实时排名是网络应用中常见的功能。根据需求不同，大概可以分为以下几类：

作为通用需求，我们必须做如下假设：

基于以上假设，全数据排名就是海量数据处理问题，一般认为内存难以胜任，一般通过数据库（如redis）实现，本文暂不讨论。

这里，我们假设：

那么，问题来了。如何设计数据结构和算法，来满足大批量用户频繁更新榜单情况下的实时排名需求？

曾经看到一个实现，方案如下：

咋一看，由于榜单数据较小，每次更新排序好像可行，但是随着用户基数和更新频度增加， 这个算法无疑跟DB设计把query建立在没有index的table上一样可怕。

随着更新频度提升，这个sort操作无疑将成为CPU的噩梦。

低效率的算法不会出bug，但是隐藏在角落偷偷的吃CPU,还很难被发现。

因此，该方案不可取。

经典的有序数据结构，如

貌似可以满足这种需求。

但是，我们知道，平衡二叉树的高效操作是在于快速查找，然而维护一棵树的平衡(插入，删除元素)，却是成本很高的操作。

因此，不可取。

这个功能里有一个令人头疼的要求，就是客户端要实时能够查看到排名情况，那么问题来了：

答案是未必。我们知道，排序算法是计算机里面一个比较耗时的操作，频繁的排序更是无法忍受。

比较可行的方案是服务端不排序，只保证榜单记录TopN的数据，把实时排序的任务交给客户端执行。

数据结构定义如下：

更新积分榜UdateRankList(name, score)的操作流程如下(假设score只会增加不会减少)：