1. 等距检索表（Regular Binary Search Tree）
定义与特点：
等距检索表是一种二叉搜索树，其中每个节点的值都与其子节点的值相差固定步长。这种结构使得查找操作可以在O(log n)的时间复杂度内完成，其中n是树中的节点数量。
优点：
– 高效查找：由于每个节点的值都是有序的，查找操作可以在O(log n)的时间内完成。
– 平衡性：等距检索表的每个节点都与其子节点保持固定的步长，这有助于维持树的平衡，从而减少查找过程中的路径长度。
– 自平衡：当某个节点的值发生变化时，等距检索表会通过旋转操作来重新平衡树的结构。
缺点：
– 插入和删除操作较慢：插入或删除一个节点可能需要移动多个节点，导致时间复杂度增加至O(n)。
– 空间占用较大：为了实现自平衡，等距检索表需要更多的空间来存储节点的指针。
2. 平行检索表（Parallel Binary Search Tree）
定义与特点：
平行检索表是一种非平衡的二叉搜索树，它允许某些节点的值可以不按照严格的等距规则排列。这种结构使得查找操作可以在O(log n)的时间复杂度内完成，但插入和删除操作的时间复杂度可能为O(n)。
优点：
– 灵活的排序：平行检索表允许节点的值不严格按顺序排列，这使得它在处理大量数据时更加高效。
– 自平衡能力：虽然不是完全平衡的，但平行检索表仍然可以通过适当的旋转操作来维持结构的平衡。
缺点：
– 查找效率较低：由于节点值的无序性，查找操作可能需要遍历更多的节点，导致时间复杂度增加。
– 插入和删除操作较慢：插入或删除一个节点可能需要移动多个节点，导致时间复杂度增加至O(n)。
– 空间占用较大：为了实现自平衡，平行检索表需要更多的空间来存储节点的指针。
等距检索表和平行检索表各有优缺点，适用于不同的应用场景。等距检索表更适合于需要频繁查找的场景，而平行检索表则更适合于处理大量数据且不需要严格排序的场景。在选择使用哪种检索表时，应考虑数据的特性、查询需求以及性能要求等因素。