无删除场景下，是否存在性能优于AVL、红黑树的搜索数据结构

针对你不需要删除操作的场景，以下几种数据结构在插入、查找性能上可以优于常规红黑树或AVL树，同时满足空间O(n)、支持中序遍历的要求：

• 简化版平衡二叉搜索树
  直接基于你当前使用的AVL树改造，移除所有与删除相关的平衡调整逻辑。AVL树的删除流程涉及大量复杂的旋转、高度回溯操作，去掉这些后，插入操作的执行路径会大幅缩短，代码开销降低，同时依然保证O(log n)的插入、查找复杂度，中序遍历逻辑完全保留，空间复杂度维持O(n)，是最直接的性能优化方案。

• 跳表（Skip List）
  跳表的平均插入、查找复杂度均为O(log n)，实现难度远低于红黑树或AVL树。无需删除操作时，完全不用处理节点删除后的指针修正、层级维护逻辑，结构稳定性更强。此外跳表的节点分布更贴合CPU缓存的局部性原理，在数百万级数据量下，实际运行性能往往优于平衡树，中序遍历只需遍历最底层的有序链表即可完成。

• 排序块链表（Sorted Block Linked List）
  这是一种缓存友好的混合结构：将数据拆分为多个固定大小的有序数组块，块之间用链表串联。插入时先通过二分查找定位目标块，若块未满则在块内用二分找到插入位置并移动元素完成插入；若块已满则分裂为两个大小相近的有序块。查找时同样先定位块再在块内二分，中序遍历只需依次遍历每个块的数组。
  该结构的平均插入复杂度为O(√n)（块大小设为√n时），但由于块内是连续内存的数组，缓存命中率极高，实际运行性能可能接近甚至超过O(log n)的平衡树，非常适合大规模数据的插入与查询场景。

• 笛卡尔树（离线场景专属）
  如果所有待插入的键值对可以提前全部获取（离线场景），笛卡尔树是最优选择之一。它可以在O(n)时间内完成构建，基于键的有序性和值的堆性质，查找复杂度为O(log n)，中序遍历直接输出有序序列。但它不支持动态插入，仅适用于离线批量处理的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrey Godyaev