跳躍表在查詢、添加、刪除的時間複雜度上做到O(logN)
跳躍表（SkipList）是一種基於有序鏈表的擴展，簡稱跳錶
思考：如何才能更快找到一個有序鏈表的某一節點
以上做法雖然增加了50%的額外空間，但是性能提高了一倍，此外還可以繼續提取
當大量的新節點通過逐層比較，最終插入到原鏈表之後，上層的索引節點會漸漸變得不夠用，所以需要考慮如何從新節點當中選取一部分提取到上一層（採用拋硬幣的方式，隨機決定新節點是否提拔，每向上提拔一層的機率是50%）
之所以使用拋硬幣的方式，是因爲跳躍表刪除和添加的節點是不可預測的，很難用一種有效的算法來保證跳錶的索引分佈始終均勻
綜上：跳躍表插入節點的流程有以下幾步
1、新節點和各層索引節點逐一比較，確定原鏈表的插入位置。O（logN）
2、把索引插入到原鏈表。O（1）
3、利用拋硬幣的隨機方式，決定新節點是否提升爲上一級索引。結果爲“正”則提升並繼續拋硬幣，結果爲“負”則停止。O（logN）
4、總體上，跳躍表插入操作的時間複雜度是O（logN），而這種數據結構所佔空間是2N，既空間複雜度是 O（N）。
刪除流程：
1、自上而下，查找第一次出現節點的索引，並逐層找到每一層對應的節點。O（logN）
2、刪除每一層查找到的節點，如果該層只剩下1個節點，刪除整個一層（原鏈表除外）。O（logN）
3、總體上，跳躍表刪除操作的時間複雜度是O（logN）。
跳躍表和二叉查找樹的區別：
跳躍表維持結構平衡的成本比較低，完全依靠隨機。而二叉查找樹在多次插入刪除後，徐亞Rebalance來重新調整結構平衡
應用：Redis中的Sorted-set
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