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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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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0x00 前言由于具有非常重要工程实践意义,很多基础工程中都包含有的实现。对比 paho.mqtt.c / nginx / libuv / linux的实现发现,Linux 内核中的实现部分最为经典,本文通过对 Linux 内核中的实现进行初步分析,并利用 Linux 内核中的接口,引用《算法导论》中数据结构扩展的一般方法,对红扩展来实现顺序统计。0x
转载 2023-12-16 11:13:07
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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
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
Linux:数据结构中的巨人 在计算机科学领域中,数据结构是一种用于组织和存储数据的方法。不同的数据结构适用于不同的应用场景。在这篇文章中,我们将关注一种被广泛应用于Linux内核中的高效数据结构,即是一种自平衡的二叉搜索,具有良好的时间复杂度和平衡性。它的名称来自于每个节点上的颜色标记,每个节点可以是红色或黑色。通过调整节点的颜色和旋转操作来保持平衡,并确保在
原创 2024-02-01 11:37:46
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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
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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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
    1、是一种非常重要的数据结构,有比较明显的两个特点:插入、删除、查找的时间复杂度接近O(logN),N是节点个数,明显比链表快;是一种性能非常稳定的二叉!中序遍历的结果是从小到大排好序的  基于以上两个特点,比较适合的应用场景:需要动态插入、删除、查找的场景,包括但不限于:   某些数据库的增删改查,比如select * from xxx where 这类
转载 2024-04-25 15:59:11
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和avl一样,是二叉平衡搜索,目前内核中已经找不到avl代码,二叉平衡搜索都是用的接口,因此还是比较重要的。在代码实现上,的节点插入和删除较avl复杂,主要难度是在的旋转和node的着色,这方面中文wiki上讲的已经很清楚,可以参考上面的链接,需要静下心来看。下面的内容给出的调用实例,达到帮助读者理解接口和阅读内核源码的目的。 正文:Li
为了大家方便学习和讲解,特制作这个在线生成。而且每次删除和新增破坏了特性导致变形,还会罗列出变形步骤。学数据结构推荐大家查看 skywang12345(如果天空不死)的博客    源码:<!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <he
转载 2024-01-18 15:37:41
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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
概述都是在进行插入和删除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。追求的时局部平衡而不是AVL中的非常严格的平衡。所谓,不仅是一个二叉搜索,而且必须满足一下规则:1、每个节点不是红色就是黑色。      2、根节点为黑色。      3、如果节点为红色,其子节点必须为黑色。
# 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 10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、二叉排序的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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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/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】。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,才会将链表替换成才会化)时效率下降的问题。因为对于搜索,插入,删除操作多
转载 2023-07-27 00:45:46
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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(
  是平衡的一种,保证最坏情况下操作时间复杂度为O(lgo(n))。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,可以把二叉查找作为参考,这样有助于加深理解。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、性质每个节点是红色的,或者是黑色的根节点是黑色的每
转载 2023-05-30 15:36:14
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