首先，我们应该考虑一个问题，数据库在磁盘中是怎样存储的？（答案写在下一篇文章中） b树、b+树、AVL树、红黑树的区别很大。虽然都可以提高搜索性能，但是作用方式不同。 通常文件和数据库都存储在磁盘，如果数据量大，不一定能全部加载到内存，因此使用b树，一次只加载少量节点数据。其次，b树是多路搜索树，M路的B树最多有M个子节点，通过多路搜索，降低了树的高度，从而在避免内存溢出的情况下减少了内存
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2023-12-15 10:49:56
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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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2023-10-20 23:00:17
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数据结构和算法（Data Structure Visualizations）：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html 一、MySQL索引底层的实现索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构；上图中有一张表，表名为 t ，表中有7条数据；使用 select * from t where
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2023-07-17 11:34:44
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# 教你实现 MySQL 红黑树
红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，是数据库优化中常用的数据结构。MySQL 使用红黑树实现其键值存储。本文将带你了解实现红黑树的流程，以及每一步的具体代码。
## 红黑树实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 定义节点结构 |
| 2 | 插入节点 |
| 3 | 进行插入后的树调整 |
| 4 |
# MySQL 中的红黑树
在了解 MySQL 的存储机制之前，首先要明白其背后的数据结构。其中，红黑树作为一种自平衡的二叉搜索树，在 MySQL 的实现中扮演着重要角色。本文将对红黑树的基本概念进行介绍，并通过代码示例展现如何使用红黑树，同时提供 MySQL 中红黑树的实际应用场景。
## 红黑树概述
红黑树是一种特殊的二叉查找树，具有如下特性：
1. 节点是红色或黑色。
2. 根节点是
红黑树的五大特点： I、红黑树的五个性质： 1）每个结点要么是红的，要么是黑的。 2）根结点是黑的。 3）每个叶结点，即空结点（NIL）是黑的。 4）如果一个结点是红的，那么它的俩个儿子都是黑的。 5）对每个结点，从该结点到其子孙结点的所有路径上包含相同数目的黑结点。 II、红黑树插入的几种情况： 情况1，z的叔叔y是红色的。 情况2：z的叔叔y是黑色的，且z是右孩子 情况3：z的叔叔y是黑色的
红黑树在 MySQL 中的应用与优化
红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，广泛应用于多种数据库管理系统，包括 MySQL。理解红黑树的特性及其在 MySQL 中的实现对于数据库性能的优化至关重要。接下来，我们将通过几个维度来研究这一课题。
### 背景定位
在大规模数据处理和存储需求日益增长的背景下，数据库的性能优化尤为重要。MySQL 基于红黑树的索引结构在提高数据检索效率上扮演了重要角色。
引言红黑树是在实际工程中被广泛应用的一种数据结构，比如Linux中的线程调度就是使用的红黑树来管理进程控制块，而Nginx中也是使用红黑树来管理的timer，Java中的TreeMap和TreeSet也是基于红黑树来实现的。红黑树相比普通二叉查找树的一个优势就是它的树高为~lgN，所以不管是查找/插入/删除操作它均能保证能够在对数时间之内完成。本文我们就先来了解一下红黑树插入算法的实现。红黑树
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2023-12-31 14:59:45
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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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2023-11-20 14:01:33
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B+treeB:指的是balance（平衡）Tree：指的是二叉查找树。二叉查找树是一种借鉴了二分查找思想的数据结构。如图：特点：左子树的节点值比父亲节点小，而右子树的节点值比父亲节点大，但是在极端情况下会出现下图所示：已经快退化成一条链表了。这时查询方式和遍历几乎没有区别。为了防止这种情况：出现了二叉平衡树这种结构： 特点：平衡二叉树（AVL树）在符合二叉查找树的条件下，还满足任何节点
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2024-10-15 13:45:48
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文章目录红黑树简介红黑树的性质红黑树的三中变换红黑树的变换规则 红黑树简介红黑树是一种自平衡的二叉查找树，是一种高效的查找树。二叉查找树在插入的元素值是递增的的情况下会退化成链表，这样查找的时间复杂度效率就还是O(n)，所以为了在构建一个相对平衡的二叉查找树，就有了红黑树。红黑树具有良好的效率，它可在 O(logN) 时间内完成查找、增加、删除等操作。因此，红黑树在业界应用很广泛，比如 Java
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2023-11-19 13:16:12
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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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2023-07-27 00:45:46
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首先要知道什么是B+树，什么是hash，什么是红黑树； 二叉树我们都了解，一个节点的左键点小于该节点，右节点大于该节点，但是如果插入二叉树的数据是有序的，就会形成二叉树的极端情况，形成链表，我们知道树的查询复杂度跟树的高度有关，树越高，那么查询事件复杂度就越高，并且需要更多的磁盘IO，所以需要通过某种约束来保证树的平衡，  
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2024-07-30 10:54:35
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红黑树满足一下规则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，其子节点必须为黑4.任一节点至nil的任何路径，所包含的黑节点数必须相同。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) {
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2023-12-18 19:55:23
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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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2023-05-30 15:36:14
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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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2024-08-27 18:42:07
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前言之前我们学习了AVL树，AVL树其实是具有特殊性质的二叉搜索树，而红黑树这种数据结构也是有着特殊性质的二叉搜索树，甚至红黑树在某些层面上将是优于二叉搜索树的，这篇博客就带大家一起梳理一下红黑树这种复杂数据结构的原理以及实现。一：红黑树红黑树是一个具有着特殊性质的二叉搜索树，也叫近似平衡二叉搜索树，并且在每个结点上增加了存储该结点颜色的存储位，可以是红色或者黑色。红黑树图解：红黑树性质：每个结点
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2023-10-01 16:08:07
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简介有一个平衡二叉树：红黑树（Red Black Tree），由红黑树Rudolf Bayer至1972明，当时被称为平衡二叉B树（symmetric binary B-trees），1978年被Leonidas J. Guibas和Robert Sedgewick改成一个比較摩登的名字：红黑树。红...
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2015-06-20 10:54:00
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介绍还有一种平衡二叉树：红黑树（Red Black Tree），红黑树由Rudolf Bayer于1972年发明，当时被称为平衡二叉B树（symmetric binary B-trees），1978年被Leonidas J. Guibas 和Robert Sedgewick改成一个比較摩登的名字：红黑树。红黑树和之前所讲的AVL树相似，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，
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2015-02-19 21:53:00
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介绍还有一种平衡二叉树：红黑树（Red Black Tree），红黑树由Rudolf Bayer于1972年发明，当时被称为平衡二叉B树（symmetric binary B-trees），1978年被Leonidas J. Guibas和Robert Sedgewick改成一个比較摩登的名字：红黑...
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2014-05-31 20:14:00
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