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1.引言

Golang在Timer(计时器)的实现中使用了四叉堆,而不是常见的二叉堆,这个问题引起了我的兴趣。

对于这个问题,网上的解释是这样的

但是我仔细查阅了资料以后,有了点有趣的发现。

2.说明

假设: 堆为d叉堆,堆中共有n个节点
备注: 时间复杂度的证明见d-ary heap

Timer最常见的2个操作

1)Insert()

添加一个计时器。涉及 sift-up(上推)操作,时间复杂度为O(log n / log d)

Python代码

import math
result = math.log(n, d)

时间消耗(需要交换或者比较的次数)

n(数量) 二叉堆 四叉堆 八叉堆
1w 13.3 6.64 4.43
10w 16.61 8.30 5.54
100w 19.93 9.97 6.64
1000w 23.25 11.63 7.75

2) Delete()

指定时间到达后,清除计时器。涉及 sift-down(下推)操作,时间复杂度为O(d * log n / log d)

Python代码

import math
result = d * math.log(n, d)

时间消耗(需要交换或者比较的次数)

n(数量) 二叉堆 四叉堆 八叉堆
1w 26.58 26.58 35.43
10w 33.33 33.33 44.29
100w 39.86 39.86 53.15
1000w 46.51 46.51 62.01

3. 结论

正常情况下,插入操作:多叉堆执行性能优于二叉堆; 删除操作:多叉堆执行性能弱于二叉堆。
但是细心的朋友应该已经发现,四叉堆插入操作的耗时只有二叉堆的一半,而删除操作的耗时与二叉堆完全相同。 这么一对比,优势确实显著。

参考资料

1.Heap (data structure)
2.Binary heap
3.d-ary heap
4.Golang 定时器底层实现深度剖析
5.数据结构:堆(Heap)


微信公众号

1 对 “为什么Golang的Timer实现使用四叉堆而不是二叉堆”的想法;

  1. 感谢这篇文章,我也对工业界这么喜欢用四叉堆感到好奇。
    看到这篇文章后意识到和很多人的认知不同,很多人认为多叉堆叉数越多,删除性能越差,但事实上四叉堆和二叉堆的删除性能是相等的,如同这篇文章指出的一样。
    https://grzhan.tech/2024/05/10/QuaHeapBench/ ,我在这篇文章给出了时间复杂度的推导过程,算是一种简单的理论证明,感兴趣的老板也可以看下

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