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Redis使用跳表（Skip List）作为有序集合（Sorted Set）的底层数据结构之一。跳表是一种随机化的数据结构，它通过在链表的不同层级上构建索引来加速搜索操作，提供了比普通链表更快的查找速度，平均时间复杂度为O(log n)。

以下是Redis中跳表插入数据的基本过程：

以下是Redis中跳表插入数据的基本过程：

1. 初始化和随机化层级：
   • 首先，初始化一个新节点，并为其分配足够的空间来存储键值和分值。
   • 然后，随机确定新节点的层级高度。Redis通常使用一种类似于抛硬币的方法，每次都有一定的概率增加层级，直到抛硬币的结果不允许再增加为止。层级越高，新节点将在更多的层级上出现，这有助于加速后续的查找操作。
2. 寻找插入位置：
   • 从跳表的最高层级开始，找到小于等于新节点分值的最大节点。这一过程类似于二分查找，从顶部开始向下移动，直到找到正确的插入位置。
   • 为了加速这一过程，Redis会维护一个栈（或数组）来保存沿途经过的节点，这被称为update栈。栈中的元素代表了每一层的前驱节点。
3. 插入新节点：
   • 在找到正确的插入位置后，将新节点插入到跳表的每一层中，从最高层级开始，直到新节点的随机层级高度为止。
   • 更新update栈中对应层级的前驱节点的后继指针，指向新插入的节点。
   • 同时，新节点的前驱指针指向栈中的前驱节点，后继指针指向原来的后继节点。
4. 更新跳表的高度：
   • 如果新插入的节点的层级高度超过了跳表当前的最大高度，那么跳表的高度将会更新为新节点的高度。
5. 调整跨度（span）：
   • 跳表中的节点还包含一个跨度（span），表示从该节点到下一节点的距离。在插入新节点后，需要更新受影响节点的跨度值，确保它们反映最新的跳表结构。
6. 跳表节点计数更新：
   • 插入操作完成后，跳表的节点总数会增加，需要更新跳表的节点计数统计。

通过上述过程，Redis能够有效地在跳表中插入新的键值对，同时保持数据结构的有序性和高效性。值得注意的是，尽管插入操作理论上可以在O(log n)的时间内完成，但由于需要更新多层索引，实际操作中可能需要进行多次内存分配和链接操作。然而，由于跳表的随机化性质，这些操作的平均成本仍然较低。

redis跳跃表图解&插入详述