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如果比喻作人，AVL树就如同那种时时刻刻小心翼翼且谨慎的类型。这一节，我们寻找一种更为宽松的准则，让我们变成潇洒的人。下面介绍这节的猪脚伸展树。
逐层伸展： 使得v的高度逐层上升：
实例：节点上升的过程是一个不断伸展，左右摇摆的过程。
一步一步往上爬这种策略，显然比较低效。哎 蜗牛好惨啊！！
分析下最坏情况:
来看看点睛之笔：单层伸展变成双层伸展
第一只眼睛：
第二只眼睛：
感受点睛之笔的魅力：
调整一次之后，整棵树的树高有了本质的变化：每调整一次，树的高度竟然可以缩减一半，很快的就能变成平衡的状态，哇塞！！！
分摊性能：
V的深度是奇数而不是偶数，
伸展树虽然不能杜绝最坏情况的发生，但是却能有效的控制最坏情况发生的频度，从而在分摊意义下保证整体的高效率。经过双层伸展策略之后，伸展树的单层操作均可以在分摊的O(logn)时间内完成。
算法实现：
Splay
在其他树的变种之中，search操作都是静态的，但是在伸展树中，search也是动态的。
splay伸展算法：
总的伸展算法如下所示：
伸展树的查找操作：
伸展树的插入操作：
伸展树的删除操作：
伸展树的综合回顾：
