看了redis的跳錶的源碼，感覺代碼的實現非常短小精悍。
redis中跳錶主要實現：增刪改查， 除了這幾個常規功能之外，還有一個很牛逼且很實用的功能：獲取節點的rank排名、或者獲取指定範圍rank的節點。
redis中跳錶的實現
typedef struct zskiplistNode {
robj *obj;
double score; // 內部節點排序的依據，如果值相等根據obj對象排序。
struct zskiplistNode *backward; //後退指針。每次只能後退一個節點
struct zskiplistLevel {
struct zskiplistNode *forward; //前進指針。一次可能跳過多個節點
unsigned int span; //跨度。 表示當前節點在當前層到達下一個節點的距離。後續查找節點的時候，每層會獲取一個節點，這些節點的span加起來，就是節點的rank。
} level[];
} zskiplistNode;
typedef struct zskiplist {
struct zskiplistNode *header, *tail; //頭結點和尾節點。tail是爲了實現反向查找，即根據score從大到小的 順序查找。注意header中的第一個節點是空節點。如果當前層的鏈爲null，span表示鏈表的長度。header->forward節點的backward指向null。
unsigned long length; //節點的數量
int level; //跳躍表中節點的最大層數。根據實際需要增加或者減小。因此每個節點level不同，分配的空間大小也不同。
} zskiplist;
主要函數：
zslInsert函數：添加一個節點
update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL]變量：每層待插入節點的上一個節點。
rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL]變量：update[i]節點的rank，即鏈表頭到update[i]節點的距離。
函數主要邏輯：
1.計算每層要插入節點的前一個節點，以及該節點的rank，這段代碼實現的很精簡，而且後續增刪改查都用到。
2.根據zslRandomLevel函數獲取新結點的level，如果大於當前的最大level，新的level上第一個節點初始化。注意新的level上由於第一個節點的後繼節點是NULL，即鏈表結尾，因此第一個節點的跨度爲鏈表長度。
3.創建新節點，更新每層中的鏈表關係和span。主要分2部分：一部分是底層要插入節點的level，這部分要更改update[i]節點在第i層和新插入節點的鏈表指針、span；第二部分由於沒有插入節點，只要更改update[i]->level[i].span++
4.如果新插入的節點是頭節點或者尾節點，修改zskiplist
zslDelete函數：刪除一個節點
1.找到每層中要處理節點的前一個節點，保存在update[i]
2.如果鏈表中存在該節點，檢查每層中update[i]的下一個節點是不是要刪除的節點，如果是則刪除，並且update[i]對應的第i層的span要和下一個節點的span合併。如果不是，update[i]第i層的span-1
其他功能的實現和上面兩個函數的基本一致，這裏不在贅述。
redis中跳錶相比紅黑樹、hash的優點：
1.跳錶和紅黑樹可以實現有序排列，即可以進行範圍查詢，hash只支持單值查詢。
2.跳錶的修改和刪除的複雜度爲O（n），redis中採用zslRandomLevel計算不同點的層次，不用嚴格維護上次節點是下層節點一半數量，將複雜度降低爲O(logn)。雖然和紅黑樹的時間複雜度相等，但是實際操作中不需要考慮樹的維護，只要處理相鄰的節點指針，操作簡單快速。
3.算法的遠比紅黑樹簡單的多。
4.redis中獲取某段範圍的節點，紅黑樹根據中序遍歷，跳錶只需要根據鏈表指針順序讀取，執行速度和實現複雜度都優於紅黑樹
5.redi的跳錶跳錶平均每個節點有1.33個指針（根據zslRandomLevel計算平均指針數量），紅黑樹至少有2個，佔用空間少一些。
6.redis的跳錶維護了span字段，可以快速計算出節點的rank或者獲取指定rank的節點