Redis是一个高性能的键值数据库，它支持多种数据类型，如字符串、列表、集合、有序集合等。有序集合是一种可以存储多个元素，并且每个元素都有一个分数（score）的数据类型，它可以按照分数对元素进行排序，也可以对元素进行范围查询、排名查询等操作。那么，Redis是如何实现有序集合的呢？
Redis的有序集合内部使用了两种数据结构：哈希表和跳表。哈希表用来存储元素和分数的映射关系，跳表用来按照分数对元素进行排序和查找。跳表是一种特殊的链表，它在每个节点上增加了多个指针，指向不同层次的后继节点，这样可以加快查找的速度，同时也方便插入和删除操作。跳表的平均时间复杂度为O(log n)，空间复杂度为O(n)。
那么，为什么Redis选择了跳表而不是树结构呢？树结构也是一种常用的数据结构，它可以实现有序存储和快速查找，比如红黑树、AVL树、B树等。树结构的平均时间复杂度也是O(log n)，空间复杂度也是O(n)。那么，跳表和树有什么优缺点呢？
首先，跳表相比于树结构，更容易实现和维护。树结构需要维护很多额外的信息，比如平衡因子、父节点指针、子节点指针等，这些信息在插入和删除操作时需要不断更新，以保证树的平衡性和正确性。而跳表只需要维护每个节点的多个指针，这些指针在插入和删除时只需要简单地修改即可。因此，跳表的代码量更少，出错的可能性也更低。
其次，跳表相比于树结构，在并发环境下更有优势。树结构在插入和删除时需要对整棵树进行锁定，以防止其他线程对树进行修改，这会降低并发性能。而跳表只需要对局部节点进行锁定，即可完成插入和删除操作，这样可以减少锁的竞争，提高并发性能。
最后，跳表相比于树结构，在内存分配上更灵活。树结构需要预先分配固定大小的内存空间来存储节点，如果节点数量超过了内存空间，就需要重新分配内存空间，并且将原来的节点复制到新的内存空间中，这会增加内存开销和时间开销。而跳表可以动态地分配内存空间来存储节点，每次只需要分配一个节点所需的内存空间即可，这样可以节省内存空间和时间开销。