😩Skiplist
Introduction:
从时间复杂度上来看，似乎和平衡树差不多，但是和平衡树比较起来，它的编码复杂度更低，实现起来更加简单。平衡树经常需要旋转操作来维护两边子树的平衡，不仅编码复杂，理解困难，而且debug也非常不方便。SkipList克服了这些缺点，原理简单，实现起来也非常方便。
但是捏由于查找需要，我们还要保证元素的有序性。有个前提：元素添加的顺序时无序的。
跳表又引入了新的骚操作：随机深度 -> 一个节点的指针数量是随机的
每个节点的第i个指针（这里就不是指向后第i个元素的了）指向的元素一定是离它最近的、指针数量大于等于i的元素（的第i个指针）。
Node:
我们首先说node:
由于我们需要一个字段来查找，一个字段存储结果，所以显然key和value是必须的字段。
另外就是每个节点会有一个指针列表，记录可以指向的位置。
Node类中的方法：
为第k个后向指针赋值
获取指定深度的指针指向的节点的key
获取指定深度的指针指向的节点
Skip! Skip! Skip!
建议先写构造函数和随机生成节点深度的函数，后者在跳表中要设计一个概率P，随机一个0-1的浮点值，大于P则深度++，否则返回当前深度，为了防止极端情况——深度炸了，我们规定一个最大深度。
另外， 跳表中除了有head还有tail，由于要实现查询，就要实现元素有序，所以我们把head的key设置成无穷小，tail的key设置成无穷大，默认head的后向指针是全满的，全部指向tail。
query
类似贪心，每次都看本节点最大的key，若小于要查找的就跳，否则就从大到小遍历本节点的key
比如上图当中，假设我们要查找20，首先我们在head的位置的最高点往后看，直接看到了正无穷，它是大于20的，说明我们看太远了，应该往下走一层。于是我们走到4层，这次我们看到了17，它是小于20的，所以就移动过去。
移动到了17之后，我们还是从4层开始看起，然后发现每一层看到的元素都大于等于20，那么说明17就是距离20最近的元素（有可能20不存在）。那么我们从17开始往后移动一格，就是20可能出现的位置，如果这个位置不是20，那么说明20不存在。
delete
首先找到要删除的节点X。
直接删掉不行，还要改要删掉的节点X前面的一些节点的后向指针（指向要删除节点X的指针）
不妨联系查找，还记得我们查找的时候，每次都看得尽量远的贪心法吗？
我们每次发生”下楼“操作的元素不就是最近的一个能看到X的位置吗？也就是说我们把查找过程中发生下楼的位置都记录下来即可。
insert
首先同样需要查找，因为我们要将元素放到正确的位置。
如果这个位置已经有元素了，那么我们直接修改它的value，其实这就是修改操作了，如果设计成禁止修改，也可以返回失败。
插入的过程同样会影响其他元素的指针指向的内容，我们分析一下就会发现，插入的过程和删除其实是相反的。删除的过程当中我们需要将指向x的指向x指向的位置，而插入则是相反，我们要把指向x后面的指针指向x，并且也需要更新x指向的位置，如果能理解delete，那么理解insert其实是板上钉钉的。
来个wiki上的动图：
这里放一个我自己写的 C++示例 👈
Last updated
