主要观点：介绍了一种用于二叉树等数据结构的缓存友好算法及其在 Go 语言中的实现，包括算法的直觉、代码实现、演示和基准测试。
关键信息：

• 正常二叉树数组表示方式及缺点，提出新的布局方式以提高缓存友好性。
• 通过存储父-子三角形，利用 SIMD 操作进行搜索。
• 在 Go 中需编写 ARM64 汇编来使用 SIMD 指令，定义了多个寄存器用于算法操作。
• 给出了具体的代码实现，包括函数定义、寄存器初始化、循环搜索等部分。
• 进行了演示和基准测试，比较了使用 SIMD 的二进制搜索和普通二进制搜索的性能。
  重要细节：
• 数组中元素的存储方式及映射关系，如父-子三角形的存储。
• 寄存器的定义和使用，如 data、toFind 等寄存器在算法中的作用。
• 代码中具体的指令操作，如 VDUP、VCMEQ、CMP 等指令的功能。
• 基准测试中不同搜索方式的性能对比，使用 SIMD 的搜索速度更快。
• 提到该算法可应用于可冻结的 AVL 树数据结构。