二分查詢底層依賴的是陣列隨機訪問的特性，所以只能用陣列來實現。如果資料儲存在鍊錶中，還想使用二分查詢，只需要對鍊錶稍加改造，就可以支援類似「二分」的查詢演算法。我們把改造之後的資料結構叫做跳表（skip list）。
對於乙個單鏈表來講，即便鍊錶中儲存的資料是有序的，如果要想在其中查詢某個資料，也只能從頭到尾遍歷鍊錶。這樣查詢效率就會很低，時間複雜度會很高，是 o(n)。
那怎麼來提高查詢效率呢？如果像圖中那樣，對鍊錶建立一級「索引」，查詢起來是不是就會更快一些呢？每兩個結點提取乙個結點到上一級，我們把抽出來的那一級叫做索引或索引層。
這樣如果我們想去尋找某個資料，比如10，可以先在索引層遍歷，找到對應範圍9-13之後，再下降到原屬鍊錶這一層，進行遍歷即可找到。
加來一層索引之後，查詢乙個結點需要遍歷的結點個數減少了，也就是說查詢效率提高了。如果資料量比較大的情況下，可以使用多級索引，在構建索引之後，查詢效率的提公升就會非常明顯。
這種鍊錶加多級索引的結構，就是跳表。
跳表採用的是二分思想，查詢速度會非常快，時間複雜度和二分演算法相同都是o(logn)。
在實際的軟體開發中，原始鍊錶中儲存的有可能是很大的物件，而索引結點只需要儲存關鍵值和幾個指標，並不需要儲存物件，所以當物件比索引結點大很多時，那索引占用的額外空間就可以忽略了。
因為跳表的原始資料結構是鍊錶，因此不存在插入後資料位移的問題，所以插入的關鍵還是查詢到對應插入的位置。
對於純粹的單鏈表，需要遍歷每個結點，來找到插入的位置。但是對於跳表來說，查詢某個結點的時間複雜度是 o(logn)，所以這裡查詢某個資料應該插入的位置，方法是類似的，時間複雜度也是 o(logn)。
刪除和插入類似。
當不停地往跳表中插入資料時，如果不更新索引，就有可能出現某 2 個索引結點之間資料非常多的情況。極端情況下，跳表還會退化成單鏈表。
跳表的索引是一種動態的資料結構，為了避免複雜度退化及查詢、插入、刪除操作效能下降，需要進行索引的平衡和維護，跳表是通過隨機函式來維護平衡性，這個隨機函式怎麼實現，之後找到參考資料我補充。
資料結構與演算法 跳表
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