上几篇主要是学习二分查找算法，但是二分查找底层依赖的是数组随机访问的特性，所以只能用数组来实现。如果数据存储在链表中，就没办法使用二分查找了吗？ 

此时跳表出现了，跳表（Skip list） 实际上就是在链表的基础上改造生成的。 

跳表是一种各方面性能都比较优秀的 动态数据结构，可以支持快速的插入、删除、查找操作，写起来也不复杂，甚至可以替代 红黑树？？。 

Redis 一共有5种数据结构，包括：

1、字符串(String)
redis对于KV的操作效率很高，可以直接用作计数器。例如，统计在线人数等等，另外string类型是二进制存储安全的，所以也可以使用它来存储图片，甚至是视频等。

2、哈希(hash)
存放键值对，一般可以用来存某个对象的基本属性信息，例如，用户信息，商品信息等，另外，由于hash的大小在小于配置的大小的时候使用的是ziplist结构，比较节约内存，所以针对大量的数据存储可以考虑使用hash来分段存储来达到压缩数据量，节约内存的目的，例如，对于大批量的商品对应的图片地址名称。比如：商品编码固定是10位，可以选取前7位做为hash的key,后三位作为field，图片地址作为value。这样每个hash表都不超过999个，只要把redis.conf中的hash-max-ziplist-entries改为1024，即可。
3、列表(List)
列表类型，可以用于实现消息队列，也可以使用它提供的range命令，做分页查询功能。

4、集合(Set)
集合，整数的有序列表可以直接使用set。可以用作某些去重功能，例如用户名不能重复等，另外，还可以对集合进行交集，并集操作，来查找某些元素的共同点

5、有序集合(zset)
有序集合，可以使用范围查找，排行榜功能或者topN功能。

其中第五个zset 有序集合 就是用跳表来实现的。那 Redis 为什么会选择用跳表来实现有序集合呢？  

一、如何理解跳表？ 

对于单链表来说，我们查找某个数据，只能从头到尾遍历链表，此时时间复杂度是 ○(n)。 

单链表 

那么怎么提高单链表的查找效率呢？看下图，对链表建立一级 索引，每两个节点提取一个结点到上一级，被抽出来的这级叫做 索引 或 索引层。 

第一级索引 

开发中经常会用到一种处理方式，hashmap 中存储的值类型是一个 list，这里就可以把索引当做 hashmap 中的键，将每 2 个结点看成每个键对应的值 list。 

所以要找到13，就不需要将16前的结点全遍历一遍，只需要遍历索引，找到13，然后发现下一个结点是17，那么16一定是在 [13,17] 之间的，此时在13位置下降到原始链表层，找到16，加上一层索引后，查找一个结点需要遍历的结点个数减少了，也就是说查找效率提高了 

那么我们再加一级索引呢？
跟前面建立一级索引的方式相似，我们在第一级索引的基础上，每两个结点就抽出一个结点到第二级索引。此时再查找16，只需要遍历 6 个结点了，需要遍历的结点数量又减少了。 

第二级索引 

当结点数量多的时候，这种添加索引的方式，会使查询效率提高的非常明显、

这种链表加多级索引的结构，就是跳表。