最初知道跳表是看到redis源码里用了跳表做实时排序，跳表的模型如下
那么要实现一个玩家榜单实时排名，就是要对这个链表做实时维护，保证其有序性，如
1、服务器启动从DB中加载N个上榜的玩家
2、用跳表对其进行插入。插入完跳表是个有序的自然形成排行
3、当有玩家数据变动
1）如果排行榜已满，先判断Score是否比最后一名低，如果是直接抛弃
2）如果自己在排行榜，是 ，如果在帮就把自己的SkipListNode删除，然后插入
3）如果自己不在排行榜，则直接插入自己，删除最后一面，并向数据库发出存储指令(新增自己，删除最后一名，【如果自己和最后一名是一个人则什么也不做】)
平衡二叉树也可以实现以上效果，那么为什么选择跳表呢？
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在做范围查找的时候，平衡树比skiplist操作要复杂。在平衡树上，我们找到指定范围的小值之后，还需要以中序遍历的顺序继续寻找其它不超过大值的节点。如果不对平衡树进行一定的改造，这里的中序遍历并不容易实现。而在skiplist上进行范围查找就非常简单，只需要在找到小值之后，对第1层链表进行若干步的遍历就可以实现。
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平衡树的插入和删除操作可能引发子树的调整，逻辑复杂，而skiplist的插入和删除只需要修改相邻节点的指针，操作简单又快速。
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从内存占用上来说，skiplist比平衡树更灵活一些。一般来说，平衡树每个节点包含2个指针（分别指向左右子树），而skiplist每个节点包含的指针数目平均为1/(1-p)，具体取决于参数p的大小。如果像Redis里的实现一样，取p=1/4，那么平均每个节点包含1.33个指针，比平衡树更有优势。