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为什么红黑树如此受欢迎？
在我看来，似乎到处都在使用红黑树（std::set在C ++，SortedDictionaryC＃等中）实现数据结构。 在我的算法课程中刚刚覆盖了（a，b），红黑和AVL树之后，这就是我的收获（也是从问问教授，翻阅几本书并仔细研究一下）得出的： AVL树的平均深度小于红黑树，因此在AVL树中搜索值的速度始终更快。 与AVL树相比，红黑树进行结构调整以平衡自身的可能性要小一些，这可能会使它们的插入/删除速度更快。我可能会说，因为这将取决于对树的结构更改的成本，因为这将在很大程度上取决于运行时和隐含（当树是不可变的时，功能语言是否也可能完全不同？） 网上有很多基准可以比较AVL和红黑树，但令我惊讶的是，我的教授基本上说过，通常您会做以下两件事之一： 要么您根本就不在乎性能，在这种情况下，大多数情况下AVL与Red-black的10-20％的差异根本不重要。 或者，您真的很在乎性能，在这种情况下，您会抛弃AVL树和红黑树，并选择B树，可以对B树进行调整以使其工作得更好（或（a，b）树），我将所有这些都放在一个篮子里。） 这样做的原因是因为B树将数据更紧凑地存储在内存中（一个节点包含许多值），因此缓存未命中的情况将大大减少。您还可以根据用例来调整实现，并使B树的顺序取决于CPU缓存大小等。 问题在于，我几乎找不到任何可以分析现实硬件上不同实现的搜索树实际使用情况的资源。我浏览过许多有关算法的书，但没有发现可以将不同的树变体进行比较的任何东西，除了表明一棵树的平均深度比另一棵树小（这并没有真正说明树的行为方式）在实际程序中。） 话虽这么说，是否有一个特定的原因为什么到处都使用红黑树，而根据上述内容，B树应该胜过它们？（作为唯一的基准测试，我还可以看到http://lh3lh3.users.sourceforge.net/udb.shtml，但这可能只是具体实现的问题）。还是为什么每个人都使用Red-black树是因为它们很容易实现，或者换句话说，很难实现不好呢？ 另外，当人们进入功能语言领域时，这将如何改变？似乎Clojure和Scala都使用Hash数组映射的trys，其中Clojure使用32的分支因子。