重新平衡算法可以通过以下方式执行-
我们可以使用Day-Stout-Warren算法实现实际的重新平衡方法，它的节点数是线性的。
以下是伪代码中基本DSW算法的介绍。
分配了一个节点，称为“伪根”，并将树的实际根作为伪根的右子节点。
调用tree-to-vine函数将树转换为以伪根为参数的排序链表。
调用vine-to-tree函数，使用伪根和树的大小（元素数）作为参数，将排序后的链表再次转换为树。
树的实际根应该等于伪根的右子。
最后，应该处理伪根。
如果我们可以忍受缺乏线性化（即我们写一个值，但是当我们在找不到它之后立即搜索它；它将最终在100ms-10s之后找到），则可以应用“写时复制”树：所有写入操作均由一个线程执行（具有重新平衡功能），并且我们定期将树复制到只读副本中，该副本可以通过读取线程来实现，而无需任何并发控制，因此我们需要以原子方式进行发布。
另一个选择是实现并发跳过列表：它提供对数平均个案搜索/删除/插入时间，并且更容易并行化。如果您碰巧要实现Java，则有一个标准的无锁实现。我们可以在此处获取有关并发跳过列表和平衡搜索树的更多信息。特别是，我们可以在那里获得色度树的提及，该色度树表示为针对并发重新平衡进行了优化的二进制搜索树。