在 CSP-S 备考的 3 - 4 个月基础学习阶段，数据结构的选择至关重要，其中哈希表和平衡树是常见的两种数据结构。
哈希表具有平均 O(1)的访问效率，这意味着在大多数情况下，我们能够快速地获取到所需的数据。然而，它也存在一个明显的特点，那就是数据是无序的。这种无序性在某些场景下可能不适用。
平衡树的访问效率为 O(log n)，相对而言稍慢于哈希表，但它能够保证数据的有序性。这一特点使得在需要进行有序遍历或者范围查询时，平衡树成为更合适的选择。
那么如何根据题目需求来进行选择呢？
如果题目中明确要求需要快速查找某个特定的元素，并且不关心元素的顺序，那么哈希表通常是更好的选择。例如，在处理一些需要频繁判断某个元素是否存在的场景中，哈希表能够发挥其高效查找的优势。
但当题目涉及到需要对数据进行排序、有序遍历或者范围查询时，平衡树就展现出了其强大的功能。比如，在需要按照一定的顺序输出数据，或者查找某个范围内的所有元素时，平衡树能够提供有序的结果。
在学习这两种数据结构的过程中，对于哈希表，要重点理解哈希函数的设计原则，以及如何处理哈希冲突。可以通过大量的练习来熟悉其在不同场景下的应用。
对于平衡树，要掌握其平衡的原理和调整方法，如 AVL 树和红黑树的旋转操作。同时，通过实际的代码实现来加深对其有序性和查询效率的理解。
总之，在 CSP-S 备考的基础阶段，深入理解和熟练运用哈希表和平衡树，并根据题目需求做出明智的选择，是提升算法能力的关键一步。只有通过不断的练习和总结，才能在考试中灵活运用这两种重要的数据结构，为取得好成绩打下坚实的基础。
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