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AVL树和红黑树有几点比较和区别:
(1)AVL树是更加严格的平衡,因此可以提供更快的查找速度,一般读取查找密集型任务,适用AVL树。
(2)红黑树更适合于插入修改密集型任务。
(3)通常,AVL树的旋转比红黑树的旋转更加难以平衡和调试。
总结:
(1)AVL以及红黑树是高度平衡的树数据结构。它们非常相似,真正的区别在于在任何添加/删除操作时完成的旋转操作次数。
(2)两种实现都缩放为a O(lg N),其中N是叶子的数量,但实际上AVL树在查找密集型任务上更快:利用更好的平衡,树遍历平均更短。另一方面,插入和删除方面,AVL树速度较慢:需要更高的旋转次数才能在修改时正确地重新平衡数据结构。
(3)在AVL树中,从根到任何叶子的最短路径和最长路径之间的差异最多为1。在红黑树中,差异可以是2倍。
(4)两个都给O(log n)查找,但平衡AVL树可能需要O(log n)旋转,而红黑树将需要最多两次旋转使其达到平衡(尽管可能需要检查O(log n)节点以确定旋转的位置)。旋转本身是O(1)操作,因为你只是移动指针。
(1)AVL树是更加严格的平衡,因此可以提供更快的查找速度,一般读取查找密集型任务,适用AVL树。
(2)红黑树更适合于插入修改密集型任务。
(3)通常,AVL树的旋转比红黑树的旋转更加难以平衡和调试。
总结:
(1)AVL以及红黑树是高度平衡的树数据结构。它们非常相似,真正的区别在于在任何添加/删除操作时完成的旋转操作次数。
(2)两种实现都缩放为a O(lg N),其中N是叶子的数量,但实际上AVL树在查找密集型任务上更快:利用更好的平衡,树遍历平均更短。另一方面,插入和删除方面,AVL树速度较慢:需要更高的旋转次数才能在修改时正确地重新平衡数据结构。
(3)在AVL树中,从根到任何叶子的最短路径和最长路径之间的差异最多为1。在红黑树中,差异可以是2倍。
(4)两个都给O(log n)查找,但平衡AVL树可能需要O(log n)旋转,而红黑树将需要最多两次旋转使其达到平衡(尽管可能需要检查O(log n)节点以确定旋转的位置)。旋转本身是O(1)操作,因为你只是移动指针。
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