跳表存储方式和查找方式

跳表（Skip List）是一种基于链表的数据结构，它可以用来存储有序元素并支持快速查找。跳表的每个节点都包含一个指向下一个节点的指针，同时还包含多个指向更远节点的指针，这些指针被称为跳跃指针（跳表的英文名称Skip List即来源于此）。

跳表的查找方式类似于二分查找，但跳表通过跳跃指针可以在链表中跳跃多个节点，从而达到快速查找的目的。具体来说，从跳表的顶层开始查找，如果目标元素比当前节点的值大，则沿着当前节点的跳跃指针继续向右跳跃；如果目标元素比当前节点的值小，则退回到当前节点的前一个节点，然后从下一层开始查找。不断重复上述过程，直到找到目标元素或者到达链表的底层。

跳表的插入和删除操作也类似于查找操作，需要通过跳跃指针在链表中定位到插入或删除位置，然后进行相应的操作。跳表的优点是插入、删除和查找的时间复杂度都是O(log n)，空间复杂度也比较低，因此在一些需要快速查找的应用场景中得到广泛应用。

相关问题

redis中zset和跳表什么关系

Redis 中的 zset 和跳表（Skip List）都是用于存储有序集合的数据结构，它们都提供了一种高效的方式来存储键值对，并保持元素按照值的顺序排列。然而，它们之间存在一些关键的区别：

### Redis 中 ZSet 的特性

ZSet 在 Redis 内部实现了通过跳跃表（Skip List）的数据结构来存储数据，它支持以下功能：

1. **唯一性**：每个成员必须是唯一的，不能有重复的成员。
2. **排序**：成员按照分数（score）大小排序。
3. **范围查询**：可以快速地根据分数区间检索出成员列表。
4. **添加、删除操作**：插入和移除操作也相对高效。

### 跳跃表（Skip List）

跳表是一种概率性平衡查找树，其特征包括：

- **多级索引**：每一层都有一个指向下一个节点的指针。低层级的节点总是高于上一层的对应节点，形成“跳跃”效果，提高了搜索效率。
- **随机化**：节点的高度是随机生成的，通常情况下高度较低，只有少数节点达到较高的层数。
- **动态调整**：新增节点时，可能会导致整个跳表的高度发生变化，这需要相应地调整所有受影响的节点的高度。

### Redis 中 ZSet 与跳表的关系

尽管 ZSet 使用了跳表作为底层数据结构，但这并不意味着它们直接等同于跳表。Redis 对跳表进行了优化和封装，使其更适合在内存数据库环境下的使用，例如：

- **高并发访问**：跳表能够提供良好的并发访问性能，尤其是在读操作密集的场景下。
- **内存效率**：Redis 设计时考虑到内存限制，因此对于数据结构的选择和管理都非常注重内存占用和访问速度的平衡。
- **功能性增强**：除了基本的查找、插入、删除外，Redis 的 ZSet 还提供了更多的高级功能，如计算区间内的元素数量、平均值、最大值、最小值等统计信息。

总结起来，Redis 中的 ZSet 实际上是一个高度优化和封装了跳表特性的数据结构，旨在满足特定应用场景的需求，如实时分析、计数排名等场景，在保证高性能的同时还提供了丰富的API和功能集。

红黑树和跳表各有什么优劣

红黑树和跳表都是常用的数据结构，它们各有优劣。
1. 红黑树在普通的查找、插入、删除操作上的平均复杂度为O(log n)，最坏情况下时间复杂度为O(log n)。而跳表在普通的查找、插入、删除操作上的平均复杂度为O(log n)，而在最坏情况下时间复杂度为O(n)。
2. 跳表需要额外的空间来存储索引，而红黑树不需要。在空间复杂度方面，红黑树优于跳表。
3. 对于有序的数据结构，红黑树可以通过中序遍历得到有序的结果，而跳表则需要进行特殊的处理才能得到有序结果。

因此，红黑树和跳表的使用取决于具体的需求和场景。如果需要高效的查找、插入、删除，并且对空间复杂度有限制，则红黑树是更好的选择。如果数据规模较小、对空间限制不严格，或者需要快速地得到有序结果，则跳表是更好的选择。