IDL=indexed double list
如图，下方是一个双链表，上方是索引。索引储存为结构体数组，结构体内包括一个指针，和长度。
假设索引只有一个，这时，它应该指向双链表的中间，这样才能提高搜索效率。称为1/2索引。
索引数增加到两个，它们应该指向1/3处。
索引数为N，指向1/(N+1)处。
经过上述设计后，索引速度不会达到O(logn)，但是却能提高不少。
设双链表的最大长度为100万，则索引长1000，每个索引项中的长度为1000。即，隔一千多项有一个指针。
增加数据时，重新计算索引数组中的指针和长度，这需要产生2K次修改。相比使用数组，对于有1M个元素的数组，在首部增加1项，会产生1M个数据移动。2K比1M小很多。
举例来说，索引中储存的长度是6-6-5-6，插入一项之后变成6-7-5-6。总长度为24，分4段，平均每段长度为6，所以，修改为6-6-6-6。这一过程可以叫做“索引的均衡化”。
查找数据时，在索引数组中采用二分法，先找到双链表的中间位置，比大小。然后在前半段或后半段之中继续查找。当索引数组中的前后两项相邻时，就启用双链表的遍历，一项接一项地查找。
上文中计算过，隔一千个元素有一个索引，所以，遍历的过程会持续1000次。这仍然比遍历整个双链表的100万次小很多。
总之，带索引的双链表和跳表相比，它们都能维持序列，进行范围搜索。IDL占用的空间比跳表少，速度也慢，这是“空间换时间”策略的折中方案。
之前的博客描述过“延迟序列”，这是另一个处理序列的方案。它更省内存，可以用于从内存里的红黑树，到硬盘上的数据结构(如B+树)，的转换过程中的替代品。但是延迟序列不能访问相邻元素，IDL却可以。
