前序
現在有一組資料，
然後要從這組數組中找到某個數，比如要查找數7，一般來說，逐個逐個來查找的話，那麼時間複雜度就是O(n)，
當n的數量達到上百萬，或上千萬時，那性能是非常差的，在我們系統中是不能接受的。
也許我們想到了hash，平衡二叉樹結構來提高性能，今天我們來講另一個結構：跳躍表-skiplist。
比如二叉樹，它會提取一些節點作為樹的根節點，當然這裡樹指整棵樹也指樹的子樹，類似地，我們跳躍表也可以提取出一些關鍵節點出來，
像上圖，我們提取1，5，11節點出來，則這裡跳躍表的最大層次高度為2。
再用上面的例子，那我們查找7的話，如何查找？
查找
我們從最大高度的開始找起，首先從1節點開始，7比1大，則找1的下一個節點，從1節點的最高高度找到它的下一個節點節點5（如果7比最高高度的下一節點數少，則從1節點的最高高度往下降一高度的下一節點比較），7比5大，則在目前高度，打5的下一節點11，7比11小，則5的高度降小一級，找5的0高度的下一節點9，7比9小，則結束了，沒有找到。
路徑為：（1）->（5）->（9）
跳躍表通過關鍵節點的比較，和跳躍表高度的下一節點比較，時間複雜度為O(log2(n)。空間複雜度為O(2n)。
添加
現我們需要添加元素時，比如添加12，17：
添加到跳躍表後，
新的元素添加到跳躍表後，是否需要提取出新的關鍵節點，通過抛硬币，正面則提取關鍵節點，是否提取關鍵節點，可參照的說明Skip_list。
再提取
删除
删除節點則移除相關節點，相關的下一節點也移除，添加和删除節點，跳躍表維護比較簡單，不像紅黑樹需要重新維護紅黑樹平衡，左旋，右旋，變色等等操作。
skip list:
https://en.wikipedia.org/wiki/Skip_list