# 左旋的概述与实现 是一种自平衡二叉搜索,具备 O(log n) 的时间复杂度以确保在插入、删除和查找操作时的高效性。的重要特性包括每个节点都有颜色属性(红色或黑色),并遵循一系列性质以保持平衡。其中一个操作是“左旋”,它用于重新调整的结构以维护的性质。 ## 左旋的定义 左旋是一种围绕某个节点进行的局部树结构变换。具体来说,对节点 x 左旋后,其右子节点 y
原创 8月前
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一、前言,是一种高效的自平衡二叉查找Rudolf Bayer 于1978年发明,在当时被称为对称二叉 B (symmetric binary B-trees)。后来,在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的具有良好的效率,它可在近似O(logN) 时间复杂度下完成插入、删除、查找等操作,因此在业界也被广泛应用
转载 2023-10-24 17:13:24
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     是一种自平衡的二叉必须要遵循的规则:1.节点是红色或黑色;2.根节点为黑色;3.每个叶子节点都是黑色的空节点;4.红色节点不能有红色的父节点或子节点5.从任一节点到叶子节点的黑色节点数必须一致;的两大操作:变色和旋转变色:将节点的颜色由变红,或者由变黑旋转:通过有两种旋转方式左旋转:将右孩子替换父节点成为新
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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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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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
本篇博客导图 简介&我的理解R-B Tree 简介-3个特性是二叉查找的一种,与AVL平衡二叉相差不大,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的靠高度平衡,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特质. 它主要有以下几种特性(虽然太过形式化
(red-black-tree)是许多“平衡”搜索的一种,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。详细的理论,可以参考《算法导论》中P174-192。注:下面几
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
简介及左旋、右旋、变色
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
二叉查找 由于本质上就是一棵二叉查找,所以在了解之前,咱们先来看下二叉查找。 二叉查找(Binary Search Tree),也称有序二叉(ordered binary tree),排序二叉(sorted binary tree),是指一棵空或者具有下列性质的二叉: 若
转载 2022-11-16 18:33:34
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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——
转载 2024-04-21 18:55:52
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# 如何在Java中实现 是一种自平衡的二叉搜索,具有较好的性能特征,可广泛应用于各种数据处理中。本文将指导你如何在Java中实现的基本结构和功能。 ## 整体流程 为实现,我们可以遵循以下步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------------------------------
原创 9月前
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PS: 最近看了jdk的TreeMap、HashMap的代码,就动手用java实现了二叉的数据结构,做了泛型封装,代码有注释、二叉平衡、二叉排序java实现 效果大致如下:一、链表转HashMap有两个成员变量TREEIFY_THRESHOLD、MIN_TREEIFY_CAPACITY。当链表长度达到TREEIFY_THRESHOLD-1,就会检查是否扩容还是把链表结构转
转载 2023-11-23 16:08:15
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是一种近似平衡的二叉查找,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,是满足如下条件的二叉查找(binary search tree):每个节点要么是红色,要么是黑色。根节点必须是黑色红色节点不能连续(也即是,红色节点的孩子和父亲都不能是红色)。对于每个节点,从该点至null(尾端)的任何路径,都含有相同个数的黑色节点。 在的结构发生改变时(
基本操作及Java代码实现--数据结构和算法 目录 文章目录1、构建1.1、的节点分析1.2、 成员变量1.3、的基本操作1.4、代码2.变色3、左旋3、右旋***后记*** : 内容 上面一篇介绍了的概念、特征和时间复杂度,这里我们进一步讲解的基础操作和Java代码实现。数据结构基本操作添加、修改、删除、查询,做为一种特殊的二叉查找,其
前言由于TreeMap的实现原理就是以为基础数据结构的,所以基本也是的原理解读。是一种自平衡的二叉查找。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。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
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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,其子节点必须为4.任一节点至nil的任何路径,所包含的节点数必须相同。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) { 2 link
1、Collection (单列集合的顶级接口) 方法名说明boolean add(E e)添加元素boolean remove(Object o)从集合中移除指定的元素boolean removeIf(Object o)根据条件进行移除void clear()清空集合中的元素boolean contains(Object o)判断集合中是否存在指定的元素boolean isEmpty
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