直接下载:http://www.cs.princeton.edu/~rs/talks/LLRB/RedBlack.pdf   一、的介绍   先来看下算法导论对R-BTree的介绍:,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。通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制,确保没有一条路径会比
PS:本文章的理论知识来自《数据结构和算法 java描述》平衡的补救的平衡是在插入、删除的过程中取得的。对一个要插入的数据项,插入例程要检查不会破坏一定的特征。如果破坏了,程序就会进行纠正,根据需要更改的结构。通过维持的特征,保持了的平衡。 -规则每一个节点不是红色的就是黑色的根总是黑色的如果节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的(反之倒不一定必须为真)从根到叶节点或空
转载 2023-08-20 16:54:41
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实现平衡二叉后接着实现接近平衡的二叉,插入,删除函数跟平衡二叉一样,只是平衡函数不同,平衡二叉严格按照子树高度差,使最长路径-最短路径=0/1;1,而的特性:(1) 每个节点或者是黑色,或者是红色。(2) 根节点是黑色。(3) 每个叶子节点是黑色。 [注意:这里叶子节点,是指为空的叶子节点!](4) 如果一个节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的。(5) 从一个节点到该
转载 2023-11-15 10:29:01
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的原理及实现一、什么是二、定义三、左旋和右旋四、插入节点 一、什么是       是一种特定类型的二叉,它是在计算机科学中用来组织数据比如数字的块的一种结构。 是一种平衡二叉查找的变体,它的左右子树高差有可能大于 1,所以不是严格意义上的平衡二叉(AVL),但 对之进行平衡
前言本篇将结合JDK1.6的TreeMap源码,来一起探索-的奥秘。是解决二叉搜索的非平衡问题。当插入(或者删除)一个新节点时,为了使保持平衡,必须遵循一定的规则,这个规则就是-规则: 1) 每个节点不是红色的就是黑色的 2) 根总是黑色的 3) 如果节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的(反之倒不一定必须为真) 4) 从跟到叶节点或者空
文章目录一、的概念二、插入和调整情况一: cur为,p为,g为,u存在且为情况二: cur为,p为,g为,u不存在/u为情况三: cur为,p为,g为,u不存在/u为四、删除五、性能分析六、完整代码 提示:以下是本篇文章正文内容,Java系列学习将会持续更新 数据结构动态模型:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualizati
树结构数(Red-black tree)是一种自动平衡的二叉查找,如下图: 数首先需要满足的条件是一棵二叉查找,在此基础上增加其自己的规则。二叉查找的规则若任意节点的左子树不为空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值若任意节点的右子树不为空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值任意节点的左、右子树也分别为二叉查找没有键值相等的节点的规则节点是红色或黑色。根节点
转载 2023-10-24 12:44:37
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详细介绍了的概念和实现原理,并且提供了Java代码的完全实现。本文内容较多,欢迎收藏。 文章目录1 的概述1.1 AVL1.2 的定义1.3 的应用2 自底向上实现原理2.1 插入操作2.1.1 新根2.1.2 父2.1.3 父2.1.3.1 LL2.1.3.2 RR2.1.3.3 LR2.1.3.4 RL2.1.3.5 总结2.1.4 父2.2 删
的性质  1.节点是红色或黑色 2.根节点是黑色 3.所有叶子都是黑色。(叶子是NUIL节点) 4.每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点) 5.从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。java实现package com.goat.api.data.structure; import java.util.LinkedList
转载 2023-12-07 12:14:38
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是60年代中期计算机科学界找寻一种算法复杂度稳定,容易实现的数据存储算法的产物。在优先级队列、字典等实用领域都有广泛地应用,更是70年代提出的关系数据库模型--B的鼻祖。在Linux kernel中,高精度定时器也工作在之上。为便于初学者掌握其基本算法,本文一步一步地演示了的创建过程。     首先回顾一下的基本
转载 2023-10-12 22:24:29
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文章目录总体介绍预备知识左旋右旋方法剖析get()put()插入案例 总体介绍Java TreeMap实现了SortedMap接口,也就是说会按照key的大小顺序对Map中的元素进行排序,key大小的评判可以通过其本身的自然顺序(natural ordering),也可以通过构造时传入的比较器(Comparator)。 TreeMap底层通过(Red-Black tree)实现,也就意味着
转载 2024-01-12 12:35:14
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(Red Black Tree) 是一种自平衡二叉查找,和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,从而获得较高的查找性能。但现实中 的应用比 AVL 多, 因为同时插入一个结点,AVL旋转的时候,不一定旋转。我们通过上滤(自底向上调整)算法用c++模板类实现的插入操作代码,但是,更好的实现插入操作的算法是下滤(自顶向下), 这种算
一、介绍什么是?  是一种自平衡二叉查找,是计算机科学领域中的一种数据结构,典型的用途是实现关联数组,存储有序的数据。它是在1972年由Rudolf Bayer发明的,别称"对称二叉B",它现代的名字由 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,并且在实践中是高效的。它
转载 2023-07-24 16:20:58
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#coding:utf8#author:HaxtraZ#description:python实现RED = 'red'BLACK = 'black'class RBT: def __init__(self): self.items = [] self.root = None def LEFT_ROTATE(self, x): # x是一个RBTnode y = x.right if y is None: # 右节点为空,不旋转 return els...
转载 2013-08-25 21:20:00
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# Python实现 是一种自平衡的二叉搜索,每个节点都有一个颜色属性(红色或黑色),并且遵循以下性质: 1. 节点是红色或黑色。 2. 根节点是黑色。 3. 每个叶子节点(空节点)是黑色。 4. 如果一个节点是红色,则它的两个子节点都是黑色(没有两个连续的红色节点)。 5. 从一个节点到其每个叶子节点的所有路径都包含相同数量的黑色节点。 的这些性质保证了的深度不超过
是一种自平衡的二叉搜索,其主要目的是在动态集合中进行高效的数据插入、删除和查找操作。具体到 Python 语言的实现为我们提供了一种结构,能够以对数时间复杂度进行数据处理,非常适合需要频繁变更和查询的数据存储场景。 ## 背景描述 回顾的发展历史,以下是一些关键时间节点: 1. **1972年** - 的概念由 Rudolf Bayer 提出,旨在增强二叉搜索
原创 6月前
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# Python 实现 ## 什么是 (Red-Black Tree)是一种自平衡的二叉搜索,在插入和删除节点时能够保持的平衡性。是由德国计算机科学家鲁道夫·贝尔发明的,它保证了在最坏情况下基本动态集合操作的时间复杂度为O(log n)。的节点包含额外的颜色属性,可以是红色或黑色,通过一些规则确保的平衡。 ## 的性质 具有以下性质: 1. 每个
原创 2024-03-02 04:03:17
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# Python实现教程 是一种自平衡的二叉搜索,每个节点都有一个颜色(红色或黑色),并且遵循一系列规则以确保的高度保持在对数范围内。这使得在插入、删除和查找时都能保持高效。本文将步骤化地指导您如何在Python实现。 ## 实现流程 我们将整个实现过程分为以下几步: | 步骤 | 名称 | 描述
原创 2024-09-20 10:18:51
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原理及实现1 二叉搜索2 2.1 性质2.2 为什么常用2.3 应用举例2.4 如何实现2.4.1 基于二叉搜索BST2.4.2 定义的结构2.4.3 左旋和右旋2.4.4 如何插入一个节点2.4.5 如何删除一个节点1)删除节点的基础2)删除节点的简单情况(无需调整)3)删除节点的复杂情况(需要调整)4)总结一下删除时需要调整的情况5)代码实现5)遍历
# 使用进行排序的指南 是自平衡的二叉搜索,能够在最坏情况下保持对数时间复杂度的搜索、插入和删除性能。下面我将逐步教你如何在Android中实现排序。我们首先会总结整个流程,然后逐步实现代码。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A[开始] --> B[定义树节点] B --> C[实现插入] C --> D[实
原创 7月前
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