什么是Binary search tree? search的时间复杂度是多少？

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博客介绍了二叉搜索树，包括其用C或Python实现的四个主要方法及时间复杂度，指出其dictionary operation时间复杂度与树高相关。为降低树高引出平衡二叉树，要求子树高度差绝对值不超1，还提及常用算法如红黑树、AVL等。

Binary search tree:二叉搜索树。

主要由四个方法：（用C语言实现或者Python）

1.search：时间复杂度为O(h)，h为树的高度

2.traversal：时间复杂度为O(n)，n为树的总结点数。

3.insert：时间复杂度为O(h)，h为树的高度。

4.delete：最坏情况下，时间复杂度为O(h)+指针的移动开销。

可以看到，二叉搜索树的dictionary operation的时间复杂度与树的高度h相关。所以需要尽可能的降低树的高度，由此引出平衡二叉树Balanced binary tree。它要求左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。这样就可以将搜索树的高度尽量减小。常用算法有红黑树、AVL、Treap、伸展树等。