1. 核心优化策略
- 平衡树（如AVL、红黑树）：通过旋转操作保持树的平衡，确保插入/删除/查找时间复杂度为 O(log n)
- 图算法优化：使用邻接表替代邻接矩阵，降低空间复杂度；结合Dijkstra算法与优先队列实现路径查找加速
- 哈希表与布隆过滤器：优化哈希冲突处理，采用动态扩容策略；布隆过滤器可降低成员查询的误判率至 0.1%以下
2. 高级技巧
- 时间复杂度优化：
- 使用跳跃列表（Skip List）实现 O(log n) 插入删除
- 通过分块链表（Fibonacci Heap）优化优先队列性能
- 空间复杂度优化：
- 采用紧凑存储结构（如Roaring Bitmap）减少冗余空间
- 使用内存池技术管理动态数据结构分配
3. 应用场景
- 数据库索引：B+树优化磁盘访问效率
- 网络路由：Dijkstra算法结合堆优化路径计算
- 缓存系统：LRU缓存与双向链表实现高效淘汰策略
4. 拓展学习
如需深入理解基础数据结构原理，可参考：
/data_structure_optimization/基础
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