Un albero di ricerca binario (BST) ottimizza le operazioni di ricerca organizzando i dati per velocizzare le ricerche, gli inserimenti e le cancellazioni. Per mantenere questa efficienza sono stati sviluppati diversi algoritmi di bilanciamento, tra cui rotazioni singole e doppie. Sebbene le doppie rotazioni siano efficaci, consumano più risorse computazionali, con un potenziale impatto sulle prestazioni del sistema in ambienti con ricerche frequenti.Le valutazioni di diversi algoritmi per il mantenimento dinamico dei BST si concentrano su modelli di ricerca imprevedibili, gestendo attività come l'inserimento di nuovi nodi e la ristrutturazione dell'albero per ridurre la lunghezza del percorso e il tempo di ricerca. Gli alberi a bilanciamento di altezza, come gli alberi AVL, mantengono differenze di altezza minime tra i sottoalberi per ricerche efficienti, mentre gli alberi a bilanciamento vincolato, come gli alberi rosso-neri, consentono un bilanciamento più rilassato per operazioni specifiche.Gli algoritmi ibridi fondono le caratteristiche di entrambi i tipi di albero per migliorare le prestazioni. Il documento presenta un metodo innovativo che migliora le doppie rotazioni, ottenendo risultati di bilanciamento simili con quasi la metà dei passaggi computazionali. Questo progresso promette di migliorare significativamente l'efficienza di manutenzione del BST e le prestazioni complessive del sistema in ambienti di ricerca dinamici.