面试题答案
一键面试数据结构调整
- 分层优化：
- 合理设置跳跃表的层数。根据数据量和访问模式，确定合适的最大层数。如果数据量较小，过多的层数会浪费空间；若数据量较大且访问频繁，适当增加层数可以加快查找速度。例如，对于百万级别的数据，可以通过实验确定一个合适的最大层数，如16层左右，使得索引查找效率和空间占用达到平衡。
- 优化每层的稀疏度。不同层的节点分布应根据数据的特性进行调整。对于经常访问的数据区域，在高层的索引中可以适当增加节点的密度，以便更快定位；而对于访问频率较低的数据，可保持较高的稀疏度以节省空间。
- 节点设计：
- 精简节点数据。在节点中只存储必要的索引信息，如键值对中的键，避免存储过多冗余数据，减少内存占用，提高内存利用率，进而加快索引的查找速度。例如，若只需要通过行键来定位数据，节点中就只存储行键相关信息，而不存储整个单元格的数据。
- 采用更高效的数据存储格式。对于节点中的数据，选择紧凑且易于访问的数据格式。比如对于行键，如果行键是字符串类型，可以考虑使用前缀编码等方式压缩存储，在节省空间的同时，也能在一定程度上加快比较和查找速度。
插入删除策略
- 插入策略：
- 批量插入优化：采用批量插入方式，减少插入操作对跳跃表结构的频繁调整。一次性将多个数据插入跳跃表，在批量插入完成后，统一调整跳跃表的索引结构。这样可以减少因频繁插入导致的索引重建开销。例如，将1000个数据组成一批进行插入，而不是逐个插入。
- 预分配空间：在插入数据前，根据数据量的预估，预先分配一定的空间给跳跃表。避免在插入过程中频繁进行内存重新分配操作，提高插入效率。例如，预计要插入10000条数据，可以预先为跳跃表分配足够容纳这些数据及其索引结构的内存空间。
- 删除策略：
- 延迟删除：对于删除操作，不立即从跳跃表中移除节点，而是先做一个删除标记。在后续适当的时机，如系统负载较低时，再统一清理这些标记的节点。这样可以避免删除操作频繁调整跳跃表结构，影响性能。例如，在每天凌晨系统负载最低的时候，进行一次标记节点的清理工作。
- 合并删除：如果有多个连续的删除操作，可以将这些操作合并处理。在清理删除标记节点时，将连续删除的区域作为一个整体进行处理，减少对跳跃表结构的调整次数。比如，连续删除10个相邻的节点，将这10个节点作为一个范围统一处理，而不是逐个处理每个节点的删除。