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  跳躍列表是按層建造的。底層是一個普通的有序連結串列。每個更高層都充當下面列表的「快速通道」,這裡在第formula_3層中的元素按某個固定的概率formula_4(通常為formula_5或formula_6)出現在第formula_7 層中。每個元素平均出現在formula_8個列表中,而最高層的元素(通常是在跳躍列表前端的一個特殊的頭元素)在formula_9個列表中出現。  在查詢目標元素時,從頂層列表、頭元素起步。演算法沿著每層連結串列搜尋,直至找到一個大於或等於目標的元素,或者到達當前層列表末尾。如果該元素等於目標元素,則表明該元素已被找到;如果該元素大於目標元素或已到達連結串列末尾,則退回到當前層的上一個元素,然後轉入下一層進行搜尋。每層連結串列中預期的查詢步數最多為formula_10,而層數為formula_9,所以查詢的總體步數為formula_12,由於formula_4是常數,查詢操作總體的時間複雜度為formula_14。而通過選擇不同formula_4值,就可以在查詢代價和儲存代價之間取得平衡。  跳躍列表不像平衡樹等資料結構那樣提供對最壞情況的效能保證:由於用來建造跳躍列表採用隨機選取元素進入更高層的方法,在小概率情況下會生成一個不平衡的跳躍列表(最壞情況例如最底層僅有一個元素進入了更高層,此時跳躍列表的查詢與普通列表一致)。但是在實際中它通常工作良好,隨機化平衡方案也比平衡二叉查詢樹等資料結構中使用的確定性平衡方案容易實現。跳躍列表在平行計算中也很有用:插入可以在跳躍列表不同的部分並行地進行,而不用對資料結構進行全域性的重新平衡。

  因為跳躍列表中的元素可以在多個列表中,所以每個元素可以有多於一個指標。  跳躍列表的插入和刪除的實現與普通的連結串列操作類似,但高層元素必須在進行多個連結串列中進行插入或刪除。  跳躍列表的最壞時間效能具有一定隨機性,但是可以通過時間複雜度為formula_16的遍歷操作(例如在列印列表全部內容時)以無隨機的演算法重整列表的結構,從而使跳躍列表的實際查詢時間複雜度儘量符合理論平均值formula_17。  除了使用無隨機演算法之外,我們可以以下面的準隨機方式地生成每一層:  類似無隨機版本,準隨機重整僅在需要執行一個formula_16操作(訪問每個節點)的時候伴隨進行。

  跳躍列表由威廉·普發明。發明者對跳躍列表的評價是:“跳躍列表是在很多應用中有可能替代平衡樹而作為實現方法的一種資料結構。跳躍列表的演算法有同平衡樹一樣的漸進的預期時間邊界,並且更簡單、更快速和使用更少的空間。”
在電腦科學中,跳躍列表是一種資料結構。它使得包含n個元素的有序序列的查詢和插入操作的平均時間複雜度都是formula_1,優於陣列的formula_2複雜度。