延迟删除如何对二叉树或链表有利/不利？

延迟删除对二叉树或链表的利弊取决于具体的实现方式和应用场景。下面分别从二叉树和链表的角度来分析。

二叉树

延迟删除对二叉树的利弊：

利：

1. 节点删除效率：延迟删除可以避免在删除节点时需要立即重新平衡二叉树，从而提高删除效率。
2. 节点回收利用：延迟删除可以将被删除的节点标记为待回收，从而在后续操作中重复利用这些节点，避免了频繁的内存分配和释放操作。

不利：

1. 内存占用：延迟删除可能导致部分节点无法立即释放，从而增加内存占用。
2. 树的平衡：延迟删除可能导致二叉树的平衡性受到影响，从而影响查询效率。

链表

延迟删除对链表的利弊：

利：

1. 删除效率：延迟删除可以避免在删除节点时需要遍历整个链表，从而提高删除效率。
2. 节点回收利用：延迟删除可以将被删除的节点标记为待回收，从而在后续操作中重复利用这些节点，避免了频繁的内存分配和释放操作。

不利：

1. 内存占用：延迟删除可能导致部分节点无法立即释放，从而增加内存占用。
2. 数据访问：延迟删除可能导致链表中存在无效节点，从而影响数据访问效率。

综上所述，延迟删除对二叉树和链表的利弊取决于具体的实现方式和应用场景。在某些情况下，延迟删除可以提高删除效率和节点回收利用，但在其他情况下可能导致内存占用和数据访问效率降低。因此，在实际应用中需要根据具体需求和场景选择合适的删除策略。