面试题答案
一键面试1. 节点高度的确定和调整
- 确定：在Redis跳跃表中，新插入节点的高度是随机生成的。通常采用一种概率方法，以一定概率（例如Redis中是50%概率）决定是否将节点高度增加一层。每次生成一个介于0到1之间的随机数，如果随机数小于设定概率（0.5），则节点高度加1，否则停止增加。这样初始高度为1的节点有50%的概率增加到高度2，有25%的概率增加到高度3，以此类推。
- 调整：在插入新节点时进行高度调整。因为新节点高度随机生成，可能高于或低于周围已有节点，插入过程中需要调整指针，保证跳跃表结构的有序性。如果新节点高度较高，要在相应层插入该节点的指针；如果高度较低，对已有高层指针不产生影响。删除节点时，若该节点是某一层的唯一节点，需要调整上层指针跳过该节点，维持跳跃表结构。
2. 对性能的影响
- 空间占用：这种高度随机生成策略会导致空间占用有一定不确定性。由于节点高度是概率性增长，可能存在一些不必要的高层节点，增加了额外空间开销。但平均而言，它能在合理空间内维持较好的查找性能。例如，虽然有些节点高度过高可能浪费空间，但整体上通过多层索引结构减少了查找时遍历节点数。
- 查找效率：从查找效率看，跳跃表平均查找时间复杂度为O(log n)，类似于平衡二叉树。随机高度生成策略有助于形成类似平衡结构，使查找时能通过高层索引快速跳过大量节点，减少比较次数。例如查找一个元素，可从高层开始，快速定位到可能的区间，再逐渐降低层次精确查找。
3. 优化高度调整策略以提高特定场景性能
- 基于数据分布：如果数据分布有规律，如大部分数据集中在某一区间，可以根据数据分布动态调整高度生成概率。例如对于数据集中区域的节点，降低高度增加概率，减少不必要高层节点；对数据稀疏区域，适当增加高度增加概率，提高查找效率。
- 负载感知：根据跳跃表当前负载（节点数量）调整高度生成策略。当节点数较少时，可降低高度增加概率，减少空间浪费；当节点数增多，适当提高高度增加概率，维持查找效率。比如设定阈值，当节点数超过阈值，提高高度增加概率。
- 应用场景定制：不同应用场景对空间和时间需求不同。如果是对空间敏感场景，可严格限制节点最大高度，减少空间占用，以略微牺牲查找效率为代价；对于时间敏感场景，可优化高度生成算法，使节点高度更均匀分布，进一步提高查找效率。