答案 0 :(得分：15)
2-3-4树的实现通常需要多个类（2NODE，3NODE，4NODE）或者您只有具有项目数组的NODE。在多个类的情况下，您浪费了大量时间来构造和破坏节点实例并重新创建它们是麻烦的。如果您使用带有数组的单个类来保存项目和子项，那么您要么不断地调整数组的大小，这同样是浪费的，或者您在未使用的数组元素上浪费了超过一半的内存。与红黑树相比，它效率不高。
红黑树只有一种节点结构。由于红黑树具有2-3-4树的二元性，RB树可以使用与2-3-4树完全相同的算法（不需要在Cormen，Leiserson和Rivest中描述的愚蠢混淆/复杂实现到AA树，其复杂程度不低于2-3-4算法。）
因此，Red-Black树易于实现，加上内存/ CPU效率。 （AVL树也很好。它们可以生成更均衡的树，并且只是简单地编写代码，但由于过于频繁地只维护一个稍微紧凑的树，它们往往效率较低。）
哦，2-3-4-5-6 ......等等都没有完成，因为没有获得任何东西。 2-3-4具有超过2-3个树的净增益，因为它们可以在没有递归的情况下完成（递归往往效率较低，尤其是当它不能以递归方式编码时）。但是，B-Trees和Bplus-Trees几乎是2-3-4-5-6-7-8-9-etc树，其中选择节点的最大大小n，以便可以存储n个记录单个磁盘扇区。 （即每个磁盘扇区是树中的一个节点，扇区的大小等于节点中存储的项目数。）这是因为在内存中线性搜索512条记录的时间仍然比遍历下来快得多树中的一个级别，需要另一个磁盘搜索/获取。并且O（512）仍然是O（1），因此保持树的O（lg n）。
答案 1 :(得分：1)
说实话，我不知道2-3-4棵树。在我的数据结构课上，我们学习了2-3棵树，说实话，我们大多数人都在运动的湿部分实施了AVL树。
但显然，这种类型的树有一个概括： (a,b) tree
答案 2 :(得分：1)
在我的算法课程中，他们告诉我们它们通常用于从硬盘访问内存 - 称为 B/B+ 树。您制作了存储可用内存大小的树，并通过这样做来最小化磁盘操作中的簧片数量（如果您使用存储例如 10^8 个元素的节点制作 B，则您只需要 log_10^8(n) 来自磁盘操作的簧片在硬盘上找到什么都不是的东西。所以你称之为 2-3-4-5-... 树的东西实际上是普遍的解决方案。