我愿意使用数据结构作为常量空间的溢出缓冲区。我希望有效插入，但最重要的是有效去除min元素。我正在考虑使用堆，因为我有O（log（n））find_min（）和log（n）插入和删除。另一方面，我知道不了解与红黑树相比的优势，因为它也有O（log（n））插入和删除但O（1）找到最小/最大。并排序输出的优势（我不关心）。
问题与：Is a red-black tree my ideal data structure?
有关由于我从std :: map和boost :: heap可以获得这两个结构，为什么我更喜欢使用堆而不是红黑树呢？ 最后，使用红黑树我也有一个条目的O（log（n））搜索时间，而对于一个堆，时间是O（n），这是重要的，因为存在重复。
答案 0 :(得分：15)
不同之处主要在于如何使用这些结构。
二进制堆是非常快速的数据结构，用于插入值和检索最小值。但是，它们不支持有效搜索或删除随机值。
红/黑树是平衡的二叉搜索树，支持有效插入，删除，查找任意值，以及（相当快）查找最小值。但是，与二进制堆相比，它们有很多开销。
如果只需要insert，find-minimum和remove-minimum，二进制堆可能是一个更好的选择，因为开销较低，运行时应该更快。如果您需要插入和删除任意值或查找任意值，红/黑树可能是更好的选择。与所有工程一样，选择正确的数据结构都是为了权衡利弊。
另请注意，如果需要二进制堆，可以使用std::priority_queue;你不需要使用Boost。也不能保证std::map是红/黑树;它可能是某种平衡的BST，但它可以使用其他算法进行平衡。
希望这有帮助！
答案 1 :(得分：3)
堆很容易在连续的内存中实现，即一个数组。红黑树通常构造为每个节点具有单独的堆分配。对于每个树遍历，红黑树最终会访问整个堆中的内存。这是最糟糕的缓存行为。尽管某些操作的算法复杂度对于两种结构都是相同的，但红黑树的常量开销要高得多。