二叉查找樹最大的特點就是，支持動態數據集合的快速插入、刪除、查找操作。
散列表也是支持這些操作的，而且散列表的這些操作比二叉查找樹更高效，時間複雜度是 O(1)。
既然散列表如此高效，那麼散列表是不是可以完全替代二叉樹呢。
或者說有沒有什麼地方用散列表是做不了的，必須用二叉樹呢？
散列表的插入、刪除、查找操作的時間複雜度可以做到常量級的 O(1)，非常高效。
而二叉查找樹在比較平衡的情況下，插入、刪除、查找操作時間複雜度纔是 O(logn)。
但是爲什麼我們不能完全用散列表去替代二叉樹呢？
一
散列表中的數據是無序存儲的，如果要輸出有序的數據，需要先進行排序。
而對於二叉查找樹來說，我們只需要中序遍歷，就可以在 O(n) 的時間複雜度內，輸出有序的數據序列。
二
散列表擴容耗時很多，而且當遇到散列衝突時，性能不穩定。
儘管二叉查找樹的性能也不穩定，但是在工程中，最常用的平衡二叉查找樹的性能非常穩定，時間複雜度穩定在 O(logn)。
三
儘管散列表的查找等操作的時間複雜度是常量級的，但因爲哈希衝突的存在，這個常量不一定比 logn 小，所以實際的查找速度可能不一定比 O(logn) 快。加上哈希函數的耗時，也不一定就比平衡二叉查找樹的效率高。
四
散列表的構造比二叉查找樹要複雜，需要考慮的東西很多。比如散列函數的設計、衝突解決辦法、擴容、縮容等。
平衡二叉查找樹只需要考慮平衡性這一個問題，而且這個問題的解決方案比較成熟、固定。
五
爲了避免過多的散列衝突，散列表裝載因子不能太大，特別是基於開放尋址法解決衝突的散列表，不然會浪費一定的存儲空間。綜合這幾點，平衡二叉查找樹在某些方面還是優於散列表的。
所以，這兩者的存在並不衝突。我們在實際的使用過程中，需要結合具體的需求來選擇使用哪一個。