简介是一种自平衡的二叉查找,它的统计性能要优于平衡二叉,因此在很多地方都有应用,例如Java中的TreeMap,HashMap等数据结构都使用到了对很多人来说熟悉而陌生,熟悉则是因为知道在很多场景中有使用,但又对其原理很陌生或者一知半解。今天就来剖析一下原理是一种二叉查找,但是它在二叉查找基础上增加了着色和相关的性质使得其相对平衡,从而保证了
目录1 特征描述1.1 性质1.2 与2-3的对应关系1.3 结点2 平衡化2.1 左旋2.2 右旋3 插入操作3.1 向2-结点插入新键(可能旋转3-结点)3.2 向3-结点插入新键(必然拆分4-结点)4 两个重要的颜色变换4.1 向3-结点插入新键时颜色反转4.2 每次插入操作后根节点重设为5 Java代码实现 1 特征描述1.1 性质含有链接的二叉查找链接均为左链接;没有任何
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——
1、概念    (Red-Black Tree)是一种自平衡二叉查找,是在计算机科学中用到的一种数据结构, 典型的用途是实现关联数组。它是在1972年由Rudolf Bayer发明的,他称之为"对称二叉B",它现代的名字是在 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 于1978年写的一篇论文中获得的。它是复杂的,但它的操作有着良好的最坏情况运行时间,并且在实践中是
java实现简单的定义代码实现结点定义insertfixBRTree测试后记 定义(1)所有的叶子结点为黑色 (2)红色结点的孩子只是黑色 (3)根结点一定是黑色 (4)从一个结点到该结点可以到达的叶子结点的路径上黑色结点数目相同 (5)结点的颜色是红色或者黑色代码实现这里我只是为了学习而只实现了整数作为value, 没有用自定义类型 主要是学习了TreeMap中的写法来写
目录contentappendcontentHashMap 的数据结构:数组 + 链表(Java7 之前包括 Java7)数组 + 链表 + (从 Java8 开始)PS:这里的《》与链表都是链式结构。HashMap 内部维护了一个数组,数组中存放链表的链首或的树根。当链表长度超过 8 时,链表就转换为,利用快速增删改查的特点提高 HashMap 的性能;在结点
转载 2023-07-14 14:33:59
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1、概述是一种近似平衡的,没有像AVL那样严格的平衡,但是AVL为了保证它的绝对平衡,对插入和删除的效率有一定的影响,而插入和删除的效率就要高的多。同时,它又是一颗二叉查找,使得它查找的效率也很高,查找的时间复杂度为O(logn),所以要优于AVL。2、特性根结点为结点为不能有连续的两个结点(结点的子结点必须为)任一结点到它们子孙结点的所有路径
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,不得不停止阅读源码的过程,因为还没掌握是无法完全读透 hashmap 源码的。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(当元素个数到达八个时链表转)。PS:在
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图解 目录图解一、的五条规则二、的三种变换2.1.变色2.2.左旋转2.3.右旋转三、的插入操作3.1.情况13.2.情况23.3.情况33.4.情况43.5.情况53.6.案例插入10插入9插入8插入7插入6插入5插入4插入3插入2**插入1**四、的删除操作 一、的五条规则除了符合二叉搜索的基本规则外,还添加了以下特性:规则1:节点是红色或黑色
转载 2023-08-11 21:40:01
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前言是一种特殊的B是B树种2-3-4的一种特殊实现,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节点的情况。在学习之前,我们需要先去了解2-3-4。一、 B那么如果想要对红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是必不可少的1.1 概念树形结构首先可以分为等叉和不等叉
  是一种自平衡二叉查找(binary search tree,BST),是一种比较复杂的数据结构,查找、插入、删除元素的时间复杂度为O(log n),n是中元素的数目.文章的要讲的知识点如下:  一、的基本介绍    插入节点    删除节点  二、应用实例:Jdk中的TreeMap一、的基本介绍   二叉查找(binary search t
一、比较重要的特性1、每个节点要么是黑色、要么是红色2、根节点是黑色3、红色节点的所有儿子都是黑色节点(也就是说从根节点到叶子结点的路径上不能出现连续的红色节点)4、从根节点到叶子结点的每一条路径上拥有相同的黑色节点个数n个节点的的最大深度不超过2log(n+1),其首先是一颗查找,其次是平衡的一个变种。其具有o(logn)的插入删除操作复杂度,操作性能比较好,java的Tr
java实现(个人手写)1.概念平衡二叉查找 (1)节点非 (2)根节点为黑色 (3)红色节点不能相邻 (4)任意节点到根节点黑色节点数相同 (5)叶子节点为黑色展示网站2.实现思路什么时候发生旋转? 父节点为红色 叔叔节点为null或者为黑色 个人认为分为下面四种情况: (1)0001 需要旋转变成 0002 的 左孩子 (2)0003 需要旋转成 0002 的右
2020-10-08目前代码只记录了插入过程和插入之后的恢复过程代码,删除过程代码还在整理.package com.lsx.tree; public class RedBlackTree { //红色,默认用红色 private final int R = 0; //黑色 private final int B = 1; private Node ro
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代码均为自己的思路,手动敲写,如有bug,或者思路错误,欢迎指正,多多交流。package tree; /** * (R-B Tree) * 递归方式空间复杂度为O(log n),且受栈内存限制,故能使用循环的尽量使用循环,本例子使用while循环 * 这里只模拟int类型实现,如果需要其他类型,请将int类型修改为泛型,并实现extends Comparable<T>接
转载 2023-08-24 20:24:23
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一、介绍1、R-B Tree概念(Red Black Tree,简称R-B Tree) 是一种自平衡二叉查找,它虽然是复杂的,但它的最坏情况运行时间也是非常良好的,并且在实践中是高效的: 它可以在O(log n)时间内做查找,插入和删除,这里的n 是中元素的数目。是特殊的二叉查找,意味着它满足二叉查找的特征:任意一个节点所包含的键值,大于等于左孩子的键值,小于等于右孩子的
Java基本操作-201805(只讨论怎么操作)[参考 java.util.TreeMap]一、定义    普通的二叉搜索在插入或删除的时候,可能会出现树结构向一侧倾倒的情况。这时,这棵二叉树上将近似于链表。    (RBTree)是一棵二叉搜索,在每个节点位增加了一个表示颜色的存储位(RED/BLACK)。通过对从根到叶子的简单路径上节点颜
      想具体实现以下算法已经有很长一段时间了,但是一直没有抽出比较完整的时间来系统整理和实现以下算法,下面一起来看看的具体实现吧,想想也很简单。1. 首先介绍以下的性质:    是一种满足性质的搜索二叉的节点是红色或者黑色根节点是黑色的每个叶子节点是黑色的(这里的叶子节点是指空节点)每个红色节点的孩
一、介绍是二叉查找的时间复杂度为: O(lgn)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(NIL)是黑色。 [注意:这里叶子节点,是指为空(NIL或NULL)的叶子节点!](4)每个红色结点必须有两个黑色的子结点(5)从任一节点到其每个叶子节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点的应用比较广泛,主要是用它来存储有
java语言中,TreeMap TreeSet 等都是基于的原理实现的,主要是用它来存储有序的数据,时间复杂度是O(lgn),效率非常之高,在学习这些数据集合的时候,了解到,由此对红进行了深入的学习。1、文中提到的给一个节点到兄弟,或者拿一个节点过来,其实都是很多文章中提到了左旋与右旋的目的;2、我这里面画的图真的不如维基百科的图,主要是传递一些我总结的的理解方式是基于二叉
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