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跳跃表（SkipList）是一种有序数据结构，它在不同的层级上维护了多个指针，这些指针指向数据结构的节点。通过这些多级索引，跳跃表可以实现快速的数据插入、删除和查找操作。跳跃表在每一层级的索引中，数据节点以有序的方式排列，这样在查找时可以从最高层级快速定位到目标数据的大致位置，然后逐级下降，直到找到目标节点。跳跃表是Redis能够高效处理有序集合的关键数据结构。它为Redis提供了快速的数据插入、删除和查找操作，这对于实现实时排行榜、有序消息队列等应用至关重要。

决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它通过构建一个树状模型来进行决策，其中每个内部节点代表一个特征或属性的测试，每个分支代表测试的结果，而每个叶节点代表一个类别标签（在分类问题中）或连续值（在回归问题中）。决策树的目的是通过从根节点到叶节点的路径，将数据集分割成越来越纯净的子集。：这是一个Python机器学习库，提供了广泛的机器学习算法，包括决策树。scikit-learn易于使用，拥有良好的文档和社区支持。caret：这是R语言的机器学习包，提供了广泛的机器学习算法和模型训练工具。