1. 为什么用红黑树实现?map, set底层都提供了排序功能,红黑树形式存储的键值是有序的。同时红黑树可以在O(log n)时间内做插入,查找和删除。2. 红黑树的性质红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉搜索树,颜色要么是红色,要么是黑色。性质1:红黑树的每个节点要么是红色,要么是黑色。性质2:红黑树的根节点一定是黑色的。性质3:红黑树的所有外部节点都是黑色的。(外部节点是扩充二叉树中对所有空指            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据结构链表链表:linked list,由一系列结点node (链表中每一个元素称为结点)组成,结点可以在运行时i动态生成。每个结点包括两个部分︰一个是存储数据元素的数据域,另一个是存储下一个结点地址的指针域。查询侵:链表中地址不是连续的,每次查询元素都必须从头开始查询增删快:链表结构,增加/删除一个元素对链表的整体结构没有影响,所以增删快双向链表:链表中的每一个元素也称之为—个节点一个结点包含            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言红黑树是一种特殊的B树是B树种2-3-4树的一种特殊实现,红黑树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节点树的情况。在学习红黑树之前,我们需要先去了解2-3-4树。一、 B树那么如果想要对红黑树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树是必不可少的1.1 概念树形结构首先可以分为等叉树和不等叉树,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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,遇到了红黑树,不得不停止阅读源码的过程,因为还没掌握红黑树是无法完全读透 hashmap 源码的。红黑树作为一种数据结构,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,基本上就是在用红黑树(当元素个数到达八个时链表转红黑树)。PS:在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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              红黑树是一种自平衡二叉查找树(binary search tree,BST),红黑树是一种比较复杂的数据结构,红黑树查找、插入、删除元素的时间复杂度为O(log n),n是树中元素的数目.文章的要讲的知识点如下:  一、红黑树的基本介绍    红黑树插入节点    红黑树删除节点  二、红黑树应用实例:Jdk中的TreeMap一、红黑树的基本介绍   二叉查找树(binary search t            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            清早看到的一遍挺好的文章,从源码上十分详细的解释的红黑树的树化过程,特地做个文章的搬运工,分享给掘友,文末附原文地址!   适合 
 面试装逼以及  自我提升,前排请备好瓜子。    概述HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。随着JDK(Java Developmet Kit)版本的更新,JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化,例如引入红黑树的数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            C++萌新,以此帖总结自己手撕红黑树过程中遇到的一些问题和知识点。源码:github:https://github.com/uni0ka/RB_Tree 佛系总结,想起来再写 目录:一些资源红黑树特征红黑树核心算法手撕过程中遇到的问题总结 二、红黑树特征  关于红黑树的优点和特征,网上有大量资源,不再赘述。  这里记录一个比较冷门的定理证明方法。定理:一棵含有n个节点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            AVL树和红黑树的实现和特性            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在java语言中,TreeMap TreeSet 等都是基于红黑树的原理实现的,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,了解到红黑树,由此对红黑树进行了深入的学习。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红黑树是基于二叉            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            一、红黑树介绍红黑树是二叉查找树,红黑树的时间复杂度为: O(lgn)红黑树的特性:(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红黑树的应用比较广泛,主要是用它来存储有            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            红黑树Java基本操作-201805(只讨论怎么操作)[参考 java.util.TreeMap]一、定义    普通的二叉搜索树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。    红黑树(RBTree)是一棵二叉搜索树,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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            java实现红黑树(个人手写)1.红黑树概念平衡二叉查找树 (1)节点非红即黑 (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)叶子节点为黑色红黑树展示网站2.实现思路红黑树什么时候发生旋转? 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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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                  想具体实现以下红黑树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红黑树算法,下面一起来看看红黑树的具体实现吧,想想也很简单。1. 首先介绍以下红黑树的性质:    红黑树是一种满足红黑性质的搜索二叉树:红黑树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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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;
/**
 * 红黑树(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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            红黑树代码:package b;
public class RBTree <K extends Comparable<K>, V> {
    // 定义颜色
    private static final Boolean RED = true;
    private static final Boolean BLACK = false;
    // 定义红黑树的根            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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