# Java 红黑树是什么？
红黑树是一种自平衡的二叉查找树，每个节点都有一个颜色属性（红色或黑色），并且通过一系列的性质来保持树的平衡。这使得红黑树在进行插入、删除和查找操作时都能提供良好的时间复杂度，通常为O(log n)。在Java中，红黑树被广泛用于实现数据结构，例如Java的`TreeMap`和`TreeSet`都使用红黑树作为底层数据结构。
## 红黑树的性质
为了保持树的平衡，
跳跃表（skiplist）是一种有序数据结构， 它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针， 从而达到快速访问节点的目的。跳跃表支持平均 O(\log N) 最坏 O(N) 复杂度的节点查找， 还可以通过顺序性操作来批量处理节点。在大部分情况下， 跳跃表的效率可以和平衡树相媲美， 并且因为跳跃表的实现比平衡树要来得更为简单， 所以有不少程序都使用跳跃表来代替平衡树。Redis 使用跳跃表作为有序
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2023-09-15 17:01:04
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# 如何实现“Redis是什么树”
## 一、引言
Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统，通过键值对的方式提供 NoSQL 数据库的功能。随着数据处理需求的增加，Redis 的使用变得越发广泛。而“Redis 是什么树”这个问题可能指的是 Redis 内部数据结构的实现，下面我们将详细解析 Redis 的实现。
## 二、项目流程概述
在本次实现GitHub上 Redis 的基本存
原创
2024-09-29 04:06:13
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1:本文档主要介绍与SQL调整有关的内容，内容涉及多个方面：SQL语句执行的过程、ORACLE优化器，表之间的关联，如何得到SQL执行计划，如何分析执行计划等内容，从而由浅到深的方式了解SQL优化的过程，使大家逐步步入SQL调整之门，然后你将发现……。2:如果5条都要插入的话就要用到游标了。declare cursor table3_cursor is
select tet from table3
目录是文件的有名集合。大多数操作系统都用文件来表示目录。而目录文件中存放的是关于目录中其他文件的数据，其内部结构的建立方式有很多，在此不赘述。我们主要来看以下两个概念：目录树和路径名 一，目录树目录树是指展示文件系统的嵌套目录组织的结构。因为一个目录可以包含另一个目录，这就形成了分级结构，我们将他看作目录树，而其最高层的目录叫做根目录。这里给大家提供一个WINDOWS目录树查看方式：进入
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2023-07-03 20:46:52
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红黑树（Red-Black Tree）是一种非常重要的数据结构，在开发中我们时常能够见到它的身影，如JDK中的TreeMap、TreeSet以及JDK8中的HashMap，在它们的底层实现中都使用到了红黑树。红黑树的学习成本还是挺高的，为了掌握这一数据结构，我们决定从二叉排序树开始讲起，然后逐步衍生到AVL树、2-3树，最后再过渡到红黑树。本篇就是此系列的第一篇：二叉排序树。二叉排序树（Bina
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2023-08-04 11:56:26
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抽象语法树（Abstract Syntax Tree）也称为AST语法树，指的是源代码语法所对应的树状结构。也就是说，对于一种具体编程语言下的源代码，通过构建语法树的形式将源代码中的语句映射到树中的每一个节点上。 JavaScript语法解析 什么是语法树 可以通过一个简单的例子来看语法树具体长什么样子。有如下代码： 我们可以发现，程序代码本身可
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2024-09-18 21:12:01
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一：什么是表达式树Expression我们称为是表达式树，是一种数据结构体，用于存储需要计算，运算的一种结构，这种结构可以只是存储，而不进行运算。通常表达式目录树是配合Lambda一起来使用的，lambda可以是匿名方法，当然也可以使用Expression来动态的创建！下面我们举例来说明什么是表达式目录树。先创建一个People的实体，下面会用到/// <summary>
/// 实体
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2023-12-28 22:11:37
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基础能力要求：基于antlr4框架用Python/Golang实现对Java的AST级别解析 AST：抽象语法树（abstract syntax code，AST）是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构，这所以说是抽象的，是因为抽象语法树并不会表示出真实语法出现的每一个细节，比如说，嵌套括号被隐含在树的结构中，并没有以节点的形式呈现。抽象语法
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2023-12-18 20:45:42
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目录1. 回归树的数学表达式1.1 公式1.2 举例2. 如何构建回归树2.1 树的深度如何决定2.1.1 第一种（确定叶子节点个数或者树的深度）2.1.2 第二种（子节点所包含样本数）2.1.3 第三种（给定精度）2.2 划分的节点如何选取2.3 叶子节点代表的值Cm如何决定3.损失函数3.1 公式3.2 优化3.2.1 结论3.2.2 推导
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2024-07-22 12:33:42
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1. 回归树（CART）回归树，也称分类与回归树（classification and regression tree），是二叉树，即左分支取值为“是”，右分支取值为“否”。CART的决策流程与传统的决策树相同，但不同点在于，每个叶节点会产生一个预测分数。以下图为例，目的是：判断每个家庭成员是否喜欢电子游戏。 可输入的一系列特征，包括：年龄、性别、电脑使用情况等。以年龄特征为例，按照「年龄<
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2024-03-28 22:38:39
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什么是行为树如果了解过状态机，会知道在行为树之前，在实现AI用得比较多的技术是状态机，状态机理解起来是比较简单的，即一个状态过渡到另一个状态，通过判断将角色的状态改变即可，如果学习过Unity的Mecanim动画系统，会更加直观的理解。但是状态机在状态较多的情况下会使状态之间的切换变得异常繁琐，同时状态之间很难复用。在这种情况下，行为树被发明出来，行为树的优点如下：行为树提供大量的流程控制方法，使
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2024-04-23 21:05:57
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前言红黑树（Red Black Tree） 是一种自平衡二叉查找树。JDK1.8中，当HashMap的链表达到一定长度后，会将链表转化为红黑树。同时，TreeMap中数据的存储结构就是红黑树。红黑树红黑树定义红黑树是一个平衡的二叉树，但不是一个完美的平衡二叉树。红黑树是在普通二叉树上，对每个节点添加一个颜色属性形成的，同时整个红黑二叉树需要同时满足一下五条性质 ：节点是红色或者是黑色 在树里面的节
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2023-08-20 16:54:50
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题目：玩过Diablo的人对技能树一定是很熟悉的。一颗技能树的每个结点都是一项技能，要学会这项技能则需要耗费一定的技能点数。 只有学会了某一项技能以后，才能继续学习它的后继技能。每项技能又有着不同的级别，级别越高效果越好，而技能的升级也是需要耗费技能点数的。有个玩家积攒了一定的技能点数，他想尽可能地利用这些技能点数来达到最好的效果。因此他给所有的级别都打上了分，
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2023-06-14 14:08:54
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核心：划分点选择 + 输出值确定。一、概述决策树是一种基本的分类与回归方法，本文叙述的是回归部分。回归决策树主要指CART(classification and regression tree)算法，内部结点特征的取值为“是”和“否”， 为二叉树结构。所谓回归，就是根据特征向量来决定对应的输出值。回归树就是将特征空间划分成若干单元，每一个划分单元有一个特定的输出。因为每个结点都是“是”和“否”的判
区块链中的每个区块（什么是区块）都使用默克尔树来代表区块中所有交易的摘要。又称二叉哈希树（binary hash tree），merkle tree。什么是Merkle树Merkle树是一种树（数据结构中所说的树...
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2019-05-15 18:40:00
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Java中树的存储结构实现 一、树 树与线性表、栈、队列等线性结构不同,树是一...节点与节点之间的父子关系,可以为每个节点增加一个parent域,用以记录该节点的父点树是一种抽象数据类型(ADT)或是实作这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n(n>0)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把 它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而
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2023-09-05 07:51:24
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介绍 红黑树（Red Black Tree）是一种自平衡的二叉查找树，它和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，它虽然结构复杂，但是它可在时间复杂最坏情况O(logn)内，完成查找、插入、删除操作；约束性质1、节点是红色或黑色； 2、根节点是黑色； 3、每个空节点（NIL节点）是黑色的； 4、每个红色节点的两个子节点都是黑色；（表明：从
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2023-09-07 16:21:23
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1.dfs基本思想dfs:深度优先搜索算法（英语：Depth-First-Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法.沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都
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2023-11-18 17:41:49
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Java中的红黑树是什么？
红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，具有高效的搜索、插入和删除性能。它在Java集合框架的实现中发挥着至关重要的作用，尤其是在`TreeMap`和`TreeSet`中。红黑树的定义不仅限于树的性质，也包括它如何适应实际应用，从而凸显出其重要性。在此文中，我将详细讲解红黑树的背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、选型指南和生态扩展。
### 背景定位
#### 适用场
