前言

做游戏的一般都有游戏排行榜的需求，要查一下某个uid的积分排名第几，这里我给大家推荐之前我们使用的一种排序算法，跳表skiplist。

跳表是一个随机化的数据结构。它允许快速查询一个有序连续元素的数据链表。跳跃列表的平均查找和插入时间复杂度都是O(log n)，优于普通队列的O(n)。性能上和红黑树，AVL树不相上下，但跳表的原理非常简单，目前Redis和LevelDB中都有用到。

跳表是一种可以替代平衡树的数据结构。跳表追求的是概率性平衡，而不是严格平衡。因此，跟平衡二叉树相比，跳表的插入和删除操作要简单得多，执行也更快。

跳表和平衡二叉树

为什么跳表可以高效的获取rank呢？只能说跳表的数据结构设计巧妙。

跳表本身提供的功能类似于平衡二叉树以及高级变种，可以对目标值进行快速查找，时间复杂度为O(lgN)。但是跳表的实现原理比实现一颗高效的平衡二叉树（比如红黑树）要简单太多，这是跳表非常大的一个优势。

关键在于，跳表计算某个score的排名次序，与在跳表中找到这个score的时间复杂度是一样的，仍旧是O(lgN)。反观二叉树系列，它们找到一个值也很快，但是要想知道这个值排名第几，似乎只能按照先序遍历的方式来统计排在前面的值个数。

其实跳表获取排名的思路也是数一下前面有多少个值，但因为”跳跃”的关系，统计的过程被加速了，因而rank效率更高。

跳表find原理

因为rank的计算过

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