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AVL 树是一种自平衡二叉搜索树，具有以下特点：
- 平衡性：AVL 树中每个节点的左右子树高度差（平衡因子）不超过 1。
- 查找效率：由于平衡性，AVL 树的查找、插入和删除操作的时间复杂度均为 O(log n)。
- 旋转操作：在插入或删除节点后，AVL 树通过旋转操作（左旋、右旋、左右旋、右左旋）来维持平衡。
- 严格平衡：相比于其他平衡树（如红黑树），AVL 树的平衡性更严格，适合查找密集型场景。
本题详细解读
1. 平衡性
AVL 树的平衡性是通过平衡因子来维护的。平衡因子定义为某个节点的左子树高度减去右子树高度。AVL 树要求每个节点的平衡因子绝对值不超过 1。如果插入或删除操作导致某个节点的平衡因子超出范围，AVL 树会通过旋转操作重新平衡。
2. 查找效率
由于 AVL 树始终保持平衡，树的高度被严格控制在 O(log n) 范围内。因此，查找、插入和删除操作的时间复杂度均为 O(log n)，适合需要高效查找的场景。
3. 旋转操作
AVL 树通过四种旋转操作来维持平衡：
- 左旋（Left Rotation）：当某个节点的右子树过高时使用。
- 右旋（Right Rotation）：当某个节点的左子树过高时使用。
- 左右旋（Left-Right Rotation）：先对左子树左旋，再对当前节点右旋。
- 右左旋（Right-Left Rotation）：先对右子树右旋，再对当前节点左旋。
4. 严格平衡
AVL 树的平衡性比红黑树更严格，因此它的查找性能更优。然而，严格的平衡性也意味着在插入和删除操作时需要更多的旋转操作，可能导致性能开销略高于红黑树。因此，AVL 树更适合查找密集型场景，而红黑树更适合插入和删除频繁的场景。
5. 应用场景
AVL 树常用于需要高效查找和动态更新的场景，例如数据库索引、内存中的有序数据结构等。