首先，我们应该考虑一个问题，数据库在磁盘中是怎样存储的？（答案写在下一篇文章中） b树、b+树、AVL树、红黑树的区别很大。虽然都可以提高搜索性能，但是作用方式不同。 通常文件和数据库都存储在磁盘，如果数据量大，不一定能全部加载到内存，因此使用b树，一次只加载少量节点数据。其次，b树是多路搜索树，M路的B树最多有M个子节点，通过多路搜索，降低了树的高度，从而在避免内存溢出的情况下减少了内存
清早看到的一遍挺好的文章，从源码上十分详细的解释的红黑树的树化过程，特地做个文章的搬运工，分享给掘友，文末附原文地址！ 适合
面试装逼以及 自我提升，前排请备好瓜子。 概述HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。随着JDK（Java Developmet Kit）版本的更新，JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化，例如引入红黑树的数据
数据结构和算法（Data Structure Visualizations）：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html 一、MySQL索引底层的实现索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构；上图中有一张表，表名为 t ，表中有7条数据；使用 select * from t where
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2023-07-17 11:34:44
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引言红黑树是在实际工程中被广泛应用的一种数据结构，比如Linux中的线程调度就是使用的红黑树来管理进程控制块，而Nginx中也是使用红黑树来管理的timer，Java中的TreeMap和TreeSet也是基于红黑树来实现的。红黑树相比普通二叉查找树的一个优势就是它的树高为~lgN，所以不管是查找/插入/删除操作它均能保证能够在对数时间之内完成。本文我们就先来了解一下红黑树插入算法的实现。红黑树
数据结构链表链表:linked list,由一系列结点node (链表中每一个元素称为结点）组成，结点可以在运行时i动态生成。每个结点包括两个部分︰一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。查询侵:链表中地址不是连续的,每次查询元素都必须从头开始查询增删快:链表结构,增加/删除一个元素对链表的整体结构没有影响,所以增删快双向链表：链表中的每一个元素也称之为—个节点一个结点包含
文章目录红黑树简介红黑树的性质红黑树的三中变换红黑树的变换规则 红黑树简介红黑树是一种自平衡的二叉查找树，是一种高效的查找树。二叉查找树在插入的元素值是递增的的情况下会退化成链表，这样查找的时间复杂度效率就还是O(n)，所以为了在构建一个相对平衡的二叉查找树，就有了红黑树。红黑树具有良好的效率，它可在 O(logN) 时间内完成查找、增加、删除等操作。因此，红黑树在业界应用很广泛，比如 Java
首先要知道什么是B+树，什么是hash，什么是红黑树； 二叉树我们都了解，一个节点的左键点小于该节点，右节点大于该节点，但是如果插入二叉树的数据是有序的，就会形成二叉树的极端情况，形成链表，我们知道树的查询复杂度跟树的高度有关，树越高，那么查询事件复杂度就越高，并且需要更多的磁盘IO，所以需要通过某种约束来保证树的平衡，  
红黑树是平衡树的一种，保证最坏情况下操作时间复杂度为O(lgo(n))。红黑树的应用比较广泛，比如作为C++中STL的set和map的底层数据结构，Java集合中TreeSet和TreeMap的底层数据结构等。学习红黑树，可以把二叉查找树作为参考，这样有助于加深理解。红黑树的操作主要包括节点旋转、插入、删除等操作，下面咱们就一一来看：1、红黑树性质每个节点是红色的，或者是黑色的根节点是黑色的每
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2023-05-30 15:36:14
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红黑树满足一下规则1. 每个节点不是红色就是黑色2.根节点为黑色3.如果节点为红，其子节点必须为黑4.任一节点至nil的任何路径，所包含的黑节点数必须相同。5.叶子节点nil为黑色 当破坏了平衡时，在调整的时候需要用到左旋和右旋左旋：右旋： 代码实现：1 void rb_tree::__rb_tree_rotate_left(link_type x) {
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博主：java_wxid 文章目录HashMap底层数据结构本文的大概内容： HashMap底层数据结构HashMap中数据存储的结构是数组+链表/红黑树数组作为基础的数据存储结构。链表是为了解决hash碰撞问题，可参考【HashMap底层原理】。红黑树是为了解决链表中的数据较多（满足链表长度超过8，数组长度大于64，才会将链表替换成红黑树才会树化）时效率下降的问题。因为对于搜索，插入，删除操作多
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2023-07-27 00:45:46
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C++萌新，以此帖总结自己手撕红黑树过程中遇到的一些问题和知识点。源码：github：https://github.com/uni0ka/RB_Tree 佛系总结，想起来再写 目录：一些资源红黑树特征红黑树核心算法手撕过程中遇到的问题总结 二、红黑树特征 关于红黑树的优点和特征，网上有大量资源，不再赘述。 这里记录一个比较冷门的定理证明方法。定理：一棵含有n个节点
前言之前我们学习了AVL树，AVL树其实是具有特殊性质的二叉搜索树，而红黑树这种数据结构也是有着特殊性质的二叉搜索树，甚至红黑树在某些层面上将是优于二叉搜索树的，这篇博客就带大家一起梳理一下红黑树这种复杂数据结构的原理以及实现。一：红黑树红黑树是一个具有着特殊性质的二叉搜索树，也叫近似平衡二叉搜索树，并且在每个结点上增加了存储该结点颜色的存储位，可以是红色或者黑色。红黑树图解：红黑树性质：每个结点
B+树做索引而不用B-树那么Mysql如何衡量查询效率呢？– 磁盘IO次数。一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。B-树/B+树的特点就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了减少磁盘IO次数，但是B-树的每个节点都有data域(指针)，这无疑增大了节点大小，说白了增加了磁盘IO次数(磁盘IO一次读出的数据量大小是
0x00 前言由于红黑树具有非常重要工程实践意义，很多基础工程中都包含有红黑树的实现。对比 paho.mqtt.c / nginx / libuv / linux 中红黑树的实现发现，Linux 内核中红黑树的实现部分最为经典，本文通过对 Linux 内核中红黑树的实现进行初步分析，并利用 Linux 内核中红黑树的接口，引用《算法导论》中数据结构扩展的一般方法，对红黑树扩展来实现顺序统计树。0x
1.登录数据库第一种：红色为输入的命令，出现蓝色标记的则表示登录成功（-p后面加自己安装数据库时创建的mysql的root密码）第二种：命令中不输入密码，回车后输入密码2.创建数据库2.1 创建数据库命令create database 数据库名称； ##这里的分号一定不能忘记，英文的冒号2.1.1 练习：创建一个名为user的数据库 2.2 创建数据库的时候指定字符集create d
前言红黑树是一种特殊的B树是B树种2-3-4树的一种特殊实现，红黑树保证了每个节点只会有两个子节点，通过对每个节点进行染色，然后通过不同颜色的节点组合来分别代表2-3-4的2节点、3节点、4节点树的情况。在学习红黑树之前，我们需要先去了解2-3-4树。一、 B树那么如果想要对红黑树有一个较为深刻的理解，我认为首先去理解其根源，也就是B树是必不可少的1.1 概念树形结构首先可以分为等叉树和不等叉树，
前言前段时间在研究 JDK1.8 的 hashmap 源码，看到 put 方法的插入环节，遇到了红黑树，不得不停止阅读源码的过程，因为还没掌握红黑树是无法完全读透 hashmap 源码的。红黑树作为一种数据结构，它被应用得非常多，可能很多人不认识它，但其实它已经在默默为我们的代码在发光发热。例如，你只要在 Java 中用到 map，基本上就是在用红黑树（当元素个数到达八个时链表转红黑树）。PS：在
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2023-08-28 14:46:51
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文章目录代码框架添加（12种情况）修复性质4（添加在父节点为红色的情况）LL（RR）两种LR（RL）两种上溢（四种）Uncle是红色添加代码删除删除——red节点删除——black节点（3情况）删除——拥有一个red节点的black节点删除——black叶子节点，sibling为black（方法是借兄弟）删除——black叶子节点，sibling为black（兄弟借不了，父节点下来合并）删除——
Set（红黑树实现）set简介：Set是一种包含已排序对象的关联容器。set/multiset会根据待定的排序准则，自动将元素排序。两者不同在于前者不允许元素重复，而后者允许。set的特点：不能直接改变元素值，因为那样会打乱原本正确的顺序，要改变元素值必须先删除旧元素，则插入新元素不提供直接存取元素的任何操作函数，只能通过迭代器进行间接存取，而且从迭代器角度来看，元素值是常数元素比较动作只能用于型
文章目录前言一、红黑树是什么？二、代码实现1.构建存放键值对的节点类2.构建树节点类3. 插入方法4.红黑树平衡5.左旋、右旋和交换颜色8.测试验证总结 前言java8的HashMap中，使用了红黑树，本文主要是通过手写红黑树插入和查找代码来理解其特性和作用。一、红黑树是什么？红黑树是一种数据结构，如果学过数据结构的同学，应该会比较了解，红黑树是一种平衡二叉树，是有234树转变而来。没学过的同学
