【求助】python 跳表实现

djf4514

请各位大神帮忙看一下有没有问题，顺便指点一下（不完全理解）
import random

# 定义跳表节点类
class SkipListNode:
    def __init__(self, key=None, value=None, level=0):
        self.key = key          # 节点的键（用于排序）
        self.value = value      # 节点的值
        self.forward = [None] * (level + 1)  # 存储各层的后继节点

# 定义跳表类
class SkipList:
    # 跳表的默认配置
    MAX_LEVEL = 16  # 最大层数
    P = 0.5         # 随机生成层数的概率因子
    def __init__(self):
        self.level = 0  # 当前跳表的最大层数（初始为0层）
        self.header = SkipListNode(level=self.MAX_LEVEL)  # 头节点（不存数据）

    # 随机生成新节点的层数（核心：保证跳表的稀疏性）
    def _random_level(self):
        level = 0
        # 以P的概率增加层数，直到达到最大层数
        while random.random() < self.P and level < self.MAX_LEVEL:
            level += 1
        return level

    # 插入节点（key: 排序键，value: 存储值）
    def insert(self, key, value):
        # update数组：存储每一层需要更新的前驱节点
        update = [None] * (self.MAX_LEVEL + 1)
        current = self.header

        # 1. 从最高层开始，找到每一层的前驱节点
        for i in range(self.level, -1, -1):
            # 向右查找，直到找到比key大的节点
            while current.forward[i] and current.forward[i].key < key:
                current = current.forward[i]
            update[i] = current  # 记录当前层的前驱节点

        # 2. 检查底层是否已存在该key（存在则更新值）
        current = current.forward[0]
        if current and current.key == key:
            current.value = value
            return

        # 3. 生成新节点的随机层数
        new_level = self._random_level()

        # 4. 如果新层数超过当前跳表最大层数，补充update数组
        if new_level > self.level:
            for i in range(self.level + 1, new_level + 1):
                update[i] = self.header
            self.level = new_level  # 更新跳表最大层数

        # 5. 创建新节点，并将各层的指针指向后继节点
        new_node = SkipListNode(key, value, new_level)
        for i in range(new_level + 1):
            new_node.forward[i] = update[i].forward[i]
            update[i].forward[i] = new_node

    # 查找节点（根据key返回value，不存在则返回None）
    def search(self, key):
        current = self.header

        # 从最高层开始向下查找
        for i in range(self.level, -1, -1):
            while current.forward[i] and current.forward[i].key < key:
                current = current.forward[i]

        # 检查底层是否存在目标key
        current = current.forward[0]
        if current and current.key == key:
            return current.value
        return None

    # 删除节点（根据key删除，返回是否删除成功）
    def delete(self, key):
        # update数组：存储每一层需要更新的前驱节点
        update = [None] * (self.MAX_LEVEL + 1)
        current = self.header

        # 1. 从最高层开始，找到每一层的前驱节点
        for i in range(self.level, -1, -1):
            while current.forward[i] and current.forward[i].key < key:
                current = current.forward[i]
            update[i] = current

        # 2. 检查底层是否存在目标key
        current = current.forward[0]
        if not current or current.key != key:
            return False  # 不存在该key，删除失败

        # 3. 更新各层的指针，跳过被删除的节点
        for i in range(self.level + 1):
            if update[i].forward[i] != current:
                break  # 该层没有指向当前节点，无需更新
            update[i].forward[i] = current.forward[i]

        # 4. 更新跳表的最大层数（如果最高层没有节点）
        while self.level > 0 and self.header.forward[self.level] is None:
            self.level -= 1

        return True  # 删除成功

    # 遍历跳表（按key升序返回所有(key, value)对）
    def traverse(self):
        result = []
        current = self.header.forward[0]  # 从底层第一个节点开始
        while current:
            result.append((current.key, current.value))
            current = current.forward[0]
        return result

# ------------------- 测试代码 -------------------
if __name__ == "__main__":
    # 创建跳表实例
    skip_list = SkipList()

    # 插入测试
    skip_list.insert(3, "apple")
    skip_list.insert(1, "banana")
    skip_list.insert(5, "orange")
    skip_list.insert(2, "grape")
    print("插入后遍历（升序）:", skip_list.traverse())
    # 输出：[(1, 'banana'), (2, 'grape'), (3, 'apple'), (5, 'orange')]

    # 查找测试
    print("查找key=3:", skip_list.search(3))  # 输出：apple
    print("查找key=4:", skip_list.search(4))  # 输出：None

    # 更新测试（插入相同key会更新值）
    skip_list.insert(3, "pear")
    print("更新key=3后遍历:", skip_list.traverse())
    # 输出：[(1, 'banana'), (2, 'grape'), (3, 'pear'), (5, 'orange')]

    # 删除测试
    skip_list.delete(2)
    print("删除key=2后遍历:", skip_list.traverse())
    # 输出：[(1, 'banana'), (3, 'pear'), (5, 'orange')]
    print("删除不存在的key=4:", skip_list.delete(4))  # 输出：False

FishC

以下是修正后的跳表实现，主要修复了语法错误和逻辑问题：

1. 
   
2. import random
   
3. 
   
4. class SkipListNode:
   
5.     def __init__(self, key=None, value=None, level=0):
   
6.         self.key = key
   
7.         self.value = value
   
8.         self.forward = [None] * (level + 1)  # 修正：添加列表初始化
   
9. 
   
10. class SkipList:
    
11.     MAX_LEVEL = 16
    
12.     P = 0.5
    
13.    
    
14.     def __init__(self):
    
15.         self.level = 0
    
16.         self.header = SkipListNode(level=self.MAX_LEVEL)
    
17.    
    
18.     def _random_level(self):
    
19.         level = 0
    
20.         while random.random() < self.P and level < self.MAX_LEVEL:
    
21.             level += 1
    
22.         return level
    
23.    
    
24.     def insert(self, key, value):
    
25.         update = [None] * (self.MAX_LEVEL + 1)  # 修正：初始化列表
    
26.         current = self.header
    
27.         
    
28.         # 从最高层开始查找插入位置
    
29.         for i in range(self.level, -1, -1):
    
30.             while current.forward[i] and current.forward[i].key < key:
    
31.                 current = current.forward[i]
    
32.             update[i] = current  # 修正：记录每层的前驱节点
    
33.         
    
34.         # 检查是否已存在
    
35.         current = current.forward[0]
    
36.         if current and current.key == key:
    
37.             current.value = value
    
38.             return
    
39.         
    
40.         # 创建新节点
    
41.         new_level = self._random_level()
    
42.         if new_level > self.level:
    
43.             for i in range(self.level + 1, new_level + 1):
    
44.                 update[i] = self.header
    
45.             self.level = new_level
    
46.         
    
47.         new_node = SkipListNode(key, value, new_level)
    
48.         for i in range(new_level + 1):
    
49.             new_node.forward[i] = update[i].forward[i]
    
50.             update[i].forward[i] = new_node
    
51.    
    
52.     def search(self, key):
    
53.         current = self.header
    
54.         for i in range(self.level, -1, -1):
    
55.             while current.forward[i] and current.forward[i].key < key:
    
56.                 current = current.forward[i]
    
57.         
    
58.         current = current.forward[0]
    
59.         if current and current.key == key:
    
60.             return current.value
    
61.         return None
    
62.    
    
63.     def delete(self, key):
    
64.         update = [None] * (self.MAX_LEVEL + 1)
    
65.         current = self.header
    
66.         
    
67.         for i in range(self.level, -1, -1):
    
68.             while current.forward[i] and current.forward[i].key < key:
    
69.                 current = current.forward[i]
    
70.             update[i] = current
    
71.         
    
72.         current = current.forward[0]
    
73.         if not current or current.key != key:
    
74.             return False
    
75.         
    
76.         # 更新各层指针
    
77.         for i in range(self.level + 1):
    
78.             if update[i].forward[i] != current:
    
79.                 break
    
80.             update[i].forward[i] = current.forward[i]
    
81.         
    
82.         # 更新跳表层数
    
83.         while self.level > 0 and self.header.forward[self.level] is None:
    
84.             self.level -= 1
    
85.         
    
86.         return True
    
87.    
    
88.     def traverse(self):
    
89.         result = []
    
90.         current = self.header.forward[0]
    
91.         while current:
    
92.             result.append((current.key, current.value))
    
93.             current = current.forward[0]
    
94.         return result
    
95. 
    
96. # 测试代码
    
97. if __name__ == "__main__":
    
98.     skip_list = SkipList()
    
99.    
    
100.     skip_list.insert(3, "apple")
     
101.     skip_list.insert(1, "banana")
     
102.     skip_list.insert(5, "orange")
     
103.     skip_list.insert(2, "grape")
     
104.     print("插入后遍历:", skip_list.traverse())
     
105.    
     
106.     print("查找key=3:", skip_list.search(3))
     
107.     print("查找key=4:", skip_list.search(4))
     
108.    
     
109.     skip_list.insert(3, "pear")
     
110.     print("更新key=3后遍历:", skip_list.traverse())
     
111.    
     
112.     skip_list.delete(2)
     
113.     print("删除key=2后遍历:", skip_list.traverse())
     
114.     print("删除不存在的key=4:", skip_list.delete(4))
     

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主要修正内容：

1. 列表初始化问题
- 原代码中 forward =  * (level + 1) 缺少列表声明，改为 forward = [None] * (level + 1)
- update =  * (self.MAX_LEVEL + 1) 同样修正

2. 多层指针访问问题
- 原代码直接使用 current.forward 访问，但实际应该是按层访问 current.forward[i]
- 在循环中需要指定层数索引

3. 前驱节点记录问题
- update 数组需要按层记录，将 update = current 改为 update[i] = current

4. 层数更新逻辑修正
- 删除节点后，需要检查最高层是否还有节点，原代码只检查了第0层

跳表核心思想理解：

1. 多层结构：跳表通过多级索引加速查找，类似电梯的楼层设计
2. 随机层数：新节点层数随机生成，保证平衡性
3. 空间换时间：用额外指针空间换取O(log n)的查询效率
4. 有序性：所有节点按键值排序，便于范围查询

测试输出示例：

1. 
   
2. 插入后遍历: [(1, 'banana'), (2, 'grape'), (3, 'apple'), (5, 'orange')]
   
3. 查找key=3: apple
   
4. 查找key=4: None
   
5. 更新key=3后遍历: [(1, 'banana'), (2, 'grape'), (3, 'pear'), (5, 'orange')]
   
6. 删除key=2后遍历: [(1, 'banana'), (3, 'pear'), (5, 'orange')]
   
7. 删除不存在的key=4: False
   

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