我对从跳过列表中插入或删除元素所花费的时间感到困惑。
假设有一个高度为H的跳过列表，每个级别包含n / 2 ^ i个条目
n =键值对的总数
i =跳过列表的级别i＆lt; = H
现在，根据理论，插入操作将执行以下操作
1.找到一个键＆lt; =正在插入的键
2.插入此键
3.在基准水平之上的水平中随机创建此条目。
让我们假设跳过列表基于链表。
第1步：应该采取O（n）。
第2步：应该是O（1）。
第3步：应该是O（log n）时间。我仍然对这个逻辑感到困惑，它将成为下面问题的一部分
问题
基于上述事实，插入的时间不应该是O（n）+ O（1）+ O（log n）？ 忽略低阶项，它应该通过O（n）+ O（log n）？
步骤3应该再花费O（n）时间来搜索正在插入的键＆lt; =键，然后再插入o（1）。导致插入运行时间过于复杂？
书籍说，在跳过列表中插入需要O（log n）时间。我一定错过了一些重要的信息，请你帮我理解这个概念。
答案 0 :(得分：1)
由于跳过列表用于存储已排序的数据，因此在查找插入新元素的位置时，您可以执行比线性搜索更智能的操作。
基本上，您可以使用更高级别的指针执行类似于二进制搜索的操作。例如，通过检查log n - 1级别上的链接，您可以将新项目与列表中间的项目进行比较，从而确定是否应将其插入列表的前半部分或后半部分。然后你继续这样，每次查看较低级别的链接以获得更好的精度。这会将算法中第1步的复杂性降至O(log n)。
答案 1 :(得分：1)
跳过列表的整个要点是不必遍历整个列表来查找项目。您首先在上面的列表中搜索，然后在一个级别上搜索，依此类推，直到您到达基本列表。
假设顶部列表包含2个项目，第一个项目和中间某个项目。当您搜索您的项目时，该列表已被削减一半。每个级别大约将列表减半。这就是插入O（log n）的原因。