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游戏排行榜算法设计实现比较

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发表于 2015-10-17 22:23:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
2015-9-30 16:55:04 上传下载附件 (103.64 KB)


  以前在音乐做过一些实时投票,积分排名;单曲、专辑等排行榜;游戏中也有类似的战斗力排行;SNS的游戏又有好友排行等,对于此类的排行算法在此做个总结。


  需求背景:


  查看前top N的排名用户


  查看自己的排名


  用户积分变更后,排名及时更新


  方案一:


  利用MySQL来实现,存放一张用户积分表user_score,结构如下:


2015-9-30 16:55:04 上传下载附件 (18.14 KB)


  取前top N,自己的排名都可以通过简单的sql语句搞定。


  算法简单,利用sql的功能,不需要其他复杂逻辑,对于数据量比较少、性能要求不高,可以使用。但是对于海量数据,性能是无法接受的。


  方案二:积分排名数组实现


  如有1百万用户进行排名,就用一个大小为1,000,000的数组表示积分和排名的对应关系,其中rank[ s ]表示积分s所对应的排名。初始化时,rank数组可以由user_score表在O(n)的复杂度内计算而来。用户排名的查询和更新基于这个数组来进行。查询积分s所对应的排名直接返回rank[ s ]即可,复杂度为O(1);当用户积分从s变为s+n,只需要把rank[ s ]到rank[s+n-1]这n个元素的值增加1即可,复杂度为O(n)。


  方案三:用GCC的pb_ds库中有assoc_container来进行实现。


  参考如下:tree_order_statistics.cc


  存取效率都可以达到O(log(n)),不足就是程序重启后数据会丢失。


  方案四:自己实现排序树


  大致实现思路如下:


  我们可以把[0, 1,000,000)作为一级区间;再把一级区间分为两个2级区间[0, 500,000), [500,000, 1,000,000),然后把二级区间二分为4个3级区间[0, 250,000), [250,000, 500,000), [500,000, 750,000), [750,000, 1,000,000),依此类推,最终我们会得到1,000,000个21级区间[0,1), [1,2) … [999,999, 1,000,000)。这实际上是把区间组织成了一种平衡二叉树结构,根结点代表一级区间,每个非叶子结点有两个子结点,左子结点代表低分区间,右子结点代表高分区间。树形分区结构需要在更新时保持一种不变量,非叶子结点的count值总是等于其左右子结点的count值之和。


  以后,每次用户积分有变化所需要更新的区间数量和积分变化量有关系,积分变化越小更新的区间层次越低。总体上,每次所需要更新的区间数量是用户积分变量的log(n)级别的,也就是说如果用户积分一次变化在百万级,更新区间的数量在二十这个级别。在这种树形分区积分表的辅助下查询积分为s的用户排名,实际上是一个在区间树上由上至下、由粗到细一步步明确s所在位置的过程。比如,对于积分499,000,我们用一个初值为0的排名变量来做累加;首先,它属于1级区间的左子树[0, 500,000),那么该用户排名应该在右子树[500,000, 1,000,000)的用户数count之后,我们把该count值累加到该用户排名变量,进入下一级区间;其次,它属于3级区间的[250,000, 500,000),这是2级区间的右子树,所以不用累加count到排名变量,直接进入下一级区间;再次,它属于4级区间的…;直到最后我们把用户积分精确定位在21级区间[499,000, 499,001),整个累加过程完成,得出排名!


  虽然,本算法的更新和查询都涉及到若干个操作,但如果我们为区间的from_score和to_score建立索引,这些操作都是基于键的查询和更新,不会产生表扫描,因此效率更高。另外,本算法并不依赖于关系数据模型和SQL运算,可以轻易地改造为NoSQL等其他存储方式,而基于键的操作也很容易引入缓存机制进一步优化性能。进一步,我们可以估算一下树形区间的数目大约为2,000,000,考虑每个结点的大小,整个结构只占用几十M空间。所以,我们完全可以在内存建立区间树结构,并通过user_score表在O(n)的时间内初始化区间树,然后排名的查询和更新操作都可以在内存进行。一般来讲,同样的算法,从数据库到内存算法的性能提升常常可以达到10^5以上;因此,本算法可以达到非常高的性能。


  算法特点


  优点:结构稳定,不受积分分布影响;每次查询或更新的复杂度为积分最大值的O(log(n))级别,且与用户规模无关,可以应对海量规模;不依赖于SQL,容易改造为NoSQL或内存数据结构。


  缺点:算法相对更复杂。


  方案五:skiplist的实现


  实现方案四的时候,发现代码比较复杂,调试起来特别不方便。游戏这边有个同事也实现了个,代码地址:http: //km.oa.com/articles/show/158740


  于是就想到的跳表,发现用这个实现起来比较简单;用hashmap来存储具体的对象;用skiplist用来排序。也可以简单的用一个map和set来实现。Map内面存具体对象,set用来排序。


  关于skip list这里简单介绍下:skip list是链表的一种特殊形式,对链表的一种优化;保证INSERT和REMOVE操作是O(logn),而通用链表的复杂度为O(n);


  优点:实现较简单,效率基本上O(log(N))


  缺点:当达到亿级别时的数据时,性能会急剧下降


  方案六:基于redis的 sort set的实现


  后来看redis发现redis的zset天生是用来做排行榜的、好友列表, 去重, 历史记录等业务需求。接口使用非常简单。接口非常丰富,基本上需要的实现都能满足,说明如下:


  ZAdd/ZRem是O(log(N)),ZRangeByScore/ZRemRangeByScore是O(log(N)+M),N是Set大小,M是结果/操作元素的个数。


  ZSET的实现用到了两个数据结构:hash table 和 skip list(跳跃表),其中hash table是具体使用redis中的dict来实现的,主要是为了保证查询效率为O(1) ,而skip list(跳跃表)主要是保证元素有序并能够保证INSERT和REMOVE操作是O(logn)的复杂度。


  音乐现在的通用投票排名系统就是基于redis来实现的,运行还不错。


  优点:基于redis开发,速度快;使用redis相关特性


  缺点:当达到亿级别时的数据时,性能会急剧下降

来实现排行榜的方法很多,可以根据自己的具体需求,参考选用。


via:cocoachina


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