂了它的设计思路,记录一下. 参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1553915878&ver=1515&signature=SuSdA-Ka7Bs7CzSnNHgHFR7DkFFibGdRUui-FkuSRn2OJOkn6uvGznFMheSfoxaSHYlcgfGnBQ9imQdTAg5hiaq

引子 考虑一个有序表:14->->34->->50->->66->72 从该有序表中搜索元素 < 23, 43, 59 > ,需要比较的次数分别为 < 2, 4, 6 >,总共比较的次数 为 2 + 4 + 6 = 12 次.有没有优化的算法吗?  链表是有序的,但不能使用二分查找.类似二叉 搜索树,我们把一些节点提取出来,作为索引. 这里我们把 < 14, 34, 50, 72 > 提取出来作为一级索引,这样搜索的时候就可以减

先贴上一个MIT跳跃表公开课链接:http://open.163.com/movie/2010/12/7/S/M6UTT5U0I_M6V2TTJ7S.html redis中的有序链表结构就是在跳跃表的基础上实现的.详细的可以参考http://blog.csdn.net/acceptedxukai/article/details/17333673 我的实现方法是,最左侧使用数值的最小值(Double.MIN_VALUE)当作下界.因此,规定存储的值至少大于该值. 下面是跳跃表的图例 1,实现每个节

最近看 Redis 的实现原理,其中讲到 Redis 中的有序数据结构是通过跳跃表来进行实现的.第一次听说跳跃表的概念,感到比较新奇,所以查了不少资料.其中,网上有部分文章是按照如下方式描述跳跃表的: 这种描述便于理解,很容易让人理解到跳跃表是建立了类似索引的东西,从而提高效率的.但是,这样描述给人的感觉是,数据有多份存储,每份数据有两个指针,指向下层数据的指针和指向右面数据的指针.然而实际并不是这样的,实际的数据结构如下: 即:并非由多份数据,而是每份数据有多层指针. 那么,什么是跳跃表,跳跃