跳表（Skip List）是一种可以用于搜索、插入和删除操作的数据结构，其核心思想是利用多个有序链表来加快查询速度。以下是跳表的查询过程、查询和插入的时间复杂度：

### 跳表的查询过程

跳表的查询过程相对简单。从最高层（最高层链表）开始，通过比较节点的值，从当前节点逐级向下遍历，直到找到符合条件的节点或遍历到最低层。

1. 从顶层链表开始，根据节点中的值和当前节点的值进行比较。

2. 如果当前节点的值大于目标值，则向该节点的左子节点移动；如果小于目标值，则向该节点的右子节点移动。

3. 重复以上步骤，直到找到符合条件的节点或遍历到最低层链表。

### 查询时间复杂度

跳表的查询时间复杂度主要取决于层数和每层中的元素数量。由于跳表的每层链表都是有序的，所以查询过程类似于二分查找，平均情况下查询的时间复杂度为 O(log n)，其中 n 是数据集中的元素数量。然而，由于跳表在构建时通过随机化层数和每层的元素数量来优化性能，因此在实际应用中通常能提供比普通二叉搜索树更快的查询速度。

### 插入时间复杂度

跳表的插入操作时间复杂度相对较高。因为需要按照规则在链表中插入新节点，并且可能涉及到调整层级和平衡各个层级之间的数据结构。不过，由于跳表的随机化特性，大多数情况下插入操作的平均时间复杂度为 O(log n)。最坏情况下，插入操作可能需要遍历到最底层链表并从底向上进行一系列的调整操作，但这种情况发生的概率较低。

### 注意事项

* 跳表的性能与随机化策略有关，因此不同实现之间的性能可能有所差异。

* 插入操作可能会导致跳表重新平衡，以保持各个层级之间的合适大小关系和保证搜索效率。

* 虽然跳表的平均性能表现良好，但在某些特定情况下（如最坏情况）可能不如其他数据结构（如平衡树）。因此，在选择使用跳表时需要根据具体应用场景和需求进行权衡。

总体而言，跳表是一种有效的动态数据结构，特别适用于需要频繁进行插入和查询操作的场景。通过合理的层数和链表结构调整，可以实现良好的性能表现。