索引：如何在海量数据中快速查找某个数据？

• 数据的存储，在底层只有两种形式：连续空间存储 和 零散空间存储，这两种形式对应了两种最基本的数据结构：数组 和 链表

• 使用这两种数据结构存储数据的空间利用率是最高的，但是如果想要实现更加快速的查找，我们就需要使用额外的操作，这两种操作是：用额外计算获取数据地址 和 用额外空间保持一种方便查找的结构。

• 用额外的计算获取数据地址，这种思路只能用于数组，因为数组的下标可以计算内存地址。具体应用如下：
  1.使用数组下标进行数据的随机访问，这也是数组的杀手锏
  2.通过对数据的计算确定数据应该存放的位置，这就是 散列表，这种计算方法就是哈希函数

• 用额外的空间保持方便查找的结构，这种思路用于“使用零散空间存储数据的情况”，你仔细思考，跳表、红黑树、B+树 是不是都是这种思路的产儿？
  1.跳表通过设置额外的节点索引，实现了加快数据查询的功能。
  2.红黑树、B+树 通过树这种结构用不同孩子保存了不同数据间的关系。

• 不同数据结构的组合可以实现更多功能。

• 如果想实现范围索引，最好的办法是使用有序链表，我们通过某种方法，找到数据范围中的起始结点，然后通过有序链表依次输出范围内的结点，直到数据超出范围，这里有几个现成的例子：
  1.跳表：通过额外的结点找到有序链表的起始结点，然后依次输出
  2.B+树：通过查找叶子节点定位有序链表的起始节点，然后依次输出