首先要知道什么是B+,什么是hash,什么是;      二叉我们都了解,一个节点的左键点小于该节点,右节点大于该节点,但是如果插入二叉的数据是有序的,就会形成二叉的极端情况,形成链表,我们知道的查询复杂度跟的高度有关,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的平衡,    &nbsp
清早看到的一遍挺好的文章,从源码上十分详细的解释的化过程,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,例如引入的数据
转载 2023-10-20 23:00:17
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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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1.登录数据库第一种:红色为输入的命令,出现蓝色标记的则表示登录成功(-p后面加自己安装数据库时创建的mysql的root密码)第二种:命令中不输入密码,回车后输入密码2.创建数据库2.1 创建数据库命令create database 数据库名称; ##这里的分号一定不能忘记,英文的冒号2.1.1 练习:创建一个名为user的数据库 2.2 创建数据库的时候指定字符集create d
# 教你实现 MySQL 是一种自平衡的二叉搜索,是数据库优化中常用的数据结构。MySQL 使用实现其键值存储。本文将带你了解实现的流程,以及每一步的具体代码。 ## 实现流程 | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 定义节点结构 | | 2 | 插入节点 | | 3 | 进行插入后的调整 | | 4 |
原创 8月前
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# MySQL 中的 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,作为一种自平衡的二叉搜索,在 MySQL 的实现中扮演着重要角色。本文将对红的基本概念进行介绍,并通过代码示例展现如何使用,同时提供 MySQL的实际应用场景。 ## 概述 是一种特殊的二叉查找,具有如下特性: 1. 节点是红色或黑色。 2. 根节点是
原创 7月前
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的五大特点: I、的五个性质: 1)每个结点要么是的,要么是的。 2)根结点是的。 3)每个叶结点,即空结点(NIL)是的。 4)如果一个结点是的,那么它的俩个儿子都是的。 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结点。 II、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
MySQL 中的应用与优化 是一种自平衡的二叉搜索,广泛应用于多种数据库管理系统,包括 MySQL。理解的特性及其在 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 基于的索引结构在提高数据检索效率上扮演了重要角色。
原创 5月前
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  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、b+、AVL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,一次只加载少量节点数据。其次,b是多路搜索,M路的B最多有M个子节点,通过多路搜索,降低了的高度,从而在避免内存溢出的情况下减少了内存
转载 2023-12-15 10:49:56
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­ 引言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来管理进程控制块,而Nginx中也是使用来管理的timer,Java中的TreeMap和TreeSet也是基于来实现的。相比普通二叉查找的一个优势就是它的高为~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插入算法的实现。
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
Mysql索引】二叉、B、B+(1)哈希表(2)二叉的弊端的演示:(3)的插入演示:(4)B的演示(5)B+的演示(叶子加指针:支持范围查找)(5.1)借着学习B+的机会,学习为什么会出现索引失效的情况(7)学习MyISAM引擎的索引的底层原理(8)学习InnoDB引擎(聚集索引)(9)哈希索引和B+索引(叶子节点指针的作用:支持范围查找) 索引是帮助Mysql
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
转载 2023-11-20 14:01:33
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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
  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
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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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C++萌新,以此帖总结自己手撕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:一些资源特征核心算法手撕过程中遇到的问题总结 二、特征  关于的优点和特征,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
转载 2024-08-27 18:42:07
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B+treeB:指的是balance(平衡)Tree:指的是二叉查找。二叉查找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:出现了二叉平衡这种结构: 特点:平衡二叉(AVL)在符合二叉查找的条件下,还满足任何节点
转载 2024-10-15 13:45:48
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文章目录二叉二叉查找(二叉排序)支持重复数据时间复杂度插入调整删除删除调整 VS AVL代码 二叉 二叉每个节点最多有两个子节点。 特殊二叉有:满二叉(除叶子节点外每个节点都有两个子节点)、完全二叉(除最下层外其他层节点全满,且最下层叶子节点靠左排列) 二叉的存储方式有两种:一种是基于链式存储(通过指针),另一种是基于数组(左子节点为2i,右子节点为2i+1,父节
java实现简单的定义代码实现结点定义insertfixBRTree测试后记 定义(1)所有的叶子结点为黑色 (2)红色结点的孩子只是黑色 (3)根结点一定是黑色 (4)从一个结点到该结点可以到达的叶子结点的路径上黑色结点数目相同 (5)结点的颜色是红色或者黑色代码实现这里我只是为了学习而只实现了整数作为value, 没有用自定义类型 主要是学习了TreeMap中的写法来写
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