数据结构有什么用途二叉搜索树，如果vector（按排序顺序）可以支持在log（n）时间插入，删除和搜索（使用二进制搜索）？
答案 0 :(得分：6)
树的基本优点是向量中的插入和删除不 O（log（n）） - 它们是O（n）。 （他们进行log（n）比较，但n移动。）
向量的优点是常量因子可能对它们有利（因为它们往往更加缓存友好，缓存未命中可能会使性能降低100倍）。
时排序的向量获胜
时树木胜利
...并且不要忘记哈希容器，这些容器是O（1）搜索， un 有序向量+线性搜索（对于一切都是O（n），但如果小的话足够的实际上是最快的。）
答案 1 :(得分：2)
如果在一些初始插入/删除之后只有搜索操作，则排序向量和BST之间的性能差异不会很大。如 在向量上进行二进制搜索将花费您与在BST中搜索密钥相同的成本。事实上，在这种情况下我会选择有序矢量，因为它更适合缓存。
但是，如果在搜索过程中频繁插入/删除，则排序后的矢量将不是一个好选项，因为元素需要在每次插入和删除后来回移动以保持矢量排序。
答案 2 :(得分：0)
理论上，在O（log（n））中的排序向量中不可能插入或删除。但如果你真的想要在BST和矢量中搜索的优势，我可以考虑一下这些事情：
BST和其他树结构占用＆＃34; node＆＃34;的大量小内存分配，并且每个节点都是固定的小内存块。 vector使用一个大的连续内存块来保存所有项目，并在重新调整大小时将内存使用量增加一倍（甚至三倍）。因此，在内存非常有限的系统中，或者在频繁发生碎片的系统中，BST可能会成功为所有节点分配足够的内存块，而向量无法分配内存。