红黑树（Red Black Tree） 是一种自平衡二叉查找树，和AVL树类似，都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能。但现实中 红黑树 的应用比 AVL 树多， 因为同时插入一个结点，AVL树旋转的时候，红黑树不一定旋转。我们通过上滤(自底向上调整)算法用c++模板类实现了红黑树的插入操作代码，但是，更好的实现插入操作的算法是下滤(自顶向下)， 这种算
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2024-07-02 20:56:06
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文章目录1. 红黑树简介2. 2-3树2.1 2-3树插入新节点变换2.2 红黑树与2-3树的等价性3. 红黑树添加新元素3.1 向红黑树中的“2-node”添加元素3.2 向红黑树中的“3-node”添加元素3.2.1 若添加大于根节点，颜色翻转3.2.2 若添加小于根节点的左孩子，右旋转3.2.3 若添加大于根节点的左孩子红黑树性能总结完整的Java代码 1. 红黑树简介红黑树的底层是一个二
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2024-10-18 10:33:59
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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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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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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
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2024-04-18 08:26:25
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概要 目录: 1 红黑树的介绍 2 红黑树的应用 3 红黑树的时间复杂度和相关证明 4 红黑树的基本操作(一) 左旋和右旋 5 红黑树的基本操作(二) 添加 6 红黑树的基本操作(三) 删除概述: R-B Tree，又称为“红黑树”。本文参考了《算法导论》中红黑树相关知识，加之自己的理解，然后以图文的形式对红黑树进行说明。本文的主要内容包括：红黑树的特性，红黑树的时间复杂度和它的证明，红黑树的左旋
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2023-12-18 14:56:12
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set集合容器使用一种称为红黑树（Red-Black Tree）的平衡二叉检索树的数据结构，来组织泛化的元素数据。每个节点包含一个取值红色或黑色的颜色域，以利于进行树的平衡处理。作为节点键值的元素的插入，必须确保每个子树根节点的键值大于左子树所有节点的键值，而小于右子树所有节点的键值。不会将重复的键值插入容器，也不需指定具体的插入位置，而按元素在树中的关联关系，进行位置检索和插入，元素的
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2023-10-07 16:36:15
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详细介绍了红黑树的概念和实现原理，并且提供了Java代码的完全实现。本文内容较多，欢迎收藏。 文章目录1 红黑树的概述1.1 AVL树与红黑树1.2 红黑树的定义1.3 红黑树的应用2 自底向上实现原理2.1 插入操作2.1.1 新根2.1.2 父黑2.1.3 父红叔黑2.1.3.1 LL2.1.3.2 RR2.1.3.3 LR2.1.3.4 RL2.1.3.5 总结2.1.4 父红叔红2.2 删
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2023-11-21 21:23:33
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# 实现 Python 红黑树
## 引言
红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它在插入、删除和查找等操作上具有较好的性能。本文将向你介绍如何在 Python 中实现红黑树。在教授具体操作之前，我们先来了解一下实现红黑树的整个流程。
## 红黑树实现流程
下面的表格展示了实现红黑树的流程和相应的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建红黑树类 |
| 2
原创
2023-07-28 09:11:14
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红黑树的原理及实现一、什么是红黑树二、定义红黑树三、左旋和右旋四、红黑树插入节点 一、什么是红黑树 红黑树是一种特定类型的二叉树，它是在计算机科学中用来组织数据比如数字的块的一种结构。 红黑树是一种平衡二叉查找树的变体，它的左右子树高差有可能大于 1，所以红黑树不是严格意义上的平衡二叉树（AVL），但 对之进行平衡
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2023-09-03 11:46:01
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红黑树结构红黑数(Red-black tree)是一种自动平衡的二叉查找树，如下图： 红黑数首先需要满足的条件是一棵二叉查找树，在此基础上增加其自己的规则。二叉查找树的规则若任意节点的左子树不为空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值若任意节点的右子树不为空，则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树没有键值相等的节点红黑树的规则节点是红色或黑色。根节点
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2023-10-24 12:44:37
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实现平衡二叉树后接着实现红黑树，红黑树接近平衡的二叉树，插入，删除函数跟平衡二叉树一样，只是平衡函数不同，平衡二叉树严格按照子树高度差，使最长路径-最短路径=0/1；1，而红黑树的特性：(1) 每个节点或者是黑色，或者是红色。(2) 根节点是黑色。(3) 每个叶子节点是黑色。 [注意：这里叶子节点，是指为空的叶子节点！](4) 如果一个节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的。(5) 从一个节点到该
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2023-11-15 10:29:01
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红黑树是一种近似平衡的二叉查找树，它能够确保任何一个节点的左右子树的高度差不会超过二者中较低那个的一倍。 具体来说，红黑树是满足如下条件的二叉查找树（binary search tree）： 1，每个节点要么是红色，要么是黑色。 2，根节点必须是黑色 3，红色节点不能连续（也即是，红色节点的孩子和父亲都不能是红色）。 4，对于每个节点，从该点至叶子节点的任何路径，都含有相同个数的黑色
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2023-11-23 23:32:05
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1、红黑树的性质（参考《算法导论》）：每个节点均有颜色属性，且要么为红色，要么为黑色；根节点为黑色；红色节点的子节点不可以为红色对每个节点，从该节点到期子孙节点的所有路径上包含相同数目的黑节点2、红黑树节点的定义：<span style="font-family:Courier New;">template <typename T>
class RBTNode
{
pri
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2023-11-27 15:51:36
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前言本篇将结合JDK1.6的TreeMap源码，来一起探索红-黑树的奥秘。红黑树是解决二叉搜索树的非平衡问题。当插入（或者删除）一个新节点时，为了使树保持平衡，必须遵循一定的规则，这个规则就是红-黑规则： 1) 每个节点不是红色的就是黑色的 2) 根总是黑色的 3) 如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之倒不一定必须为真） 4) 从跟到叶节点或者空
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2023-10-09 08:42:08
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一、结构介绍1、树特性：整棵树只能有一个树根，节点间不可交叉和成环。2、二叉树特点：在树的基础上，每个节点上最多有两个子节点3、二叉搜索树特点：在二叉树的基础上，有序。即在每棵子树中，均有：左子节点的值<根节点的值<右子节点的值。4.自平衡二叉查找树特点：在二叉搜索树的基础上，自平衡。即在当有新的节点加入或旧的节点删除时，会通过一些节点的旋转，自动调节树的结构，使树保持平衡的结构，以保
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2023-11-25 14:02:28
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map 的用法主要有三个
• 离散化数据
• 判重与去重 (set也行) ，快速查询
• 需要 logn 级别的 insert/delete 性能，同时维护元素有序 ！！
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2023-06-02 21:03:43
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文章目录一、红黑树的概念二、插入和调整情况一: cur为红，p为红，g为黑，u存在且为红情况二: cur为红，p为红，g为黑，u不存在/u为黑情况三: cur为红，p为红，g为黑，u不存在/u为黑四、删除五、性能分析六、完整代码 提示：以下是本篇文章正文内容，Java系列学习将会持续更新 数据结构动态模型：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualizati
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2023-10-17 08:42:48
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Java8 对 HashMap 进行了一些修改，最大的不同就是利用了红黑树，所以其由 数组+链表+红黑树 组成。 O(n)。 O(logN)。 来一张图简单示意一下吧： 先回答几个问题：1.HashMap的什么时候扩容，哪些操作会触发  
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2023-12-14 11:14:44
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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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2023-12-18 19:55:23
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