的介绍(Red-Black Tree,简称R-B Tree),它一种特殊的二叉查找是特殊的二叉查找,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,小于等于右孩子的键值。除了具备该特性之外,还包括许多额外的信息。的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,颜色是(Red)或(Black)。的特性:(1) 每个节点或者是黑色,或者
本文的主要内容: 1、的基本概念以及最重要的5点规则。 2、的左旋转、右旋转、重新着色的原理与Java实现; 3、的增加结点、删除结点过程解析;1.的基本概念与数据结构表示首先来个定义:定义:又称-二叉,它首先是一颗二叉,它具体二叉所有的特性。同时更是一颗自平衡的排序二叉(平衡二叉的一种实现方式)。我们知道一颗基本的二叉排序他们
转载 2023-08-23 15:51:22
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# 如何实现Java及其优缺点 ## 1. 简介 是一种自平衡的二叉搜索,它具有以下特点: - 每个节点要么是红色,要么是黑色 - 根节点是黑色 - 每个叶节点(NIL节点)是黑色的 - 如果一个节点是红色的,则其子节点必须是黑色的 - 从任一节点到其每个叶节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点 ## 2. 的优点 - 查找、插入、删除操作的时间复杂度都是O(logn
原创 2024-04-16 05:10:35
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一、前言0tnv1e.png为啥要学吖?因为笔者最近在赶项目的时候,不忘抽出时间来复习 Java 基础知识,现在准备看集合的源码啦啦。听闻,HashMap 在 jdk 1.8 的时候,底层的数据结构发生了变化,变成了数组+链表+。很好,没了解过,所以就趁今天闲暇学习一下啦二、什么是?2.1 有啥用处?从本质上来说就是一颗二叉查找,但是在二叉的基础上增加了着色相关的
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
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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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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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
1.定义是特殊的二叉查找,又名R-B(RED-BLACK-TREE),由于是特殊的二叉查找,即具有了二叉查找的特性,而且还具有以下特性:1.每个节点要么是黑色要么是红色2.根节点是黑色3.每个叶子节点是黑色,并且为空节点(还有另外一种说法就是,每个叶子结点都带有两个空的黑色结点(被称为黑哨兵),如果一个结点n的只有一个左孩子,那么n的右孩子是一个黑哨兵;如果结点n只
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; // 定义的根
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
目录1、简介2、的特点3、插入和删除造成不平衡的修复方法3.1 变色 3.2 右旋 3.3 左旋4、完整实现1、简介(Red Black Tree) 是一种自平衡二叉查找,是在计算机科学中用到的一种数据结构,典型的用途是实现关联数组。是一种特化的AVL(平衡二叉),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的平衡,从而获得较高的查找性能。
步骤一:实现定义树节点类package rbtree; import java.util.List; public class RBTreeNode<T> { private T val;//值 private boolean red;//是否为 private RBTreeNode<T> parentNode;//父节点
      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
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
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
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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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
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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