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上一篇我们深入了解了工程实践中最常用的红黑树，它通过颜色和规则实现了读写性能的良好平衡。然而，平衡二叉搜索树的世界并非只有红黑树一种选择。为了满足不同的性能侧重和应用需求，还有其他几种重要的平衡策略，其中最具代表性的是 AVL 树 和 SB 树 (Size Balanced Tree)。

今天，我们就来简要了解这两种结构，并将它们与红黑树进行对比，看看它们各自的特点和适用场景。

AVL 树：追求极致平衡的“理论家”

AVL 树以其发明者 Adelson-Velsky 和 Landis 的名字命名，是最早被发明的自平衡二叉搜索树。它的核心特点是极其严格的平衡条件。

• 定义与特性:

  • AVL 树要求任何节点的左右子树高度差（平衡因子）的绝对值不能超过 1。这是所有平衡树中最严格的限制。
  • 这个严格的限制使得 AVL 树的高度能最大限度地接近理想的 log2N，是所有平衡二叉搜索树中最矮的。

• 权衡与优缺点:

  • 优点: 由于树高最低，其查找（读操作）效率在理论上是所有平衡二叉搜索树中最高的。
  • 缺点: 为了维持如此严格的平衡，AVL 树在插入和删除操作时可能需要进行更多的旋转调整。虽然单次插入最多只需要两次旋转（一次双旋），但删除操作可能需要沿着路径向上传播并进行 O(log N) 次旋转。这使得其写操作的开销相对较大。
  • 实现复杂度也相对较高。

• 应用场景:

  • 由于写操作开销较大，AVL 树在需要频繁插入删除的通用场景下不如红黑树流行。
  • 它更适合读操作远多于写操作，并且对搜索性能有极致要求的特定场景。但在实际工程中，这种场景下红黑树通常也足够好，且实现更普遍。

一句话选型总结 (AVL 树):

AVL 树: 实现内存有序表时，若搜索速度是压倒性需求，且写操作相对稀疏，可考虑 AVL 树，但需注意其写操作开销和实现复杂度。

SB 树 (Size Balanced Tree)：基于规模的“统计员”

SB 树（Size Balanced Tree）则采用了另一种不同的平衡维度——子树的大小（节点数量）。

• 定义与特性:

  • SB 树的平衡条件基于节点子树的大小（Size）。具体的约束条件有多种变种，但核心思想是限制兄弟子树或侄子子树的大小比例关系，防止某个子树相对于其“邻居”变得过大。
  • 例如，一种常见的定义（Maintain 操作中的条件）要求：任意节点的左（右）孩子的 size 不能小于其右（左）侄子（即兄弟节点的子节点）的 size。
  • 当插入或删除破坏了 size 平衡条件时，SB 树同样通过旋转操作来恢复平衡，旋转的决策基于 size 的比较。

• 权衡与优缺点:

  • 优点:

    • 平衡条件相对直观（基于节点数量）。

    • 同样能保证 O(log N) 的操作复杂度。

    • 核心优势： 由于每个节点维护了子树大小 (size) 信息，SB 树特别适合高效地实现基于排名的操作，例如：

      • 查找第 K 大/小的元素 (Select Kth)。
      • 查询某个元素的排名 (Rank)。
        这些操作在其他平衡树上实现起来可能需要额外的计算或维护。

  • 缺点:

    • 相比红黑树，在通用编程语言的标准库中不太常见。
    • 具体的平衡约束和旋转实现可能有不同的版本，不像红黑树那样有广泛统一的标准。

• 应用场景:

  • 需要频繁进行排名查询、查找第 K 大/小元素等与元素顺序统计相关的操作时，SB 树是强有力的候选者。
  • 在一些算法竞赛或需要高度定制化有序结构的场景中可能会用到。

一句话选型总结 (SB 树):

SB 树: 实现内存有序表时，若排名类查询（如查询第 K 大/小）是核心功能且性能要求高，SB 树因其内建的 size 信息而具有独特优势。

对比总结：红黑树 vs. AVL 树 vs. SB 树

特性	红黑树 (Red-Black Tree)	AVL 树 (Adelson-Velsky & Landis)	SB 树 (Size Balanced Tree)
平衡依据	颜色 + 5条规则	节点高度差 (<= 1)	子树大小 (Size) 比例关系
平衡严格性	较宽松 (高 <= 2*logN)	最严格 (高 ≈ logN)	介于两者之间 (依赖具体约束)
搜索效率	稳定 O(log N)，非常好	理论上最快 O(log N)	稳定 O(log N)，非常好
插入效率	高效 (旋转 O(1) 次)	相对较低 (旋转可能 O(1) 次)	高效 (旋转通常 O(1) 次)
删除效率	较高 (旋转 O(1) 次)	相对较低 (旋转可能 O(log N) 次)	较高 (旋转通常 O(1) 次)
排名操作	O(log N) (需额外计算或维护)	O(log N) (需额外计算或维护)	O(log N) (高效，内建支持)
实现复杂度	高 (删除复杂)	高	中等到高 (依赖具体约束)
常见程度	非常常见 (标准库默认)	相对少见	相对少见 (特定场景)

结论：

• 红黑树凭借其良好的综合性能（尤其是写操作效率）和广泛的应用基础，成为了内存中有序表实现的事实标准。
• AVL 树在理论搜索性能上占优，但代价是更高的写操作开销，适用于读密集型的特殊场景。
• SB 树的核心竞争力在于其对排名相关操作的高效支持，适用于需要频繁进行这类查询的场景。

了解这些不同平衡策略的侧重点和权衡，能帮助我们更深入地理解为何标准库选择了红黑树，并在遇到特殊需求时（如极致读性能或排名查询），知道还有其他的“兵器”可供选择。

下一篇，我们将探索一种完全不同的、非树形的有序表实现方式——跳表，看看它是如何用概率和简单性来挑战这些基于旋转的平衡树的。