哈希表          表: 存储数据 key –> value;                                     
1.hash与的区别:权衡三个因素: 查找速度, 数据量, 内存使用,可扩展性,有序性。     hash查找速度会比RB快,而且查找速度基本和数据量大小无关,属于常数级别;而RB的查找速度是log(n)级别。并不一定常数就比log(n) 小,因为hash还有hash函数的耗时。当元素达到一定数量级时,考虑hash。但若你对内存使用特别严格, 希望程序尽可能
什么是HashHash,也可以称为“散列”,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出(也就是多对一的关系)。 哈希表的构造在所有的线性数据结构中,数组的定位速度最快,因为它可通过数组下标直接定位到相应的数组空间,就不需要一个个查找。而哈希表就是利用数组这个能够快速定
转载 2023-06-01 17:46:28
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HashHash,也可以称为“散列”,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出(也就是多对一的关系)。哈希表的构造在所有的线性数据结构中,数组的定位速度最快,因为它可通过数组下标直接定位到相应的数组空间,就不需要一个个查找。而哈希表就是利用数组这个能够快速定位数据的结构解
原创 2023-03-04 10:39:01
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史上最简单的的介绍.嗯,确实写得好.原来,就是搞不懂的旋转是干啥的.所以啊,讲得明白的人才是高手.讲得清为啥子的才是高手.我数学还是可以的.结果,以前看了那么多,就是没搞懂.现在看了它说的,原来简单得很啊.的本质,就是在2-3.用2-3来思考就比较方便.红色链接的两个节点=>实质是个...
原创 2021-08-20 10:12:40
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刚刚看了https://blog..net/yang_yulei的史上最简单的的介绍.嗯,确实写得好.原来,就是搞不懂的旋转是干啥的.所以啊,讲得明白的人才是高手.讲得清为啥子的才是高手.我数学还是可以的.结果,以前看了那么多,就是没搞懂.现在看了它说的,原来简单得很啊.的本质,就是在2-3.用2-3来思考就比较方便.红色链接的两个节点=>实质是个...
原创 2022-02-25 14:17:20
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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
转载 2023-08-28 14:46:51
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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
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
转载 2023-07-04 14:13:51
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  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
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
转载 2024-04-08 22:01:45
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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
转载 2023-08-31 21:12:22
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      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
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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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
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
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
目录一、简介二、实现思路2.1 插入节点插入总结:通过对以上源码的解读,我们可以得出:2.2 删除节点删除总结:通过对上面源码的解读,我们可以得出:三、代码仿现    我把删除和插入节点用xmind进行了总结,上传到了此博客一、简介      (Red Black Tree) 是一种二叉查找,是在计算机科学中用到的一种数据结构,典型的用途
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