Ein bin rer Suchbaum (BST) optimiert Suchvorg nge, indem er Daten f r schnelles Nachschlagen, Einf gen und L schen organisiert. Um diese Effizienz aufrechtzuerhalten, wurden verschiedene Ausgleichsalgorithmen, einschlie lich einfacher und doppelter Rotationen, entwickelt. Doppelrotationen sind zwar effektiv, verbrauchen aber mehr Rechenressourcen, was die Systemleistung in Umgebungen mit h ufigen Suchvorg ngen beeintr chtigen kann.Die Bewertung verschiedener Algorithmen zur dynamischen Pflege von BSTs konzentriert sich auf unvorhersehbare Suchmuster, die Verwaltung von Aufgaben wie das Einf gen neuer Knoten und die Umstrukturierung des Baums, um die Pfadl nge und die Suchzeit zu reduzieren. Height-Balanced Trees, wie AVL Trees, halten minimale H henunterschiede zwischen Teilb umen f r eine effiziente Suche ein, w hrend Bounded-Balance Trees, wie Red-Black Trees, einen entspannteren Ausgleich f r bestimmte Operationen erm glichen.Hybride Algorithmen vereinen die Eigenschaften beider Baumtypen, um die Leistung zu verbessern. In diesem Beitrag wird eine neue Methode vorgestellt, die Doppelrotationen verbessert und hnliche Ausgleichsergebnisse mit fast der H lfte der Rechenschritte erzielt. Dieser Fortschritt verspricht, die Effizienz der BST-Wartung und die allgemeine Systemleistung in dynamischen Suchumgebungen erheblich zu verbessern.
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