zcxmjw的博客

位图和布隆过滤器是专门用来处理大数据文件搜索问题的，他们性能的高效和哈希表相比要高很多，但是各自也有使用场景的限制，铁子们使用时还是应该分析应用场景选择合适的数据结构

在我们的日常生活中大数据的处理必不可少，比如注册游戏起名字，都需要向数据库比对确认是否存在，JAVA有分页处理和数据库缓存机制等，而我们C++交的答卷则是以哈希理念为基础的用来处理大数据搜寻的位图和布隆过滤器，当然这只是其中一种，也是我们本次主要讲解一下位图的概念以及实现，后续我们会再讲布隆过滤器。

二叉搜索树虽可以缩短查找的效率，但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树，查找元素相当于在顺序表中搜索元素，效率低下。当向二叉搜索树中插入新结点后，如果能保证每个结点的左右子树高度之差的绝对值不超过1(需要对树中的结点进行调整)，即可降低树的高度，从而减少平均搜索长度。AVL树的规则如下1.它的左右子树都是AVL树2.左右子树高度之差(这里我们简称为平衡因子)的绝对值不超过1如果一棵二叉搜索树是高度平衡的，它就是AVL树。如果它有n个结点，其高度可保持在logN，搜索时间复杂度logN。

本文主要是带领大家深入了解二叉搜索树的实现以及使用