选摘自：https://time.geekbang.org/column/article/42896
ps: ZSET是基于【压缩列表】或者【跳跃表+字典】
一、跳表介绍
首先，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（Red-black tree）。
对于一个单链表而言，即便要从链表查找一个数据，也要经过一遍遍历，复杂度为O(n)；试想如果对于一个顺序链表，如果有类似索引，比如就像书的章节似的，那么遍历次数可能会减少。对于数据量比较大的存储结构，可能存在多级索引。
这种 链表+多级索引的结构，就是跳表。
下图为正常顺序表：
那怎么来提高查找效率呢？如果像下图那样，对链表建立一级“索引”，查找起来是不是就会更快一些呢？每两个结点提取一个结点到上一级，我们把抽出来的那一级叫作索引或索引层。图中的 down 表示 down 指针，指向下一级结点。
跟前面建立第一级索引的方式相似，我们在第一级索引的基础之上，每两个结点就抽出一个结点到第二级索引。
下图为64 个结点的链表，按照前面讲的这种思路，建立了五级索引。
所以，当链表的长度 n 比较大时，比如 1000、10000 的时候，在构建索引之后，查找效率的提升就会非常明显。
二、用跳表查询到底有多快？
假如每两个节点产生一个索引，每两个一级索引节点产生一个二级索引节点，那么每两个结点会抽出一个结点作为上一级索引的结点，那第一级索引的结点个数大约就是 n/2，第二级索引的结点个数大约就是 n/4，第三级索引的结点个数大约就是 n/8，依次类推，也就是说，第 k 级索引的结点个数是第 k-1 级索引的结点个数的 1/2，那第 k级索引结点的个数就是 n/(2k)。
假设有h层高，最高级的索引有 2 个结点,那么，2^(h+1)=n,即h=log2n-1,即logn级。每层遍历复杂度为m，那么在跳表中查询一个数据的复杂度就为O(m*logn)
假设我们要查找的数据是 x，在第 k 级索引中，我们遍历到 y 结点之后，发现 x 大于 y，小于后面的结点 z，所以我们通过 y 的 down 指针，从第 k 级索引下降到第 k-1 级索引。在第 k-1 级索引中，y 和 z 之间只有 3 个结点（包含 y 和 z），所以，我们在 K-1 级索引中最多只需要遍历 3 个结点，依次类推，每一级索引都最多只需要遍历 3 个结点。
通过上面的分析，我们得到 m=3，所以在跳表中查询任意数据的时间复杂度就是 O(logn)。
这个查找的时间复杂度跟二分查找是一样的。换句话说，我们其实是基于单链表实现了二分查找。前提是建立了很多级索引，空间换时间。