二叉树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树
几种树的主要区别:
红黑树为二叉自平衡搜索树,深度大,多用于内存排序;
B树为多路(多叉)搜索树,深度低,搜索数据时磁盘IO较少,多用于索引外存数据,只支持随机访问,不支持顺序访问;
B+树是对B树的改进,内节点不保存数据地址指针(可保存更多关键字),内节点可看做为外节点的索引,所有数据地址存储在外节点,数据搜索效率一致。外节点依关键字组成顺序链表,支持区间搜索,且空间局部性好,缓存命中率高;
- 二叉树
- 基于二叉查找树的这种特点,在查找某个节点的时候,可以采取类似于二分查找的思想,快速找到某个节点。n 个节点的二叉查找树,正常的情况下,查找的时间复杂度为 O(logN)。

二叉搜索树一定程度上可以提高搜索效率,但是当原序列有序时,例如序列 A = {1,2,3,4,5,6},构造二叉搜索树如图 1.1。依据此序列构造的二叉搜索树为右斜树,同时二叉树退化成单链表,搜索效率降低为 O(n)。

在此二叉搜索树中查找元素 6 需要查找 6 次。
- 平衡二叉树
平衡二叉树是基于二分法的策略提高数据的查找速度的二叉树的数据结构。平衡二叉树是采用二分法思维把数据按规则组装成一个树形结构的数据,用这个树形结构的数据减少无关数据的检索,大大的提升了数据检索的速度。定义如下:
- 可以是空树。
- 假如不是空树,任何一个结点的左子树与右子树都是平衡二叉树,并且高度之差的绝对值不超过 1。
- 问题:
- 为什么有了平衡树还需要红黑树?
虽然平衡树解决了二叉查找树退化为近似链表的缺点,能够把查找时间控制在 O(logn),不过却不是最佳的,因为平衡树要求每个节点的左子树和右子树的高度差至多等于1,这个要求实在是太严了,导致每次进行插入/删除节点的时候,几乎都会破坏平衡树的第二个规则,进而都需要通过左旋和右旋来进行调整,使之再次成为一颗符合要求的平衡树。
- 为什么有了平衡树还需要红黑树?
- 例子

- 红黑树
显然,如果在插入、删除很频繁的场景中,平衡树需要频繁调整,这会使平衡树的性能大打折扣,为了解决这个问题,于是有了红黑树,红黑树具有如下特点:
- 每个节点或者是黑色,或者是红色。
- 根节点是黑色。
- 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]
- 如果一个节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的。
- 从一个节点到该节点的子孙节点的所有路径上包含相同数目的黑节点。[这里指到叶子节点的路径]
包含n个内部节点的红黑树的高度是 O(log(n))。如图:

- 3、红黑树的使用场景
java中使用到红黑树的有TreeSet和JDK1.8的HashMap。红黑树的插入和删除都要满足以上5个特性,操作非常复杂,为什么要使用红黑树? - 原因:
红黑树是一种平衡树,复杂的定义和规则都是为了保证树的平衡性。
- B树
- B树和平衡二叉树稍有不同的是B树属于多叉树又名平衡多路查找树(查找路径不只两个),数据库索引技术里大量使用B树和B+树的数据结构。
- 查找E的流程
- 如要从上图中找到E,查找流程如下:
(1)获取根节点的关键字进行比较,当前根节点关键字为M,E<M(26个字母顺序),所以往找到指向左边的子节点(二分法规则,左小右大,左边放小于当前节点值的子节点、右边放大于当前节点值的子节点)。
(2)拿到关键字D和G,D<E<G 所以直接找到D和G中间的节点。
(3)拿到E和F,因为E=E,所以直接返回关键字和指针信息(如果树结构里面没有包含所要查找的节点则返回null)。
- 如要从上图中找到E,查找流程如下:

- B+树
- B+树有两种类型的节点:内部结点(也称索引结点)和叶子结点。内部节点就是非叶子节点,内部节点不存储数据,只存储索引,数据都存储在叶子节点。
- 内部结点中的key都按照从小到大的顺序排列,对于内部结点中的一个key,左树中的所有key都小于它,右子树中的key都大于等于它。叶子结点中的记录也按照key的大小排列。
- 每个叶子结点都存有相邻叶子结点的指针,叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
- 父节点存有右孩子的第一个元素(叶子节点)的索引。



参考文献
https://cloud.tencent.com/developer/article/1691641
https://segmentfault.com/a/1190000020416577
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56066942
https://zhuanlan.zhihu.com/p/342539584
https://blog.csdn.net/sinat_34072381/article/details/107197754
二叉树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树的更多相关文章
- C# 链表 二叉树 平衡二叉树 红黑树 B-Tree B+Tree 索引实现
链表=>二叉树=>平衡二叉树=>红黑树=>B-Tree=>B+Tree 1.链表 链表结构是由许多节点构成的,每个节点都包含两部分: 数据部分:保存该节点的实际数据. 地 ...
- 吐血整理:二叉树、红黑树、B&B+树超齐全,快速搞定数据结构
前言 没有必要过度关注本文中二叉树的增删改导致的结构改变,规则操作什么的了解一下就好,看不下去就跳过,本文过多的XX树操作图片纯粹是为了作为规则记录,该文章主要目的是增强下个人对各种常用XX树的设计及 ...
- 二叉树、红黑树、伸展树、B树、B+树
好多树啊,程序猿砍树记,吼吼. 许多程序要解决的关键问题是:快速定位特定排序项的能力. 第一类:散列 第二类:字符串查找 第三类:树算法 树算法可以在辅助存储器中存储大量的数据. 二叉树.红黑树和伸展 ...
- 二叉树,红黑树,B+树
在实际使用时会根据链表和有序数组等数据结构的不同优势进行选择.有序数组的优势在于二分查找,链表的优势在于数据项的插入和数据项的删除.但是在有序数组中插入数据就会很慢,同样在链表中查找数据项效率就很低. ...
- 浅谈算法和数据结构: 七 二叉查找树 八 平衡查找树之2-3树 九 平衡查找树之红黑树 十 平衡查找树之B树
http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的 ...
- [BinaryTree] AVL树、红黑树、B/B+树和Trie树的比较
转自:AVL树.红黑树.B/B+树和Trie树的比较 AVL树 最早的平衡二叉树之一.AVL是一种高度平衡的二叉树,所以通常的结果是,维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大,故而实际的应 ...
- 为什么HashMap使用红黑树而不使用AVL树
为什么HashMap使用红黑树而不使用AVL树? 红黑树适用于大量插入和删除:因为它是非严格的平衡树:只要从根节点到叶子节点的最长路径不超过最短路径的2倍,就不用进行平衡调节 AVL 树是严格的平衡树 ...
- 二叉树,平衡树,红黑树,B~/B+树汇总
二叉查找树(BST),平衡二叉查找树(AVL),红黑树(RBT),B~/B+树(B-tree).这四种树都具备下面几个优势: (1) 都是动态结构.在删除,插入操作的时候,都不需要彻底重建原始的索引树 ...
- 数据结构(5) 第五天 快速排序、归并排序、堆排序、高级数据结构介绍:平衡二叉树、红黑树、B/B+树
01 上次课程回顾 希尔排序 又叫减少增量排序 increasement = increasement / 3 + 1 02 快速排序思想 思想: 分治法 + 挖坑填数 分治法: 大问题分解成各个小问 ...
- 二叉树,红黑树,B树,B+树
1.不要认为红黑树仅仅是在二叉树的节点上涂上颜色,他们最根本的区别是,红黑树根据节点涂色的约束限制,最终形成的树的结构与普通二叉树不同,最重要的是,其树的高度大大缩短,从而在查找.增删改等方面提高效率 ...
随机推荐
- 【转载】Linux虚拟化KVM-Qemu分析(一)
原文信息 作者:LoyenWang 出处:https://www.cnblogs.com/LoyenWang/ 公众号:LoyenWang 版权:本文版权归作者和博客园共有 转载:欢迎转载,但未经作者 ...
- Redis核心技术与实践 01 | 基本架构:一个键值数据库包含什么?
原文地址:https://time.geekbang.org/column/article/268262 个人博客地址:http://njpkhuan.cn/archives/redis-he-xin ...
- AI转换视频风格:Stable Diffusion+TemporalKit
话不多说,开干! 基本方法 首先通过 Temporal-Kit 这个插件提取视频中的关键帧图片,然后使用 Stable Diffusion WebUI 重绘关键帧图片,然后再使用 Temporal-K ...
- 与AI对话 -- 20230221 -- linux 性能分析相关的软件包
linux 性能分析相关的软件包有哪些,各自包含了哪些命令 sysstat:sysstat 包含了丰富的监控系统性能的工具,例如 sar(系统性能分析器).iostat(设备 IO 状态分析器).mp ...
- WFD02
artificial/chemical fertilizers人工╱化学肥料 The German parliament is called the 'Bundestag'.德国的议会称为 Bunde ...
- 助力618-Y的混沌实践之路
一.写在前面 1.混沌是什么? 混沌工程(Chaos Engineering)的概念由 Netflix 在 2010 年提出,通过主动向系统中引入异常状态,并根据系统在各种压力下的行为表现确定优化策略 ...
- FreeRTOS 基于 ARMv8-M 对 MPU 的应用
一.前言 ARMv8-M 支持 MPU,FreeRTOS 也添加了对这些 MPU 的应用代码.这里用来记录 FreeRTOS 对 MPU 应用方式的探究结果. 二.ArmV8-M MPU 介绍 ARM ...
- 原来你是这样的JAVA[04]-数组Arrays
一.打印数组 Arrays类提供了打印数组元素的方法,Arrays.toString()和Arrays.deepToString(). //打印数组 System.out.println(Arrays ...
- 超全技术学习资料PDF分享
技术学习资料分享,目前共20G,持续更新... Java学习资料: 大数据Hadoop: 这里不一一截图了,资源持续更新中. 关注下面公众号进行下载.
- SonarQube系列-架构与外部集成
介绍 Sonar是一个代码质量管理的开源平台,基于Java开发的,用于管理源代码的质量,通过插件形式,可以支持包括java.C#.JavaScript等二十余种编程语言的代码质量管理与检测. 它具有免 ...