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균형 트리 — AVL, Red-Black, B-Tree | ReadCode

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균형 트리

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왜 균형 트리가 필요한가?

100%

왜 왜 균형 트리가 필요한가? 실무에서 이 개념 없이는 문제를 해결할 수 없습니다. 핵심 동기와 배경을 먼저 이해합시다. 이전 레슨에서 BST의 치명적 약점을 배웠습니다: 편향되면 O(n)이 됩니다.문제 상황:정렬된 데이터 [1,2,3,4,5,6,7]을 BST에 삽입하면:1→2→3→4→5→6→7 (높이 6, 연결 리스트!)우리가 원하는 것: 4/ \2 6 (높이 2, 균형!)/ \ / \1 3 5 7자가 균형 트리(Self-Balancing Tree):삽입/삭제 시 자동으로 균형을 유지하여 높이를 O(log n)으로 보장합니다.주요 자가 균형 트리:| 트리 | 균형 조건 | 사용처 ||------|---------|-------|| AVL | 높이 차 ≤ 1 (엄격) | 읽기 많은 시스템 || Red-Black | 색상 규칙 (느슨) | 범용 (Java, C++) || B-Tree | 다분기 균형 | DB 인덱스, 파일시스템 || B+Tree | B-Tree 변형 | DB (범위 쿼리) |핵심: 모든 자가 균형 트리는 O(log n) 검색/삽입/삭제를 보장합니다.

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