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; /** * (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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介绍另一种平衡二叉(Red Black Tree),由Rudolf Bayer于1972年发明,当时被称为平衡二叉B(symmetric binary B-trees),1978年被Leonidas J. Guibas 和 Robert Sedgewick改成一个比较摩登的名字:和之前所讲的AVL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的平衡,从
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1、定义  是一种二叉查找,但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,可以是red或black。满足以下五
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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。我们知道一颗基本的二叉他们都需要满足一个基本性质–即中的任何节点的值大于它的左子节点,且小于它的右子节点。按照这个基本性质使得的检索效率大大提高。我们知道在生成二叉的过程是非常容易失衡的,最坏的情况就是一边倒(只有右/左子树),这样势必会导致二叉的检索效率大大降低(O(n)),所以为
转载 2016-12-22 09:51:00
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(Red-Black-Tree)也是一个二叉搜索,和平衡二叉搜索(AVL-Tree)一样,它也是通过约定某些特性来对节点进行旋转操作,从而保证的平衡,而不像二叉查找那样,在极
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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,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
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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
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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
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
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。
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
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
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
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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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
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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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
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
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