Ниже — сопоставление хеш‑таблицы и самобалансирующегося бинарного дерева (AVL / Red‑Black) для реализации «словаря» с акцентом на три требования: быстрый поиск по точному ключу, поддержка упорядоченного обхода и ограничение памяти. Разделённый анализ охватывает амортизированную сложность, устойчивость к худшим случаям и практические аспекты реализации.

Короткое резюме

Если требуется одновременно быстрый точный поиск и гарантированный упорядоченный обход — естественный выбор — самобаланс. дерево (RB/AVL) или B‑tree/B+tree. Они дают логарифмическое время в худшем случае и упорядоченный обход "из коробки".Если главным критерием — максимально быстрый точный поиск (и порядок не обязателен), то хеш‑таблица (особенно с открытой адресацией) даёт лучший средний/амортизированный доступ и лучшую локальность кеша, но не даёт естественного упорядоченного обхода.При сильном ограничении памяти зачастую выигрывает компактная реализация хеш‑таблицы (open addressing) или отсортированный массив (vector) для доминируемо readonly нагрузки; деревья требуют больше указателей/метаданных на узел.

Временная сложность (по операциям)

Хеш‑таблица (с динамическим изменением размера)Поиск/вставка/удаление: амортизированно O(1).Операция реhash при росте занимает O(n), но амортизированно стоимость на операцию O(1).В худшем (много коллизий / атака) — O(n) для поиска/вставки (если все элементы попали в одну корзину или при плохой хеш‑функции). Java/anderen добавляют "treeify" для защиты от этого.Самобалансирующееся дерево (AVL / Red‑Black)Поиск/вставка/удаление: гарантированно O(log n) в худшем и в среднем.AVL обеспечивает чуть более жёсткий баланс → чуть быстрее поиск (меньше высота), но вставки/удаления могут требовать больше поворотов; RB проще в поддержке и обычно быстрее при интенсивных вставках.Дополнительно:Упорядоченный обход: дерево — O(n) последовательным in‑order; хеш — без порядка (либо O(n log n) при сортировке ключей при обходе).

Поддержка упорядоченного обхода и дополнительных операций

Дерево:Натурально поддерживает in‑order обход, операции predecessor/successor, диапазонные запросы (range queries) за O(log n + k).Хеш‑таблица:Нативно не поддерживает упорядоченность; чтобы получить отсортированный обход, надо:при обходе сортировать ключи: O(n log n);или поддерживать дополнительную структуру (дерево/отсортированный список) — удвоение памяти/сложности;или использовать специализированные структуры (ordered hash, skip list с хеш/индексом).Альтернативы:Skip list: ожидаемо O(log n), поддерживает упорядоченный обход и проще в реализации, но гарантии не детерминированные.B‑tree / B+tree: лучше масштабируют при работе с большим объёмом и при требовании компактной памяти/хорошей I/O‑локальности.

Память и кеш‑локальность

Дерево (node: left/right/parent + key/value + баланс/цвет):Высокая накладная память на узел (несколько указателей). Плохая кеш‑локальность (рассеянные узлы в куче).Хеш‑таблица — два основных варианта:Chaining (связные списки в корзинах): на каждый элемент нужен node с указателем next → накладные расходы близки к дереву, но лучше компактность при хранении хеша в узле; итерация по таблице хуже кеш‑локальность, чем open addressing.Open addressing (например, linear/quadratic probing): очень компактное представление (массив записей/ключей/значений), отличная кеш‑локальность, меньшая память на элемент (нет указателей). Но требует поддержания свободной ёмкости (<100% загрузки), сложности с удалением (tombstones) и ухудшение производительности при высокой загрузке.Если память критична:Для чтения‑ориентированного словаря: отсортированный массив ключей+значений (vector) — минимальные накладные расходы и отличная кеш‑локальность; поиск O(log n), вставка/удаление O(n).Для динамических операций с ограниченной памятью: open addressing часто лучший компромисс.

Устойчивость к худшим случаям и к атакам

Дерево: детерминированно устойчива — нет возможности (при корректной реализации) заставить структуру деградировать ниже O(log n) per op.Хеш‑таблица: без дополнительных мер подвержена «хеш‑флудингу»/атакам (много коллизий) → деградация до O(n). Меры:Хорошая случайная/криптографически стойкая хеш‑функция;Переливание в сбалансированное дерево при переполнении корзины (Java 8 approach);Использование tabulation/SipHash и т.п.Реализация реhash'а: амортизированно OK, но конкретный (единый) реhash может вызвать задержку «временной паузы» — критично в real‑time системах.

Практическая реализация и сложность кода

Хеш‑таблица:Простая реализация chaining — относительно простая.Open addressing — требует аккуратной работы с tombstones, уменьшением ёмкости, probe sequences; но часто короче и быстрее в runtime.Требует выбора/настройки хеш‑функции и политики роста (фактор загрузки).Дерево (AVL / RB):Реализация сложнее, особенно RB (много кейсов при балансировке), но стандартные библиотеки (std::map, TreeMap) уже есть.AVL чуть проще по идее, но нуждается в поддержке баланса; RB даёт меньше вращений в среднем.Итераторы:Дерево: стабильный упорядоченный итератор; при изменениях: часто инвалидация/частичная валидность.Hash open addressing: итератору проще давать устойчивость при отсутствии рехеша; но при рехеше — инвалидация.Параллелизм:Concurrency: хеш‑таблицы легче шарить через сегментацию или lock‑free механизмы; деревья сложнее распараллеливать эффективно.

Рекомендации по выбору в зависимости от сценария

Нужен быстрый точный поиск + упорядоченный обход (и операции predecessor/range) → используйте самобалансирующееся дерево или B‑tree (B+tree) если важна плотность/локальность.Нужен максимальный throughput для точных поисков, порядок не важен, память ограничена → open addressing hash table.Нужна высокая устойчивость к атаке/худшим случаям + быстрый поиск → дерево; либо хеш с защитой (безопасная хеш‑функция и/или переворот в дерево при переполнении корзины).Доминация операций чтения, редкие вставки/удаления, нужен порядок и минимальная память → отсортированный массив (vector) — поиск O(log n), обход O(n), вставка/удаление редки.Требуется простая реализация с упорядоченностью по вставке → LinkedHash/ordered hash (но это не сортировка по ключу).Если система крупномасштабная / работает с внешней памятью → B+tree/B‑tree.

Примеры практических решений

Java HashMap: chaining + treeify на длинных списках (смешанный подход — средняя производительность хеша + устойчивость к худшим случаям).C++ std::unordered_map (hash) vs std::map (RB‑tree).Redis dict: chaining hash; для ordered set — skip list.

Краткая сводка при ваших трёх требованиях

Быстрый поиск по точному ключу: хеш (open addressing) выигрывает по средней скорости и кеш‑эффективности.Поддержка упорядоченного обхода: дерево (RB/AVL/B‑tree) выигрывает — это «из коробки».Ограничение памяти: open addressing или отсортированный массив (при редких изменениях) часто экономнее, дерево — дороже по памяти.

Вывод: если упорядоченный обход обязательный и нельзя держать вспомогательные структуры — самобалансирующееся бинарное дерево (или B/B+‑tree) — наиболее естественное и надёжное решение (гарантия O(log n)). Если же порядок вторичен и важнее максимальная скорость и компактность — используйте хеш‑таблицу (предпочтительно open addressing), при этом добавьте защиту от плохих хешей или используйте гибридный подход при необходимости.