Redis-有序集合(Zset)数据结构

集合概念

Set

Set类似于Java中的HashSet 。Redis中的set类型是一种无序集合，集合中的元
素没有先后顺序，并且不可重复。

当需要存储一个列表数据，又不不能出现重复数据时，Set 是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个Set集合内的接口，List是没有这种接口的

可以基于set轻易实现交集、并集、差集的操作。Redis 可以非常方便的实现如共同关注、共同粉丝、共同喜好等功能。这个过程也就是求交集的过程。

Zset

和Set相比，sorted set增加了一个权重参数score, 使得集合中的元素能够按score
进行有序排列，还可以通过score的范围来获取元素的列表。有点像是Java中HashMap和TreeSet的结合体。

其有两种实现方式，分别是ziplist和skiplist

实现方式

当有序集合保存的元素数量小于128个或者有序集合保存的所有元素的长度小于64字节时，Zset选用ziplist实现，其他情况选用skiplist实现；

ziplist - 压缩列表

ziplist，顾名思义压缩列表，每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存，第一个节点保存元素的value，第二个元素保存元素的score；

skiplist - 跳表

跳表(skip List)是一种随机化的数据结构，基于并联的链表，实现简单，插入、删除、查找的复杂度均为logn。

简单说来跳表也是链表的一种，只不过它在链表的基础上增加了跳跃功能，正是这个跳跃的功能，使得在查找元素时，跳表能够提供logn的时间复杂度

普通链表

在普通链表中，如果我们要查找某个元素，那么需要从头开始逐个进行比较，直到找到包含数据的那个节点，或者找完所有的节点（没找到）。

这样的话，时间复杂度为O(n)；
当我们要插入新数据的时候，也要经历同样的查找过程，从而确定插入位置

跳表

假如我们每相邻两个节点增加一个指针，让指针指向下下个节点，如上图，比如节点是1 - 2 - 3 - 4 - 5，增加节点1 - 3 - 5

这样形成一个新的链表，但它包含的节点个数只有原来的一半1，3，5

当我们想查找数据的时候，可以先沿着这个新链表进行查找。当碰到比待查数据大的节点时，再回到原来的链表中进行查找。
比如查找3，之间可用从1指向3，即可跳过2，当数据量大的时候，只需要查询原有数据量的一半

利用同样的方式，我们可以在上层新产生的链表上，继续为每相邻的两个节点增加一个指针，从而产生第三层链表。

依次类推，当链表足够长的时候，这种多层链表的查找方式能让我们跳过很多下层节点，大大加快查找的速度。

skiplist正是受这种多层链表的想法的启发而设计出来的。实际上，按照上面生成链表的方式，上面每一层链表的节点个数，是下面一层的节点个数的一半，这样查找过程就非常类似于一个二分查找，使得查找的时间复杂度可以降低到O(log n)。

存在问题

这种数据结构可用加快查询速度，但是在插入删除数据是就会出现问题

新插入一个节点之后，就会打乱上下相邻两层链表上节点个数严格的2:1的对应关系。
如果要维持这种对应关系，就必须把新插入的节点后面的所有节点（也包括新插入的节点）重新进行调整，这会让时间复杂度重新蜕化成O(n)。
删除数据也有同样的问题。