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——
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2024-04-21 18:55:52
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文章目录红黑树：引言红黑树的介绍红黑树的五条性质红黑树的关键操作红黑树的旋转正常插入节点红黑树的变色红黑树的旋转1.右旋转2.左旋转 红黑树： 引言因为博主最近在学习HashMap的源码，因为自从jdk1.8之后，HashMap就是由数组+链表+红黑树实现的，所以为了更深的去了解HashMap的原理，先来带大家一起复习一下红黑树的知识 红黑树的介绍红黑树（Red Black Tree） 是一种自
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2024-04-19 16:47:35
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# 背景普通的二叉查找树在极端情况下可退化成链表，此时的增删查效率比较低。平衡的二叉树（如AVL、红黑树等）能较好的解决这个问题。本文首先介绍了红黑树的五个重要性质，然后详细介绍了红黑树重要的两个操作——插入和删除的原理。最后将红黑树与Linux中虚拟内存的管理进行结合，用代码展示了红黑树插入、删除的实现过程。# 红黑树的性质每颗红黑树必须满足的五条性质：节点共有红、黑两种颜色根节点是黑色叶子节点
/* * Copyright (C) Igor Sysoev * Copyright (C) Nginx, Inc. */ #ifndef _NGX_RBTREE_H_INCLUDED_ #define _NGX_RBTREE_H_INCLUDED_ #include <ngx_config.h>
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2017-04-25 19:35:00
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红黑树原理详解红黑树的性质红黑树是一种自平衡二叉查找树红黑树的插入原理红黑树的生成左旋和右旋1. 左旋2. 右旋四种情况分析JDK8的HashMap红黑树源码分析链表转换为半成品树半成品树转换为二叉搜索树二叉搜索树变成红黑树旋转左旋右旋插入新节点 红黑树的性质性质1：每个节点要么是黑色，要么是红色。 性质2：根节点是黑色。 性质3：每个叶子节点（NIL）是黑色。 性质4：每个红色结点的两个子结点
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2024-03-07 09:21:13
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目录1 特征描述1.1 性质1.2 与2-3树的对应关系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黑5 Java代码实现 1 特征描述1.1 性质含有红黑链接的二叉查找树；红链接均为左链接；没有任何
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2023-09-02 07:56:56
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1 红黑树的定义 （1）每个节点或者为黑色，或者为红色。 （2）根必须为黑色。 （3）每个叶子节点（不包含关键字的节点）都是黑色。 （4）如果有一个节点是红色，那么它的两个儿子都是黑色。 （5）对于每个节点，从该节点出发到其子孙节点的所有路径上包含相同数目的黑节点。平衡二叉树（AV
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2024-09-04 20:28:41
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红黑树键值需重载小于号即可，因为 if !a ＜ b & !b ＜ a then a==bSTL提供了许多好用的数据结构与算法，使我们不必为做许许多多的重复劳动。STL里实现了一个树结构-Red-Black Tree，它也是STL里唯一实现的一个树状数据结构，并且它是map， multimap，set，multiset的底层实现，如果学会了Red-Black Tree，那
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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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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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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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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文章目录二叉树二叉查找树(二叉排序树)支持重复数据时间复杂度红黑树插入调整删除删除调整红黑树 VS AVL树代码 二叉树 二叉树每个节点最多有两个子节点。 特殊二叉树有：满二叉树(除叶子节点外每个节点都有两个子节点)、完全二叉树(除最下层外其他层节点全满，且最下层叶子节点靠左排列) 二叉树的存储方式有两种：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
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2024-04-12 10:50:26
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java实现简单的红黑树红黑树定义代码实现结点定义insertfixBRTree测试后记 红黑树定义(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红黑树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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2023-08-20 16:55:12
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目录contentappendcontentHashMap 的数据结构：数组 + 链表（Java7 之前包括 Java7）数组 + 链表 + 红黑树（从 Java8 开始）PS：这里的《红黑树》与链表都是链式结构。HashMap 内部维护了一个数组，数组中存放链表的链首或红黑树的树根。当链表长度超过 8 时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高 HashMap 的性能；在红黑树结点
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2023-07-14 14:33:59
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1、概念 红黑树（Red-Black Tree）是一种自平衡二叉查找树，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。它是在1972年由Rudolf Bayer发明的，他称之为"对称二叉B树"，它现代的名字是在 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 于1978年写的一篇论文中获得的。它是复杂的，但它的操作有着良好的最坏情况运行时间，并且在实践中是
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2023-08-11 15:09:09
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〇、储备知识之红黑树0.1> 2-3树红黑树是一种自平衡的二叉树，它可以避免二分搜索树在极端的情况下蜕化成链表的情况。那么什么是红黑树呢？要想便于了解红黑树，我们先了解一下跟它息息相关的2-3树。2-3树是一种绝对平衡的多叉树，在这棵树中，任意一个节点，它的左右子树的高度是相同的。如下所示：正如上面介绍过的，2-3树是一个多叉树。那为什么叫做2-3树呢？ 因为规则定义，2-3树分为两种节点，
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2024-08-16 16:01:15
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红黑树是一棵二叉搜索树，它在每个节点上增加了一个存储位来表示节点的颜色，可以是Red或Black。通过对任何一条从根到叶子简单路径上的颜色来约束，红黑树保证最长路径不超过最短路径的两倍，因而近似于平衡。红黑树是满足下面红黑性质的二叉搜索树每个节点，不是红色就是黑色的根节点是黑色的如果一个节点是红色的，则它的两个子节点是黑色的(没有连续的红节点)对每个节点，从该节点到其所有后代叶节点的简单路径上，均
原创
2016-07-20 15:55:30
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红黑树 红黑树也是二叉搜索树，只是每个结点增加颜色表示。 红黑树有以下规则：每个结点不是red就是black根结点为black若结点为red，则它的两个子节点为black从每一条路径（根到叶）均有相同数目的black*红黑树保证最长路径不超过最短路径的两倍二叉树在插入时的几种需要转换的情况：情况1情况2情况3：代码实现；e
原创
2016-07-29 15:52:41
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R-B Tree，全称是Red-Black Tree，又称为“红黑树”，它一种特殊的二叉查找树。红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色，可以是红(Red)或黑(Black)。红黑树的特性:（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）如果一个节点是红色的，则它的
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2017-11-22 14:28:55
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