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红黑树的实现

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,它在插入和删除节点时通过一系列的旋转和变色操作来保持树的平衡性。红黑树的实现相对复杂,但它具有以下特点和优势:

特点:

  1. 每个节点有颜色属性,可以是红色或黑色。
  2. 根节点和叶子节点(NIL节点)都是黑色。
  3. 如果一个节点是红色,则它的子节点必须是黑色。
  4. 任意节点到其每个叶子节点的路径上,黑色节点的个数相同。

优势:

  1. 查找、插入和删除的时间复杂度都是 O(log n),其中 n 是树中节点的数量,这是红黑树的一个重要优势。
  2. 在数据有序插入的情况下,红黑树能保持相对平衡,避免退化为链表,提供较稳定的性能。
  3. 红黑树广泛应用于各种数据结构和算法的实现中,如C++的STL中的map和set。

红黑树的应用场景:

  1. 数据库系统中的索引结构:红黑树可以用作索引结构,提供高效的数据查找和插入操作。
  2. 文件系统中的文件存储:红黑树可以用于存储文件系统中的文件和目录结构,实现快速的文件查找和访问。
  3. 编程语言中的数据结构实现:红黑树常被用于实现集合、映射等数据结构,提供高效的元素查找和插入操作。

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模拟实现

前言 我在前面的文章中,已经详细讲解了二叉搜索(二叉搜索模拟实现-CSDN博客)、AVL(AVL模拟实现-CSDN博客)模拟实现,终于,我要讲解啦~~~,让我们进入正题吧 ヾ(≧▽≦*...)o 概念 也是一棵二叉搜索,它有如下特点 1、每个节点不是红色就是黑色 (从树名字就可得知) 2、根节点是黑色 (这是检查是否正确一个判断条件) 3、如果一个节点是红色...,均包含相同数目的黑色节点 (这是检查是否正确一个判断条件) 这些特点使得效率也很高,因为他们构成了一个大特点: 最长路径节点个数 <= 2 * 最短路径节点个数 为什么满足...,诞生了 模拟实现 “颜色”定义 虽然有颜色,但是红色和黑色并不是真的颜色,而是用了枚举enum知识,将字符串转化为数字(内部),因此黑色红色定义就是一个枚举 enum COLOR {...我们进行第三步 (3) 叔叔变为黑色 如下图所示 细心读者可能会发现:爷爷颜色变为红色了 在这个非树下,我们就需要对“红色”极其敏感 这里爷爷不一定是祖先,所以,我们应该注意爷爷父亲是什么颜色

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  • (一):构建

    这一篇文章就来看看如何构建 对于平衡二叉构建,可以参考小程序中文章(C++版)。...平衡二叉 属于平衡二叉,但是并非严格意义上平衡二叉,因为平衡二叉要求节点左右子树高度差不超过1, 而放弃了这种高度平衡,利用对结点上色操作来保证相对平衡,这其中原因大概是维护一个绝对平衡二叉代价太大..., 在插入操作比较频繁情况下,其性能上收益并不大(HashMap采用而不是平衡二叉原因)。...但如果插入频率小或者只有一次构建,那么平衡二叉查询性能还是比高。...此时构建平衡分为4种情况: 情况一:为空,此时插入结点充当根结点,上色为 情况二:插入结点已经存在,此时替换插入结点值即可 情况三:插入结点位置,其父结点是黑色,此时平衡未打破,插入完成

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    在JDK8之前其实就已经有应用,比如TreeMap底层就是用了数据结构。本文主要是为了讲解JDK8中HashMap底层数据结构铺垫。...一、二叉查找BST 本质就是一颗二叉查找,二叉查找特点如下: (1)左节点值都小于或等于其父类(父类或根节点)值。...二、RBTree 其实是基于二叉查找一颗平衡二叉查找,具有以下特点: (1)结点是红色或黑色,在hashMap实现中用booleantrue和false表示红色或黑色。...三、总结 个人觉得是一个挺不错思想,在BST基础上还引入了颜色特点,通过变色和旋转来保持特点,保证平衡。...前身其实是234,有兴趣小伙伴可以了解下234,234操作完全是等价。之所以在java中使用数据结构是因为如果直接使用234实现会非常繁琐。

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    介绍 (Red-Black Tree,简称R-B Tree),它一种特殊二叉查找。...是特殊二叉查找,意味着它满足二叉查找特征:任意一个节点所包含键值,大于等于左孩子键值,小于等于右孩子键值。 除了具备该特性之外,还包括许多额外信息。...每个节点上都有存储位表示节点颜色,颜色是(Red)或(Black)。 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。...关于它特性,需要注意是: 第一,特性(3)中叶子节点,是只为空(NIL或null)节点。 第二,特性(5),确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍。因而,是相对是接近平衡二叉。...示意图如下: AVL介绍 https://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3577479.html AVL是高度平衡而二叉

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    什么是 依然是一棵二分搜索,《算法导论》中定义如下: 每个节点或者是红色,或者是黑色 根节点是黑色 每一个叶子节点(最后空节点)是黑色 如果一个节点是红色,那么他孩子节点都是黑色...如下图所示: 与2-3等价性   我们在这里定义所有的红色节点都是向左倾斜,红色节点代表与父亲节点相融合,由于我们可以通过2-3画出一个棵:   由此可知,是保持“...和AVL:由于最大高度是2logn,所以在查找时,相比于AVL会慢一些,而添加和删除元素比AVL更快一些,如果只是用于查询,AVL性能要更高一些。   ...由于我们在本文是定义所有红色节点都是向左倾斜,当我们新添加红色节点在根节点右侧时,我们需要先进行左旋转擦欧总,然后再进行染色操作,在我们左旋转过程中并不保持性质,如下图: 左旋转代码实现...: 像中添加节点,就分析到这里了,下面让我们来用代码实现一个添加操作: public class RBTree, V> {

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    这样就能让整棵高度相对来说低一些,相应插入、删除、查找等操作效率高一些。 # 什么是 英文是 “Red-Black Tree”,简称 R-B Tree。...如果我们将红色节点从中去掉,那单纯包含黑色节点高度是多少呢? 红色节点删除之后,有些节点就没有父节点了,它们会直接拿这些节点祖父节点(父节点父节点)作为父节点。...中包含最多黑色节点路径不会超过 log2n,所以加入红色节点之后,最长路径不会超过 2log2n,也就是说,高度近似 2log2n。...所以,高度只比高度平衡 AVL 高度(log2n)仅仅大了一倍,在性能上,下降得并不多。这样推导出来结果不够精确,实际上性能更好。...# 平衡调整 # 插入操作平衡调整 规定,插入节点必须是红色。而且,二叉查找中新插入节点都是放在叶子节点上。

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    概念 ,是一种二叉搜索,但在每个结点上增加一个存储位表示结点颜色,可以是Red或 Black。...通过对任何一条从根到叶子路径上各个结点着色方式限制,确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍,因而是接近平衡。...性质 每个结点不是红色就是黑色 根节点是黑色 如果一个节点是红色,则它两个孩子结点是黑色中没有连续节点 对于每个结点,从该结点到其所有后代叶结点简单路径上,均包含相同数目的黑色结点...每个叶子结点都是黑色(此处叶子结点指的是空结点) 为什么满足上面的性质,就能保证:其最长路径中节点个数不会超过最短路径中节点个数两倍?...插入 叔叔是关键 u存在且为,变色继续向上处理 u不存在或存在且为,旋转(单旋+双旋)+变色 情况一:cur为,parent为,grandfather为(固定),uncle存在且为

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    ,因此就出现了很多自平衡二叉查找,这些自平衡二叉查找查询效率都会稳定在O(logN),就是一种自平衡二叉查找。...下面我们会红特征、插入以及删除来分析是如何进行自平衡。...特征 想要了解如何自平衡,就必须了解特征,因为自平衡操作都是围绕这些特征来,一旦一个因为插入和删除节点打破了自身特征,那么他就需要进行自平衡(变色、旋转)来使得二叉重新满足特征...下图是一张示意图: ? 自平衡 进行自平衡操作主要有两种: 变色 旋转 下面我们通过插入操作来分析一下何时进行变色,又是何时进行旋转。...,需要我们细细揣摩,并且反复研究,在了解基本概念以后,我们后续会分析一下HashMap中实现以及着手自己实现一个

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    前言 应用还是比较广泛。比如Java8HashMap底层就用到了,还有TreeMap和TreeSet也用到了。 下面主要以下几个方面学习一下。...1)二叉查找BST 2)RBTree规则、增删查 3)Java实现。...其中两款具有代表性平衡分别为AVL。AVL由于实现比较复杂,而且插入和删除性能差,在实际环境下应用不如。...什么情况下会破坏规则,什么情况下不会破坏规则呢?我们举两个简单栗子: 添加节点 1.向原插入值为14新节点: ?...由于父节点15是黑色节点,因此这种情况并不会破坏规则,无需做任何调整。 2.向原插入值为21新节点: ?

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    原理及实现

    也是一种平衡二叉应用广泛,linux内核rbtree.c,jdkTreeMap和HashMap等都实现树结构。写性质前,先按照自己思维去考虑,为什么这样定义。...设高度为h,则到叶子结点最短路径(最小高度)大于等于h/2(根据性质45可得)。增删改查时间复杂度都是O(lgn)。    一颗含有n个结点,最大高度为2log(n+1)。...情况二需要两次变化先变化为情况三,然后情况三再转化为符合性质。 六.删除操作         删除操作首先也要按照二叉搜索方式去删除。...这种情况和插入中第一种情况类似,插入只有第一种情况可能会让整个各个路径结点个数加1。同样删除中这种情况,也可能会让整个各个路径结点个数减一。...七.实现 java版 package pers.pzt.seckill; public class RBTree> { //结点定义 private

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    历史上AVL流行另一变种是(red black tree)。...对于操作在最坏情形下花费O(log N)时间,而且我们将看到,(对于插入操作)一种慎重非递归实现可以相对容易地完成(与AVL相比)。...2、自顶向下树上滤实现需要用一个栈或用一些父指针保存路径。我们看到,如果我们使用一个自顶向下过程,实际上是对红应用从顶向下保证S不会是过程,则伸展会更有效。这个过程在概念上是容易。...具体实现是复杂,这不仅因为有大量可能旋转,而且还因为一些子树可能是空,以及处理根特殊情况(尤其是根没有父亲)。...注意,对于带有一个儿子节点情形,我们不想使用这种方法进行,因为这可能在中部连接两个红色节点,为条件实现增加苦难。

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    对于旋转,能保持不变只有原搜索性质,而原性质则不能保持,在数据插入和删除后可利用旋转和颜色重涂来恢复性质。...少量旋转操作使得再添加节点时,大部分节点是可以被查询/修改(因为旋转时为了数据安全,会锁住某些节点不能被修改,而着色操作并不影响这些)。在很多底层实现上,有大量实现。...如果数据完全是静态,做一个哈希表,性能可能会更好一些。 是一个更高效检索二叉,因此常常用来实现关联数组(“关联数组”是一种具有特殊索引方式数组。...五、Java中 TreeMap 和 TreeSet 是 Java Collection Framework 两个重要成员,其中 TreeMap 是 Map 接口常用实现类,而 TreeSet...虽然 HashMap 和 HashSet 实现接口规范不同,但 TreeSet 底层是通过 TreeMap 来实现,因此二者实现方式完全一样。而 TreeMap 实现就是算法。

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    本文将详解两种自平衡:AVL并用TypeScript将其实现,欢迎各位感兴趣开发者阅读本文。...:故名思义,即节点不是就是,它也是一个自平衡二叉。...上面我们实现了AVL,我们在向AVL中插入或移除节点可能会造成旋转,所以我们需要一个包含多次插入和删除自平衡是比较好。插入或删除频率比较低,那么AVL更好。...实现思路 每个节点都需要遵循以下原则: 节点不是就是 根节点是 所有叶节点都是 如果一个节点是,那么它两个子节点都是 不能有两个相邻节点,一个节点不能有父节点或子节点...,节点插入完成后判断规则是否得到满足 重写插入节点函数,插入时保存父节点引用,返回节点引用验证插入后属性 验证属性 要验证是否还是平衡以及满足它所有要求,我们需要使用两个概念

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    不就是左旋结果,又给还原回去样子么。哈哈 ? 二、添加操作流程 ---- 【第一步】:将当作一颗二叉查找,将节点插入。...四、代码演示 ---- 应用比较广泛,主要是用它来存储有序数据,它时间复杂度是O(lgn),效率非常之高。...; } } } 五、结点删除操作 ---- 将某一个节点删除。...总结 ---- 作为平衡二叉查找里面众多实现之一,无疑是最简洁、实现最为简单通过引入颜色概念,通过颜色这个约束条件使用来保持高度平衡。...里面的插入和删除操作比较难理解,这时要注意记住一点:操作之前是平衡,颜色是符合定义

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    前言 ---- 顾名思义数中节点只能是黑色或红色,是自平衡二叉 实现思路 规则 节点只能是红色或黑色 根节点是黑色 叶子节点都是黑色NIL空节点 每个红色节点两个子节点都是黑色(每个叶子节点到根节点路径不能有两个连续红色节点...) 任意节点到叶子节点路径包含黑色节点数量相同 插入节点情况 声明N代表插入节点默认红色,P代表父节点,U代表父节点兄弟节点,G代表祖节点 根节点为空 父节点是黑色 父节点是红色,叔节点是红色,...祖节点是黑色 父节点是红色,叔节点是黑色,祖节点是黑色,插入节点是左子节点 父节点是红色,叔节点是黑色,祖节点是黑色,插入节点是右子节点 变换规则 对应以上五种情况 新节点位于根上,将红色变换成黑色...添加俩个空子节点至插入节点 将父节点和叔节点变为黑色祖节点变为红色 可能出现祖节点父节点也是红色可以递归调整颜色,如果递归调整颜色到了根节点就需要进行旋转 父节点变黑,祖节点变红,对祖节点进行右旋转

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