跳表的定义
- 跳表，又叫做跳跃表、跳跃列表，在有序链表的基础上增加了“跳跃”的功能
- 跳表在原来的有序链表上加上了多级索引，通过索引来快速查找；可以支持快速的删除、插入和查找操作。
- 跳表实际上是一种增加了前向指针的链表，是一种随机化的数据结构
- Redis中 的 SortedSet、LevelDB 中的 MemTable 都用到了跳表
- 对比平衡树, 跳表的实现和维护会更加简单, 跳表的搜索、删除、添加的平均时间复杂度是 O(logn)
跳表的演化过程
对于单链表来说，即使数据是已经排好序的，想要查询其中的一个数据，只能从头开始遍历链表，这样效率很低，时间复杂度很高，是 O(n)。 那我们有没有什么办法来提高查询的效率呢？我们可以为链表建立一个“索引”，这样查找起来就会更快，如下图所示，我们在原始链表的基础上，每两个结点提取一个结点建立索引，我们把抽取出来的结点叫作索引层或者索引，down 表示指向原始链表节点的指针。
现在如果我们想查找一个数据，比如说 15，我们首先在索引层遍历，当我们遍历到索引层中值为 14 的结点时，我们发现下一个结点的值为 17，所以我们要找的 15 肯定在这两个结点之间。这时我们就通过 14 结点的 down 指针，回到原始链表，然后继续遍历，这个时候我们只需要再遍历两个结点，就能找到我们想要的数据。好我们从头看一下，整个过程我们一共遍历了 7 个结点就找到我们想要的值，如果没有建立索引层，而是用原始链表的话，我们需要遍历 10 个节点。
通过这个例子我们可以看出来，通过建立一个索引层，我们查找一个基点需要遍历的次数变少了，也就是查询的效率提高了。
那么如果我们给索引层再加一层索引呢？遍历的节点会不会更少呢，效率会不会更高呢？我们试试就知道了。
现在我们再来查找 15，我们从第二级索引开始，最后找到 15，一共遍历了 6 个节点，果然效率更高。
当然，因为我们举的这个例子数据量很小，所以效率提升的不是特别明显，如果数据量非常大的时候，我们多建立几层索引，效率提升的将会非常的明显，感兴趣的可以自己试一下，这里我们就不举例子了。
这种通过对链表加多级索引的机构，就是跳表了。
