??Java開發者的Python快速進修指南：實戰之簡易跳錶

努力的小雨發表於2023-11-28
JavaPython

前言

之前我已經將Python的基本語法與Java進行了比較，相信大家對Python也有了一定的瞭解。我不會選擇去寫一些無用的業務邏輯來加強對Python的理解。相反，我更喜歡透過編寫一些資料結構和演算法來加深自己對Python程式設計的理解。學習任何語言都一樣。

透過編寫資料結構和演算法，不僅可以加強我自己的思維能力，還能提高對Python程式語言的熟練程度。在這個過程中，我會不斷地最佳化我的程式碼，以提高演算法的效率和效能。我相信透過這種方式，我能夠更好地掌握Python程式設計，並且在解決實際問題時能夠更加靈活地運用Python的特性和語法。

跳錶

今天我們來使用Python實現一個簡易版本的跳錶。所謂跳錶就是一種跳躍式的資料結構。

假設你是一點陣圖書館管理員，你需要在圖書館的書架上找到一本特定的書。如果圖書館只是一個普通的書架，你需要逐本書進行查詢，這樣會花費很多時間和精力。

然而，如果圖書館採用了跳錶這種資料結構，書架上的書被分成了幾個層次，每一層都有一個索引，上面標註了每本書的位置資訊。當你需要找到一本書時，你可以先檢視最高層的索引，快速定位到可能包含該書的區域，然後再在該區域內根據索引逐步查詢，直到找到目標書籍。

這樣，跳錶的索引層就相當於圖書館的書籍分類系統，它提供了一個快速查詢的方法。透過索引層，你可以迅速定位到書籍所在的區域，減少了查詢的次數和時間。

跳錶主要的思想是利用索引的概念。因此，每個節點除了儲存下一個連結串列節點的地址之外，還需要額外儲存索引地址，用於指示下一步要跳轉的地址。它在有序連結串列的基礎上增加了多層索引，以提高查詢效率。

而且這適合於讀多寫少的場景。在實現過程中，無論是在插入資料完畢後重新建立索引，還是在插入資料的同時重新建立索引，都會導致之前建立的索引丟棄，浪費了大量時間。而且，如果考慮多執行緒的情況，情況會更糟糕。寫這種東西時，通常先實現一個簡單版，然後根據各個環節進行最佳化，逐步改進演算法。因此，我們今天先實現一個簡單版的跳錶。

具體實現

我們先來實現一個簡單版的跳錶，不動態規定步長。我們可以先定義一個固定的步長，比如2。

為了實現跳錶，我們需要定義一個節點的資料結構。這個節點包含以下資訊：當前節點的值（value），指向前一個節點的指標（before_node），指向後一個節點的指標（next_node），以及指向索引節點的指標（index_node）。

class SkipNode:

    def __init__(self,value,before_node=None,next_node=None,index_node=None):
        self.value = value
        self.before_node = before_node
        self.next_node = next_node
        self.index_node = index_node
        
head = SkipNode(-1)
tail = SkipNode(-1)

為了方便操作，我先生成了兩個特殊節點，一個是頭節點，另一個是尾節點。頭節點作為跳錶的起始點，尾節點作為跳錶的結束點。

資料插入

在跳錶中插入節點時，我們按照從小到大的升序進行排序。插入節點時，無需維護索引節點。一旦完成插入操作，我們需要重新規劃索引節點，以確保跳錶的效能最佳化。

def insert_node(node):
    if head.next_node is None:
        head.next_node = node
        node.next_node = tail
        node.before_node = head
        tail.before_node = node
        return
    temp = head.next_node
    # 當遍歷到尾節點時，需要直接插入
    while temp.next_node is not None or temp == tail:
        if temp.value > node.value or temp == tail:
            before = temp.before_node
            before.next_node = node
            temp.before_node = node
            node.before_node = before
            node.next_node = temp
            break
        temp = temp.next_node
    re_index()

重建索引

為了重新規劃索引，我們可以先將之前已經規劃好的索引全部刪除。然後，我們可以使用步長為2的方式重新規劃索引。

def re_index():
    step = 2
    # 用來建立索引的節點
    index_temp = head.next_node
    # 用來遍歷的節點
    temp = head.next_node
    while temp.next_node is not None:
        temp.index_node = None
        if step == 0:
            step = 2
            index_temp.index_node = temp
            index_temp = temp
        temp = temp.next_node
        step -= 1

查詢節點

查詢：從頭節點開始查詢，根據節點的值與目標值進行比較。如果節點的值小於目標值，則向右移動到下一個節點或者索引節點繼續比較。如果節點的值等於目標值，則找到了目標節點，返回結果。如果節點的值大於目標值，則則說明目標節點不存在。

def search_node(value):
    temp = head.next_node
    step = 0
    while temp.next_node is not None:
        step += 1
        if value == temp.value:
            print(f"該值已找到，經歷了{step}次查詢")
            return
        elif value < temp.value:
            print(f"該值在列表不存在,經歷了{step}次查詢")
            return
        if temp.index_node is not None and value > temp.index_node.value:
            temp = temp.index_node
        else:
            temp = temp.next_node
    print(f"該值在列表不存在,經歷了{step}次查詢")

遍歷

為了方便檢視，我特意編寫了一個用於遍歷和檢視當前資料的功能，以便更清楚地瞭解資料的結構和內容。

def print_node():
    my_list = []
    temp = head.next_node
    while temp.next_node is not None:
        if temp.index_node is not None:
            my_dict = {"current_value": temp.value, "index_value": temp.index_node.value}
        else:
            my_dict = {"current_value": temp.value, "index_value": None}  # 設定一個預設值為None
        my_list.append(my_dict)
        temp = temp.next_node
    for item in my_list:
        print(item)

檢視結果

所有程式碼已經準備完畢，現在我們可以在另一個檔案中執行並檢視跳錶的內容和資料。讓我們快速進行操作一下。

import skipList
import random


for i in range(0,10):
    random_number = random.randint(1, 100)
    temp = skipList.SkipNode(random_number)
    skipList.insert_node(temp)

skipList.print_node()

skipList.search_node(89)

以下是程式的執行結果。為了方便檢視，我特意列印了索引節點的值，以告訴你要跳到哪一個節點。

image

總結

透過實現一個簡易版本的跳錶，可以加深了對Python程式設計的理解。跳錶是一種跳躍式的資料結構，透過索引層提供快速查詢的能力，提高了查詢的效率。在實現跳錶的過程中，會更加熟悉了Python的語法和特性，並且可以更加靈活地運用它來解決實際問題。

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