There is no hard-and-fast rule abou

There is no hard-and-fast rule about this. However, one key difference between the structures is that AVL trees guarantee fast lookup (O(log n)) on each operation, while splay trees can only guarantee that any sequence of n operations takes at most O(n log n) time. This means that if you need real-time lookups, the AVL tree is likely to be better. However, splay trees tend to be much faster on average, so if you want to minimize the total runtime of tree lookups, the splay tree is likely to be better. Additionally, splay trees support some operations such as splitting and merging very efficiently, while the corresponding AVL tree operations are more involved and less efficient. Splay trees are more memory-efficient than AVL trees, because they do not need to store balance information in the nodes. However, AVL trees are more useful in multithreaded environments with lots of lookups, because lookups in an AVL tree can be done in parallel while they can't in splay trees. Because splay trees reshape themselves based on lookups, if you only need to access a small subset of the elements of the tree, or if you access some elements much more than others, the splay tree will outperform the AVL tree. Finally, splay trees tend to be easier to implement than AVL trees, since the rotation logic is much easier.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีกฎไม่ hard-and-fast เกี่ยวกับเรื่องนี้ อย่างไรก็ตาม หนึ่งแตกต่างที่สำคัญระหว่างโครงสร้างเป็นว่า ต้นไม้ AVL รับประกันค้นหาอย่างรวดเร็ว (O (n ล็อก)) บนแต่ละการดำเนินการ ในขณะที่ต้นไม้ splay เท่านั้นรับประกันว่า ลำดับใดของการดำเนินงาน n ใช้มากที่สุดเวลา (บันทึก n n) O ซึ่งหมายความ ว่า ถ้าคุณต้องการค้นหาแบบเรียลไทม์ ต้นไม้ AVL จะทุเลา อย่างไรก็ตาม splay ต้นไม้มักจะเร็วโดยเฉลี่ย ดังนั้นถ้าคุณต้องลดรันไทม์ทั้งหมดของการค้นหาต้นไม้ ต้นไม้ splay จะดีกว่า นอกจากนี้ ต้นไม้ splay สนับสนุนการดำเนินการบางอย่างเช่นการแยก และผสานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดำเนินงานต้นไม้ AVL เกี่ยวข้องมีส่วนร่วมมากขึ้น และมีประสิทธิภาพน้อย ต้นไม้ splay มีหน่วยความจำมีประสิทธิภาพมากกว่าต้นไม้ AVL เนื่องจากพวกเขาไม่จำเป็นต้องเก็บข้อมูลงบดุลในโหน อย่างไรก็ตาม ต้นไม้ AVL มีประโยชน์มากในสภาพแวดล้อมให้มีจำนวนของการค้นหา เนื่องจากค้นหาในต้นไม้ AVL สามารถทำได้ในขณะที่คู่ขนานไม่สามารถในต้นไม้ splay เนื่อง จากต้นไม้ splay เปลี่ยนเองตามค้นหา ถ้าคุณต้องการเข้าถึงชุดย่อยขนาดเล็กขององค์ประกอบของแผนภูมิ หรือ ถ้าคุณเข้าถึงองค์ประกอบบางอย่างมากขึ้นกว่าคนอื่น ๆ ต้น splay จะ outperform ต้นไม้ AVL ในที่สุด ต้นไม้ splay มักจะง่ายต่อการใช้กว่าต้นไม้ AVL เนื่องจากตรรกะหมุนง่ายมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ไม่มีอย่างหนักและรวดเร็วกฎเกี่ยวกับเรื่องนี้คือ แต่หนึ่งแตกต่างที่สำคัญระหว่างโครงสร้างคือต้นไม้ AVL รับประกันการค้นหาได้อย่างรวดเร็ว (O (log n)) ในการดำเนินการแต่ละขณะที่ต้นไม้แผ่ออกสามารถรับประกันได้ว่าลำดับของการดำเนิน n ใด ๆ จะใช้เวลาที่มากที่สุด O (n log n) เวลา ซึ่งหมายความว่าหากคุณต้องการค้นหาแบบ real-time ต้นไม้ AVL มีแนวโน้มที่จะดีขึ้น แต่ต้นไม้ที่แผ่ออกมีแนวโน้มที่จะได้เร็วขึ้นมากโดยเฉลี่ยดังนั้นหากคุณต้องการที่จะลดรันไทม์รวมของการค้นหาต้นไม้ต้นไม้แผ่ออกมีแนวโน้มที่จะดีขึ้น นอกจากนี้ต้นไม้ที่แผ่ออกสนับสนุนการดำเนินงานบางอย่างเช่นการแยกและการรวมได้อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่การดำเนินงาน AVL ต้นไม้ที่เกี่ยวข้องมีส่วนร่วมมากขึ้นและมีประสิทธิภาพน้อยกว่า ต้นไม้ที่แผ่ออกมีหน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพกว่าต้นไม้ AVL เพราะพวกเขาไม่จำเป็นต้องใช้ในการจัดเก็บข้อมูลที่มีความสมดุลในโหนด แต่ต้นไม้ AVL มีประโยชน์มากขึ้นในสภาพแวดล้อมแบบมัลติเธรดที่มีจำนวนมากของการค้นหาเพราะในการค้นหาต้นไม้ AVL สามารถทำได้ในแบบคู่ขนานในขณะที่พวกเขาไม่สามารถอยู่ในต้นไม้แผ่ออก เพราะต้นไม้ที่แผ่ออกก่อร่างตัวเองอยู่บนพื้นฐานของการค้นหาถ้าคุณจะต้องเข้าถึงย่อยเล็ก ๆ ขององค์ประกอบของต้นไม้หรือถ้าคุณเข้าถึงองค์ประกอบบางอย่างมากขึ้นกว่าคนอื่น ๆ ต้นไม้แผ่ออกจะมีประสิทธิภาพสูงกว่าต้นไม้ AVL ในที่สุดต้นไม้แผ่ออกมีแนวโน้มที่จะง่ายต่อการใช้กว่าต้นไม้ AVL เนื่องจากตรรกะการหมุนเป็นเรื่องง่าย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ไม่มีกฎอย่างหนักและรวดเร็วเกี่ยวกับเรื่องนี้ อย่างไรก็ตาม , หนึ่งที่สำคัญความแตกต่างระหว่างโครงสร้างที่ AVL ต้นไม้รับประกันได้อย่างรวดเร็วค้นหา ( O ( log n ) ในแต่ละงาน ในขณะที่ต้นไม้แบะสามารถรับประกันได้ว่าลำดับใด ๆของการดำเนินการต้องใช้เวลามากที่สุด O ( n log n ) เวลา ซึ่งหมายความ ว่า หากท่านต้องการค้นหาแบบเรียลไทม์ ต้นไม้ AVL มักจะดีขึ้น อย่างไรก็ตามต้นไม้แผ่มีแนวโน้มที่จะมากได้เร็วขึ้น โดยเฉลี่ย ดังนั้นหากคุณต้องการลด runtime รวมการค้นหาต้นไม้ , Spaces มักจะดีขึ้น นอกจากนี้ ต้นไม้แผ่สนับสนุนปฏิบัติการบางอย่าง เช่น การแยกและการรวมมีประสิทธิภาพมากในขณะที่การดำเนินงาน AVL ต้นไม้ที่สอดคล้องกันเป็นเกี่ยวข้องมากขึ้น และมีประสิทธิภาพน้อยลง ต้นไม้แผ่เป็นหน่วยความจำมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่า AVL ต้นไม้เพราะไม่ต้องเก็บข้อมูลความสมดุลในโหนด อย่างไรก็ตาม AVL ต้นไม้ที่มีประโยชน์มากขึ้นในสภาพแวดล้อมแบบมัลติเธรดที่มีมากมายของการค้นหา เพราะค้นหาใน AVL ต้นไม้สามารถทำได้ในแบบคู่ขนาน ขณะที่พวกเขาไม่สามารถในต้นไม้แผ่ . เพราะต้นไม้แบะปรับรูปร่างตัวเองขึ้นอยู่กับการค้นหาถ้าคุณต้องการเข้าถึงส่วนย่อยเล็กขององค์ประกอบของต้นไม้หรือถ้าคุณสามารถเข้าถึงองค์ประกอบบางมากขึ้นกว่าคนอื่น ๆ , Spaces จะลงต้นไม้ AVL . ในที่สุด ต้นไม้แผ่มีแนวโน้มที่จะง่ายต่อการใช้กว่า AVL ต้นไม้ เนื่องจากการหมุนตรรกะจะง่ายขึ้นมาก