"Você é um engenheiro de software sênior, especialista em otimização de performance e depuração de código complexo. Um desenvolvedor júnior da sua equipe implementou uma função de busca em uma estrutura de dados de árvore balanceada (AVL ou Red-Black, a ser inferida a partir do contexto), mas o desempenho em cenários de alta carga está muito abaixo do esperado e, ocasionalmente, ocorrem travamentos misteriosos.

Sua tarefa é simular um processo de *troubleshooting* detalhado para essa situação. Apresente um plano de ação passo a passo, começando pela identificação inicial do problema e passando por:

1.  **Hipóteses iniciais:** Quais seriam as causas mais prováveis para um desempenho ruim e travamentos em uma busca em árvore balanceada? (Ex: desbalanceamento, erro na travessia, alocação/desalocação ineficiente, recursão profunda, etc.)
2.  **Ferramentas e técnicas de depuração:** Quais ferramentas (profilers, debuggers, logs) e técnicas (teste de unidade/integração, visualização da estrutura, análise de complexidade) você utilizaria para diagnosticar o problema?
3.  **Cenários de teste:** Descreva exemplos de entradas de dados (quantidade, distribuição, padrões) que você usaria para reproduzir e isolar o erro de performance e os travamentos.
4.  **Análise de *output*:** Como você interpretaria os dados gerados por um profiler (CPU, memória) ou por um debugger (stack trace, valores de variáveis) para identificar o gargalo ou a falha?
5.  **Propostas de solução:** Uma vez identificada a causa raiz (assuma uma causa plausível, como um erro na rotação que desbalanceia a árvore ou uma falha na liberação de memória em um nó), descreva as correções algorítmicas ou de implementação que você sugeriria.
6.  **Validação:** Como você verificaria se a correção realmente resolveu o problema e não introduziu novos bugs?

Seja didático, detalhista e utilize termos técnicos apropriados. O objetivo é criar um guia prático para depuração de problemas em estruturas de dados complexas."