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Uma Árvore de Pesquisa Binária (BST) optimiza as operações de pesquisa, organizando os dados para pesquisas, inserções e eliminações rápidas. Vários algoritmos de balanceamento, incluindo rotações simples e duplas, foram desenvolvidos para manter essa eficiência. Embora as rotações duplas sejam eficazes, consomem mais recursos computacionais, o que pode afetar o desempenho do sistema em ambientes com pesquisas frequentes.As avaliações de diferentes algoritmos para manter dinamicamente as BSTs centram-se em padrões de pesquisa imprevisíveis, gerindo tarefas como a inserção de novos nós e a reestruturação da árvore para reduzir o comprimento do caminho e o tempo de pesquisa. As árvores com equilíbrio de altura, como as árvores AVL, mantêm diferenças mínimas de altura entre as subárvores para pesquisas eficientes, enquanto as árvores com equilíbrio limitado, como as árvores vermelho-preto, permitem um equilíbrio mais relaxado para operações específicas.Os algoritmos híbridos combinam caraterísticas de ambos os tipos de árvores para melhorar o desempenho. Este artigo apresenta um novo método que melhora as rotações duplas, obtendo resultados de balanceamento semelhantes com quase metade dos passos computacionais. Este avanço promete melhorar significativamente a eficiência da manutenção da BST e o desempenho geral do sistema em ambientes de pesquisa dinâmica.