1. 如果插入一个node引起了树的不平衡,AVL和RB-Tree都是最多只需要2次旋转操作,即两者都是O(1);但是在删除node引起树的不平衡时,最坏情况下,AVL需要维护从被删node到root这条路径上所有node的平衡性,因此需要旋转的量级O(logN),而RB-Tree最多只需3次旋转,只需要O(1)的复杂度。

2. 其次,AVL的结构相较RB-Tree来说更为平衡,在插入和删除node更容易引起Tree的unbalance,因此在大量数据需要插入或者删除时,AVL需要rebalance的频率会更高。因此,RB-Tree在需要大量插入和删除node的场景下,效率更高。自然,由于AVL高度平衡,因此AVL的search效率更高。

红黑树的查询性能略微逊色于AVL树,因为他比avl树会稍微不平衡最多一层,也就是说红黑树的查询性能只比相同内容的avl树最多多一次比较,但是,红黑树在插入和删除上完爆avl树,avl树每次插入删除会进行大量的平衡度计算,而红黑树为了维持红黑性质所做的红黑变换和旋转的开销,相较于avl树为了维持平衡的开销要小得多

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