红黑树介绍 1.节点是红色或黑色. 2.根节点是黑色. 3.每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL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 JDK1.8 HashMap$TreeNode.balanceInsertion 红黑树平衡插入…
红黑树介绍 1.节点是红色或黑色. 2.根节点是黑色. 3.每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点). 4 每个红色节点的两个子节点都是黑色.(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点) 5.从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点 JDK1.8 HashMap$TreeNode.rotateLeft 红黑树左旋的图示如下…
public class RBTree<K extends Comparable<K>, V> { public static boolean RED = true; public static boolean BLACK = false; public Node root; class Node { K key; V val; Node left, right; boolean color; int size;//高度 Node(K key, V val, boolean col…
红黑树:平衡2X 哈夫曼树:最优2X 红黑树 :TreeSet.TreeMap 哈夫曼树 1. 将w1.w2.…,wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点): 2. 在森林中选出根结点的权值最小的两棵树进行合并,作为一棵新树的左.右子树,且新树的根结点权值为其左.右子树根结点权值之和: 3. 从森林中删除选取的两棵树,并将新树加入森林: 4. 重复(02).(03)步,直到森林中只剩一棵树为止,该树即为所求得的哈夫曼树 2.1 前序遍历 若二叉树非空,则执行以下操作: (01) 访问根结点…
JDK 1.8 HashMap是数组+链表+红黑树实现的,在阅读HashMap的源码之前先来回顾一下大学课本数据结构中的哈希表和红黑树. 什么是哈希表? 在存储结构中,关键值key通过一种关系f和唯一的存储位置相对应,关系f即哈希函数,Hash(k)=f(k).按这个思想建立的表就是哈希表. 当有两个不相等的关键字key1和key2,但f(key1)=f(key2)这两个key地址相同,就发生了冲突现象. 冲突不能避免只能减少,通过设计均匀的哈希函数来减少. 常用哈希函数? 1. 直接定址法 H…
在看HashMap的源码时候看到了TreeNode.因此需要对其进行一个了解.是一个红黑树.可以百度一下红黑树的数据结构.分析了下源码,还是比较枯燥的 红黑树的性质:本身是一个二叉查找树(所有左节点的值都比右节点的小).另: 节点是红色或者黑色 根节点是黑色 每个叶节点(Nil节点,空节点)是黑色的 每个红节点对应的两个子节点都是黑色的(不可能有两个相连的红节点). 从任意节点出发,到每个叶子节点都有相同的黑色节点. 这保证了红黑数是平衡的,从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长…
背景 在1.7之前的版本,当数组元素较多(几百.几千,或者更多)的时候,在这种前提扩容,涉及全量元素的遍历和坐标的重新定位,这个耗时会比较长.这是之前存在的一个弊端吧.那么引入红黑树之后就解决了问题,那是怎么解决的呢,我说下自己的理解. 过程分析 既然数组扩容导致了变慢,那就是从扩容方向思考,谁决定了扩容呢?负载因子和数组长度.数组长度是resize自动做的,所以对用户来讲这应该是一个关注不到的变量,那就只剩负载因子了.负载因子越大,扩容的频率就越低. 1. 负载因子较小(小于1) hash碰撞…
前面我们说到的二叉查找树,可以看到根结点是初始化之后就是固定了的,后续插入的数如果都比它大,或者都比它小,那么这个时候它就退化成了链表了,查询的时间复杂度就变成了O(n),而不是理想中O(logn),就像这个样子 如果我们有一个平衡机制,让这棵树可以动起来,比如将4变成根结点,是不是查询效率又可以提高了,这就要提到另外一种特殊的二叉树---红黑树(也是一种特殊的二叉查找树).JDK1.8中将HashMap底层实现的数据结构由数组+链表变成了数组+链表+红黑树.当链表长度超过8就转换成红黑树,明显…
package practice; public class TestMain { public static void main(String[] args) { int[] ao = {5, 1, 18, 3, 8, 20, 13, 16, 12}; Integer[] a = new Integer[9]; for (int i = 0; i < a.length; i++) { a[i] = new Integer(ao[i]); } RedBlackBST<Integer,Strin…