选择红黑树来实现平衡性而不是AVL树的原因主要有以下几点：
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平衡性的维护成本：
- AVL树是严格平衡的二叉搜索树，它在增加或删除节点时，需要频繁地进行旋转操作以保持平衡，这导致较高的维护成本。
- 红黑树则通过颜色和特定的规则来保持平衡，它允许局部的不平衡，从而降低了对旋转的需求。红黑树的插入和删除操作相对更高效，因为它可以在最多三次旋转内恢复平衡。
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性能表现：
- 尽管AVL树和红黑树在理论上的时间复杂度都是O(log n)，但在实际应用中，红黑树的统计性能往往优于AVL树。
- 红黑树的查找、插入和删除操作的平均性能与AVL树相当，但在某些情况下，由于红黑树对平衡性的要求不那么严格，它的实际性能可能会更好。
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空间消耗：
- 红黑树需要额外的空间来存储节点的颜色信息，这增加了空间消耗，但相对于其带来的性能优势，这通常是可以接受的。
- AVL树虽然不需要存储颜色信息，但在维护平衡时可能需要进行更多的旋转操作，这在某些情况下可能导致更高的间接空间成本。
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应用场景的适应性：
- 如果应用场景中搜索操作远多于插入和删除操作，AVL树可能是一个更好的选择，因为它提供了严格的平衡保证，从而确保了最优的查找性能。
- 然而，在许多实际应用中，搜索、插入和删除操作的频率往往是相近的。在这种情况下，红黑树由于其在动态操作方面的效率优势而成为更合适的选择。
综上所述，选择红黑树来实现平衡性而不是AVL树主要是基于平衡性的维护成本、性能表现、空间消耗以及应用场景的适应性等方面的考虑。红黑树以其在动态操作中的高效性和相对较低的平衡维护成本而备受青睐。