AVL RBtree
B B+
Trie
AVL早期有应用在linux内核上，后来被RBtree代替了，具体是用在哪个模块上，sorry,我忘了，求知欲那么强的你，google一下就有答案了，两者都保持log(n)的插入与查询，是平衡的BST，不会出现(n2)的糟糕情况，那为什么linux内核要用RBtree替代AVL呢，我没具体了解过，但从原理上看，个人猜想是AVL需要大量的旋转来保持平衡，而RBtree的旋转调节可能会少些，这是个人的臆断，真心希望有深入理解的同仁指正，用力的拍，另外我们熟悉的STL的map容器底层是RBtree,当然指的不是unordered_map,后者是hash。

而 B B+则运用在file system database这类持续存储结构，同样能保持lon(n)的插入与查询，也需要额外的平衡调节。像mysql的数据库定义是可以指定B+ 索引还是hash索引。

trie树大都用在word的匹配，但单纯的trie内存消耗很大，建trie树也需要些时间，通常用在带词典的机械分词，jieba分词就是建立在trie上匹配的，trie有其他变体可以压缩空间，像double array trie这类比较老且经典的压缩方法，也有其他比较新的压缩方式，看论文时有看过，没自己实现过所以不断言了，其实面对多模匹配trie没有其变体aho-corasick来得理想，另外aho-corasick也是可以用巧妙的方法来进行压缩空间，这里不再展开，毕竟手机码字，同时想基数树与其也类似，在nginx上有应用，说到aho-corasick其实早期的入侵检测工具snort也有应用实现，但如今改成wu-menber了，具体记不清了，其实trie还是挺有用的，Tengine也用trie实现了了匹配模块。但要是用在大量单词的匹配上确实吃内存。

作者：Justin
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来源：知乎
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