package tree;
import jdk.nashorn.internal.ir.CallNode;
import java.util.Random;
public class RBTree {
private RBTree.Node root = null;
private enum Color {RED, BLACK}
private enum Ch
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2023-05-29 16:49:23
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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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红黑树概述红黑树都是在进行插入和删除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。红黑树追求的时局部平衡而不是AVL树中的非常严格的平衡。所谓红黑树，不仅是一个二叉搜索树，而且必须满足一下规则：1、每个节点不是红色就是黑色。
2、根节点为黑色。
3、如果节点为红色，其子节点必须为黑色。
一， 红黑树所处数据结构的位置：在JDK源码中, 有treeMap和JDK8的HashMap都用到了红黑树去存储红黑树可以看成B树的一种: 从二叉树看，红黑树是一颗相对平衡的二叉树二叉树-->搜索二叉树-->平衡搜索二叉树--> 红黑树 从N阶树看，红黑树就是一颗 2-3-4树N阶树-->B（B-）树 故我提取出了红黑树部分的源码，
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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图解红黑树 目录图解红黑树一、红黑树的五条规则二、红黑树的三种变换2.1.变色2.2.左旋转2.3.右旋转三、红黑树的插入操作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、红黑树的删除操作 一、红黑树的五条规则红黑树除了符合二叉搜索树的基本规则外，还添加了以下特性：规则1：节点是红色或黑色
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2023-08-11 21:40:01
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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——
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2024-04-21 18:55:52
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为了大家方便学习和讲解红黑树，特制作这个在线生成红黑树。而且每次删除和新增破坏了红黑树特性导致变形，还会罗列出变形步骤。学数据结构推荐大家查看 skywang12345（如果天空不死）的博客 源码：<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<he
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2024-01-18 15:37:41
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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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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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一、红黑树介绍1、R-B Tree概念红黑树（Red Black Tree，简称R-B Tree） 是一种自平衡二叉查找树，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 是树中元素的数目。红黑树是特殊的二叉查找树，意味着它满足二叉查找树的特征：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
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2024-01-16 00:04:47
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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
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2023-08-31 21:12:22
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1. 简介
红黑树是一种自平衡二叉查找树。它的统计性能要好于平衡二叉树（AVL树），因此，红黑树在很多地方都有应用。在C++ STL中，很多部分(目前包括set, multiset, map, multimap)应用了红黑树的变体(SGI STL中的红黑树有一些变化，这些修改提供了更好的性能，以及对set操作的支持)。它是复杂的，但它的操作有着良好的
本篇博客导图 简介&我的理解R-B Tree 红黑树简介-3个特性红黑树是二叉查找树的一种，与AVL平衡二叉树相差不大，也是左小右大的数据存储结构，重点在于查找数据，同样是O(height)的时间复杂度。相对于AVL树的靠高度平衡，红黑树是靠颜色平衡的，而为了维持接下来的几个特性，使得它在插入或者删除操作以后必须进行旋转和重新着色才可以保持红黑树特质. 它主要有以下几种特性(虽然太过形式化
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2024-08-12 10:57:24
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红黑树(red-black-tree)是许多“平衡”搜索树的一种，它可以保证在最坏情况下基本动态集合操作的时间复杂度为O(lgn)。除遍历外，其余的方法的时间复杂度都为O(lgn)，如INSERT, SEARCH, MAXIMUM, MINIMUM, DELETE等。本章 将依次介绍一些比较重要的方法，并赋予其Java代码的实现。详细的红黑树理论，可以参考《算法导论》中P174-192。注：下面几
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2023-08-23 21:16:48
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# 红黑树插入操作简介
## 1. 红黑树简介
红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它在进行插入和删除操作时能够保持树的平衡，从而保证其查找、插入和删除的时间复杂度都为O(log n)。
红黑树的节点具有以下属性：
- 每个节点要么是红色，要么是黑色。
- 根节点是黑色。
- 所有叶子节点（NIL节点）都是黑色。
- 如果一个节点是红色的，则它的两个子节点都是黑色的。
- 从任一节点到其每个叶子
原创
2023-08-01 17:27:00
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rbtree.h#ifndef _RED_BLACK_TREE_H_
#define _RED_BLACK_TREE_H_
#define RED 0 // 红色节点
#define BLACK 1 // 黑色节点
typedef int Type;
// 红黑树的节点
typedef struct RBTreeNode{
unsigned char
前言由于TreeMap的实现原理就是以红黑树为基础数据结构的，所以基本也是红黑树的原理解读。红黑树红黑树是一种自平衡的二叉查找树。是一种复杂但高效的数据结构，它可以在O(log n)时间内做查找，插入和删除。红黑树的规定：1.一个节点只能是红色或者黑色 2.根节点是黑色 3.每个叶节点（null节点/空节点）为黑色 4.如果一个节点为红色，则他们的2个子节点都为黑色 5.从任意节点到其每个叶节点红
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2023-10-13 08:56:48
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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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目录1 特征描述1.1 性质1.2 与2-3树的对应关系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黑5 Java代码实现 1 特征描述1.1 性质含有红黑链接的二叉查找树；红链接均为左链接；没有任何
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2023-09-02 07:56:56
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