Redis为什么采用跳表来优化时间复杂度（为什么redis用跳表）

Redis是一款开源的基于内存的分布式高性能和可扩展的KEY-value（键值）存储系统。 它是一种高效的数据结构服务器，支持多种数据结构，包括string（字符串）、list（列表）、set（集合）、sorted set（有序集）等，更重要的是Redis支持数据持久化，即使Redis服务器宕机，重新启动之后还能恢复原来数据。

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Redis支持O(1)时间复杂度，可以让开发者快速查找和访问特定的key。但由于key可能多达几十万甚至上百万条，因此随着key数量的增多，查找特定key时的查找速度会不断的下降，而满足实际开发需求的查找速度需要更快。

为了优化查找数据的时间复杂度，Redis采用了跳表结构（skip list）作为底层数据结构。跳表由每一层组成，每一层都是一个有序的链表，上层的链表中的某些节点指向下层的节点，从而形成一个多级的链表结构。对于跳表中的元素，查找和更新操作都可以O(log N)，插入操作可以O(log N)。与哈希散列表相比，跳表每次只需迭代更少的节点，因此查找和插入操作的效率会更高。

下面是使用Python语言实现跳表代码：

class SkipList:
    """跳表类"""
 
    def __init__(self):
        # 最大层阶数
        self.max_level = 3
        # 层阶索引，初始化为1
        self.level = 1
        # 头节点
        self.head = SkipListNode(max_level=self.max_level)
 
 
class SkipListNode:
    """单个节点的结构"""
 
    def __init__(self, key=None, value=None, max_level=None):
        self.key = key
        self.value = value
        self.max_level = max_level
        self.next_nodes = [None] * max_level

从上面可以看出，Redis采用跳表可以大大提升数据查询的性能，可以满足实际开发中的性能需求，而且还可以显著减少内存消耗。Redis团队选择跳表之所以是因为它是一种简单且实用的数据结构，方便Redis来维护一系列的 key，有效地满足复杂的时间复杂度。

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