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在选择自平衡BST类型时，需要考虑哪些决策？

在选择自平衡BST（二叉搜索树）类型时，需要考虑以下决策：

平衡策略：自平衡BST有多种实现方式，如AVL树、红黑树、Splay树等。每种实现方式都有不同的平衡策略，例如旋转、颜色变换等。选择合适的平衡策略取决于具体的应用场景和性能需求。
插入和删除操作的复杂度：自平衡BST的主要目的是保持树的平衡，以确保插入和删除操作的时间复杂度尽可能低。不同的自平衡BST实现方式在插入和删除操作的复杂度上可能有所不同，需要根据具体需求选择合适的实现方式。
内存占用：不同的自平衡BST实现方式在内存占用方面可能有所差异。一些实现方式可能需要额外的指针或标记来维护平衡，从而增加了内存占用。在内存有限的情况下，需要考虑选择内存占用较低的实现方式。
查询操作的效率：除了插入和删除操作，查询操作也是自平衡BST的重要应用场景之一。不同的实现方式可能对查询操作的效率有不同的影响。需要根据具体的查询需求选择合适的实现方式。
应用场景：自平衡BST广泛应用于各种数据结构和算法中，例如集合、映射、优先队列等。根据具体的应用场景，选择适合的自平衡BST类型可以提高算法的效率和性能。

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