skiplist(跳表)的应用场景
1. 几种常用的数据结构
在学习跳表之前，我们先来比较下数组、链表、二叉查找树、平衡二叉树的一些比较：
数组：支持随机访问，在有序情况下可以采用二分查找(binarySearch)来快速查找。缺点也很明显：在有序数组中插入和删除数据时，为了保持元素的有序性，需要进行大量的数据移动操作。
链表：维护前后节点的指针，有序情况下，插入和删除数据操作比较简单。缺点就是没有办法快速查找，二分查找并不适用。
二叉查找树：支持高效的二分查找，也能快速地进行插入和删除操作。缺点是在某些极端情况下，二叉查找树可能变成一个线性链表。
平衡二叉树：对二叉树的缺点进行了改进，引进了平衡的概念。根据平衡算法的不同，具体实现有AVL树/B树(B-Tree)/B+树(B+Tree)/红黑树等。但是平衡二叉树实现起来比较复杂，较难理解。
2. 跳表
1. 结构
跳表由William Pugh 1989年发明。他在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中详细介绍了跳表的数据结构和插入删除等操作。论文是这么介绍跳表的：
Skip lists are a data structure that can be used in place of balanced trees.
Skip lists use probabilistic balancing rather than strictly enforced balancing and as a result the algorithms for insertion and deletion in skip lists are much simpler and significantly faster than equivalent algorithms for balanced trees.复制
引用自：https://en.wikipedia.org/wiki/Skip_list
跳表是一个“概率型”的数据结构，在很多应用场景中可以替代平衡树。与平衡树相比，有相似的渐进期望时间边界，但是它更快，更简单也更省空间。
是一个分层结构的多级链表，最下层链表包括所有数据，每个层级都是下一层级的索引，是一个用空间换时间的方案：
2. 复杂度
红黑树：插入、查找为O(logn)，但常数项较小；无锁实现的复杂性很高，一般需要加锁；数据天然有序。
SkipList：插入、查找为O(logn)，但常数项比红黑树要大；底层结构为链表，可无锁实现；数据天然有序。
skiplist性能：
| 场景 | 平均值 | 最坏情况 |
|---|---|---|
| 查找 | O(logn) | O(n) |
| 插入 | O(logn) | O(n) |
| 删除 | O(logn) | O(n) |
目前redis的zset和levelDB存储结构采用的就是skiplist。
3. 跳表特性
一个普通的有序链表:
如果从上面的列表中查找23需要遍历4次，查找59时需要遍历6次。而对这个链表，我们没法使用二分查找。
于是我们对数据节点加上一级索引如下图：
这样通过一级索引去找就相对来说快上很多。
还可以加上二级索引，如下图：
跳表结构：
跳跃表的层数，我们称之为维度，从上到下，我们称之为降维，它由很多个维度维成。
每一层都是一个有序的链表。
每一层中相同的元素，我们称为“同位素”。
Skip List主要思想是将链表与二分查找相结合，它维护了一个多层级的链表结构（用空间换取时间），可以把Skip List看作一个含有多个行的链表集合，每一行就是一条链表，这样的一行链表被称为一层，每一层都是下一层的"快速通道"，即如果x层和y层都含有元素a，那么x层的a会与y层的a相互连接（垂直）。最底层的链表是含有所有节点的普通序列，而越接近顶层的链表，含有的节点则越少。
最底层的链表，即包含了所有元素节点的链表是L1层，或称基础层。除此以外的所有链表层都称为跳跃层。
基础层包括所有的元素。
对一个目标元素的搜索会从顶层链表的头部元素开始，然后遍历该链表，直到找到元素大于或等于目标元素的节点，如果当前元素正好等于目标，那么就直接返回它。如果当前元素小于目标元素，那么就垂直下降到下一层继续搜索，如果当前元素大于目标或到达链表尾部，则移动到前一个节点的位置，然后垂直下降到下一层。
Skip List还有一个明显的特征，即它是一个不准确的概率性结构，这是因为Skip List在决定是否将节点冗余复制到上一层的时候（而在到达或超过顶层时，需要构建新的顶层）依赖于一个概率函数，举个栗子，我们使用一个最简单的概率函数：丢硬币，即概率P为0.5，那么依赖于该概率函数实现的Skip List会不断地"丢硬币"，如果硬币为正面就将节点复制到上一层，直到硬币为反。
相比于二叉查找树，跳表维持结构平衡的成本比较低，完全靠随机。而二叉查找树需要Rebalance来重新调整平衡的结构。
删除时自上而下，查找第一次出现节点的索引，并逐层找到每一层对应的节点，删除每一层查找到的节点，如果该层只剩下1个节点，删除整个一层(原链表除外)。
4. java实现
存储结构一般为:
jdk中提供的实现主要有：ConcurrentSkipListMap与ConcurrentSkipListSet，其中后者是基于前者实现的。关于这两个的源码分析，请关注之后的文章。
5. 参考
https://en.wikipedia.org/wiki/Skip_list
