我目前在Tim Roughgarden的著名斯坦福课程的帮助下学习算法和数据结构。在视频13-1中，当解释平衡二进制搜索树时，他将它们与排序数组进行了比较，并提到我们不删除排序数组，因为它太慢了(我相信他的意思是"与其他操作相比慢，我们可以在常量[Select，Min/Max，Pred/Succ]，O(log n([Search，Rank]和O(n([Output/print]时间中运行">(。
我无法停止思考这句话。也就是说，我无法将我的思想包裹在以下内容上：
假设我们得到一个订单统计数据或项目的值要从排序(升序(数组中删除。
我们可以使用Select或分别在常数或O(n(时间内搜索。
然后，我们可以删除此项并在右侧的项上进行迭代删除的，将其索引增加一O(n(时间。[这是我试图描述的(可能没有成功("将它们中的每一个向左移动一个位置"操作]
在最坏的情况下，整个操作将花费线性时间-O(n(脚本
关键问题-我的想法有错吗？如果不是，为什么它被认为是缓慢和不可取的？
你是对的：从数组中删除很慢，因为你必须将数组后面的所有元素向左移动一个位置，这样你就可以覆盖你创建的洞。
O(n)是否被认为是缓慢的取决于情况。从数组中删除很可能是更大、更复杂算法的一部分，例如在循环中。这会给你的最终复杂度增加一个因子n，这通常是不好的。使用树只会添加一个因子log n，并且O(n log n)比O(n^2)好得多(渐近(。
该语句与用于保存排序值的特定数据结构有关：排序数组。选择这种特定的数据结构是为了简单、高效存储和快速搜索，但在添加和删除数据结构中的元素时速度较慢。
可以选择保持排序值的其他数据结构。例如，二叉树、平衡二叉树或trie。每种都在操作性能和存储效率方面具有不同的特性，并将根据预期用途进行选择。
排序数组的添加和删除速度较慢，因为平均而言，这些操作需要移动数组的一半，为新元素腾出空间(或者分别填充空单元格(。
然而，在许多体系结构上，数据结构的简单性和移位速度意味着数据结构适合"小"数据集。