Warum verwendet „std::map' Rot-Schwarz-Bäume anstelle anderer selbstausgleichender BSTs?

Warum Std::Map rot-schwarze Bäume wählt

Einführung:
Sammlungsbibliotheken verwenden üblicherweise Balanced Binäre Suchbäume (BSTs), um effiziente Abfrage- und Speichervorgänge sicherzustellen. Unter diesen BSTs sticht std::map häufig aufgrund seiner Implementierung mithilfe von Rot-Schwarz-Bäumen hervor. Warum wurde diese spezielle Wahl getroffen?

Design-Kompromisse:
Die Wahl eines rot-schwarzen Baums gegenüber anderen selbstausgleichenden BSTs, wie z. B. AVL-Bäumen, erfordert eine sorgfältige Überlegung des Designs Kompromisse. STL hat sich vor allem aufgrund ihrer Effizienzeigenschaften für Rot-Schwarz-Bäume entschieden.

Effizienz neu ausbalancieren:
Bei Rot-Schwarz- und AVL-Bäumen Neuausgleichsvorgänge nach Einfügungen oder Updates nutzen Rotationen, um das Gleichgewicht aufrechtzuerhalten. Allerdings sind rot-schwarze Bäume in dieser Hinsicht im Vorteil. Ihre Neuausgleichsrotationen haben eine O(1)-Komplexität, während AVL für diese Operationen O(log n) Zeit benötigt. Dieser Effizienzgewinn in der Neuausgleichsphase trägt zur Gesamtleistung von std::map bei.

Einführung in der Industrie:
Rot-Schwarz-Bäume sind in verschiedenen Sammlungsbibliotheken weit verbreitet. Sie werden in Java, Microsoft .NET Framework und anderen Bibliotheken verwendet und weisen auf ihre Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit in verschiedenen Szenarien hin. Diese Brancheneinführung bietet eine zusätzliche Validierung für die in der Implementierung von std::map getroffene Auswahl.

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