Redis的zset底层数据结构,为什么用跳跃表而不用红黑树?
共同点:红黑树和跳表的插入、删除、查找以及迭代输出的时间复杂度是一样的。
♣跳表在区间查询的时候效率是高于红黑树的,它查找时,以O(logn)的时间复杂度定位到区间的起点,然后在原始链表往后遍历就可以了 ,其它插入和单个条件查询,更新两者的复杂度都是相同的O(logn)。
♣跳表的代码实现相对于红黑树而言更容易实现。
♣跳表更加灵活,它在并发环境下可以通过改变索引构建策略,有效平衡执行效率和内存消耗。红黑树的平衡通过左旋转和右旋转来实现平衡。
读后有收获,小礼物走一走,请作者喝咖啡。

作者:楼兰胡杨
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但请注明原文链接,并保留此段声明,否则保留追究法律责任的权利。
分类:
MQ|MongoDB
, 面试题
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· AI编程工具终极对决:字节Trae VS Cursor,谁才是开发者新宠?
· 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai,欢迎大家贡献代码
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南