<需要补充学习的资料>: AVL tree , Tire tree(前缀树(prefix tree)，后缀树(suffix tree)),radix tree, aho-corasick

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于 2017-07-26 21:57:19 发布

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分类专栏： Step1_Algorithm_Google

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这篇博客介绍了多种数据结构，包括AVL树、Trie树（前缀树和后缀树）、Radix树以及Aho-Corasick算法。这些数据结构主要用于字符串搜索和高效检索。AVL树是一种严格平衡的二叉搜索树，适用于查找密集型操作；Trie树则在字符串操作中节省空间，适用于快速检索和前缀匹配；Radix树在Linux内核和Nginx中有应用。文章还提及了B树和B+树在数据库中的重要性，以及红黑树和跳表在不同场景下的选择。

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补充资料: AVL tree , Tire tree(前缀树(prefix tree)，后缀树(suffix tree)),radix tree, aho-corasick,treap ,基数树，跳表，伸展树，区间树，莫斯乌比反演

关于各中tree的讨论和介绍

以下为讨论中的某个详细的回答

作者：王伟豪
链接：https://www.zhihu.com/question/30527705/answer/52919336
来源：知乎
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红黑树，AVL树简单来说都是用来搜索的呗。
AVL树：平衡二叉树，一般是用平衡因子差值决定并通过旋转来实现，左右子树树高差不超过1，那么和红黑树比较它是严格的平衡二叉树，平衡条件非常严格（树高差只有1），只要插入或删除不满足上面的条件就要通过旋转来保持平衡。由于旋转是非常耗费时间的。我们可以推出AVL树适合用于插入删除次数比较少，但查找多的情况。红黑树：平衡二叉树，通过对任何一条从根到叶子的简单路径上各个节点的颜色进行约束，确保没有一条路径会比其他路径长2倍，因而是近似平衡的。所以相对于严格要求平衡的AVL树来