有了二叉查找树、平衡树（AVL）为啥还需要红黑树？

【有了二叉查找树、平衡树（AVL）为啥还需要红黑树？】的更多相关文章

有了二叉查找树、平衡树（AVL）为啥还需要红黑树？

序言二叉查找树的缺点平衡二叉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,进而我们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. 显然,如果在那种插入.删除很频繁的场景中,平衡树需要频繁着进行调整,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…

数据结构中很常见的各种树（BST二叉搜索树、AVL平衡二叉树、RBT红黑树、B-树、B+树、B*树）

数据结构中常见的树(BST二叉搜索树.AVL平衡二叉树.RBT红黑树.B-树.B+树.B*树) 二叉排序树.平衡树.红黑树红黑树----第四篇:一步一图一代码,一定要让你真正彻底明白红黑树 --- 很好…

数据结构中常见的树（BST二叉搜索树、AVL平衡二叉树、RBT红黑树、B-树、B+树、B*树）

树即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: BST树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 如果BST树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树的搜索性能逼近二分查找:但它比连续内存空间的二分查找的优点是,改变BST树结构插入与删除结点)不需要移动大段的内存数据,甚至通常是常数开销: 如:…

平衡树B树B+树红黑树

二叉树与二叉查找树的操作是必须要熟练掌握的,接下来说的这些树实现起来很困难,所以我们重点去了解他们的特点. 一.平衡二叉查找树与红黑树平衡树AVL:追求绝对的高度平衡,它具有稳定的logn的高度,因此有很好的查找性能O(logn),由于它每次插入删除都需要再平衡,所以插入删除代价较大. 红黑树:红黑树是类平衡树,它不要求绝对平衡,所以他的查找性能略逊于AVL,但是它却因此可以获得较好的插入删除性能O(logn),因此我认为它是一种折中的次略. 二.B树与B+树 B树与B+树的区别结构: ①B…

从二叉搜索树到AVL树再到红黑树 B树

这几种树都属于数据结构中较为复杂的,在平时面试中,经常会问理解用法,但一般不会问具体的实现,所以今天来梳理一下这几种树之间的区别与联系,感谢知乎用户@Cailiang,这篇文章参考了他的专栏. 二叉查找树是一棵空树,或是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值: 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值:它的左.右子树也分别为二叉排序树. 插入数据: 1 如果根节点为空,则将插入的节点作为根节点 2 否则和根节点比较(我们是通过k…

各种查找算法的选用分析（顺序查找、二分查找、二叉平衡树、B树、红黑树、B+树）

目录顺序查找二分查找二叉平衡树 B树红黑树 B+树参考文档顺序查找给你一组数,最自然的效率最低的查找算法是顺序查找--从头到尾挨个挨个遍历查找,它的时间复杂度为O(n). 二分查找而另一个大家都知道的,效率很高经典查找算法--二分查找法,它的时间复杂度是O(logn).但二分法的数据结构是数组,这样才能通过公式(low+height)/2=middle计算出中间位置的元素.而数组的修改效率很低,最坏的情况下,插入一个元素,要移动n个元素. 二叉平衡树通过模拟二分查找法的插入.查…

BST,AVL,B,B+,B*,红黑树

BST(右)和AVL(左) 比较:AVL树每个结点的左右子树的深度差的绝对值不大于1 B - tree 特点:所有结点都包含数据信息,不同查询的效率不同,特殊的:二阶B树就是AVL,三阶B树就是2-3树 B+ - tree 特点:B - tree的变种,只有叶子结点才包含数据信息,所有的叶子结点有指针连接起来,所有查询路径均为:从根结点到叶子结点.范围查询效率比较高,因此常用数据库索引 B* - tree 特点:B+树的变种,除了叶子结点直接有指针连接起来,非根结点非叶子结点也用指针将每层的结点…