zset---skiplist
跳跃表的原理
跳跃表的思想来自于一篇论文：Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees. 如果想要深入了解跳跃表，可以阅读论文原文。这里引用论文中的一幅图对跳跃表的原理作一个简单的说明。
上图用a,b,c,d,e五种有序链表及其变式（变式的名字是我随便起的）说明了跳跃表的motivation.
[a]单链表：查询时间复杂度O(n)
[b]level-2单链表：每隔一个节点为一个level-2节点，每个level-2节点有2个后继指针，分别指向单链表中的下一个节点和下一个level-2节点。查询时间复杂度为O(n/2)
[c]level-3单链表：每隔一个节点为一个level-2节点，每隔4个节点为一个level-3节点，查询时间复杂度O(n/4)
[d]指数式单链表：每2^i个节点的level为i+1，查询时间复杂度为O(log2N)
[e]跳跃表：各个level的节点个数同指数式单链表，但出现的位置随机，查询复杂度仍然是O(log2N)吗
之所以这里关心查询复杂度，因为有序链表的插入和删除复杂度等于查询复杂度。
作为一种概率性算法，文章证明了跳跃表查询复杂度的期望是O(logN).
有序表的搜索
考虑一个有序表：
从该有序表中搜索元素 < 23, 43, 59 > ，需要比较的次数分别为 < 2, 4, 6 >，总共比较的次数
为 2 + 4 + 6 = 12 次。有没有优化的算法吗? 链表是有序的，但不能使用二分查找。类似二叉
搜索树，我们把一些节点提取出来，作为索引。得到如下结构：
这里我们把 < 14, 34, 50, 72 > 提取出来作为一级索引，这样搜索的时候就可以减少比较次数了。
我们还可以再从一级索引提取一些元素出来，作为二级索引，变成如下结构：
这里元素不多，体现不出优势，如果元素足够多，这种索引结构就能体现出优势来了。
跳表
下面的结构是就是跳表：
其中 -1 表示 INT_MIN， 链表的最小值，1 表示 INT_MAX，链表的最大值。
跳表具有如下性质：
(1) 由很多层结构组成
(2) 每一层都是一个有序的链表
(3) 最底层(Level 1)的链表包含所有元素
(4) 如果一个元素出现在 Level i 的链表中，则它在 Level i 之下的链表也都会出现。
(5) 每个节点包含两个指针，一个指向同一链表中的下一个元素，一个指向下面一层的元素。
跳表的搜索
例子：查找元素 117
(1) 比较 21， 比 21 大，往后面找
(2) 比较 37, 比 37大，比链表最大值小，从 37 的下面一层开始找
(3) 比较 71, 比 71 大，比链表最大值小，从 71 的下面一层开始找
(4) 比较 85， 比 85 大，从后面找
(5) 比较 117， 等于 117， 找到了节点。
具体的搜索算法如下：
C代码 
- /* 如果存在 x, 返回 x 所在的节点，
- * 否则返回 x 的后继节点 */
- find(x)
- {
- p = top;
- while (1) {
- while (p->next->key < x)
- p = p->next;
- if (p->down == NULL)
- return p->next;
- p = p->down;
- }
- }
跳表的插入
先确定该元素要占据的层数 K（采用丢硬币的方式，这完全是随机的）
然后在 Level 1 ... Level K 各个层的链表都插入元素。
例子：插入 119， K = 2
如果 K 大于链表的层数，则要添加新的层。
例子：插入 119， K = 4
丢硬币决定 K
插入元素的时候，元素所占有的层数完全是随机的，通过一下随机算法产生：
C代码
- int random_level()
- {
- K = 1;
- while (random(0,1))
- K++;
- return K;
- }
相当与做一次丢硬币的实验，如果遇到正面，继续丢，遇到反面，则停止，
用实验中丢硬币的次数 K 作为元素占有的层数。显然随机变量 K 满足参数为 p = 1/2 的几何分布，
K 的期望值 E[K] = 1/p = 2. 就是说，各个元素的层数，期望值是 2 层。
跳表的高度。
n 个元素的跳表，每个元素插入的时候都要做一次实验，用来决定元素占据的层数 K，
跳表的高度等于这 n 次实验中产生的最大 K，待续。。。
跳表的空间复杂度分析
根据上面的分析，每个元素的期望高度为 2， 一个大小为 n 的跳表，其节点数目的
期望值是 2n。
跳表的删除
在各个层中找到包含 x 的节点，使用标准的 delete from list 方法删除该节点。
例子：删除 71
