一.排序二叉树(Binary Sort Tree,BST树) 二叉排序树,又叫二叉搜索树.有序二叉树(ordered binary tree)或排序二叉树(sorted binary tree). 1.BST树的特点 排序二叉树要么是一棵空二叉树,要么是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值: 若它的右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值: 它的左.右子树也分别为排序二叉树. 没有键值相等的节点. 由排序二叉树的特点,我们很容易得出这

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. 地址部分:保存的是下一个节点的地址. 链表的特点: 结点在存储器中的位置是任意的,即逻辑上相邻的数 据元素在物理上不一定相邻 访问时只能通过头指针进入链表,并通过每个结点的 指针域向后扫描其余结点,所以寻找第一个结点和最后一 个结点所花费的时间不等 链表的优点: 数据元素的个数可以自由扩充 .插入.删除等操作不

出自:https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/51926985 背景:这几天在看<高性能Mysql>,在看到创建高性能的索引,书上说mysql的存储引擎InnoDB采用的索引类型是B+Tree,那么,大家有没有产生这样一个疑问,对于数据索引,为什么要使用B+Tree这种数据结构,和其它树相比,它能体现的优点在哪里? 看完这篇文章你就会了解到这些数据结构的原理以及它们各自的应用场景. 二叉查找树 简介 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足

背景:这几天在看<高性能Mysql>,在看到创建高性能的索引,书上说mysql的存储引擎InnoDB采用的索引类型是B+Tree,那么,大家有没有产生这样一个疑问,对于数据索引,为什么要使用B+Tree这种数据结构,和其它树相比,它能体现的优点在哪里? 看完这篇文章你就会了解到这些数据结构的原理以及它们各自的应用场景. https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/51926985 二叉查找树 简介 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足二叉查

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

RB Tree 红黑树  :http://blog.csdn.net/very_2/article/details/5722682 Nginx的RBTree实现   :http://blog.csdn.net/liuxuejiang158blog/article/details/21417145 AVL Tree    :http://blog.csdn.net/collonn/article/details/20128205 B[+/-] Tree  :http://hxraid.iteye.

红-黑规则1. 每一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:如果节点是黑色的,其子节点不是必须为红色.4. 从根到叶节点或空子节点的每条路径,必须包含相同数目的黑色节点 修正违规的情况1. 改变节点的颜色2. 执行旋转操作

https://www.cnblogs.com/mojxtang/p/10122587.html二叉树的新增遍历查找

数据结构与算法--从平衡二叉树(AVL)到红黑树 上节学习了二叉查找树.算法的性能取决于树的形状,而树的形状取决于插入键的顺序.在最好的情况下,n个结点的树是完全平衡的,如下图"最好情况"所示,此时树的高度为⌊log2 n⌋ + 1,所以时间复杂度为O(lg n)当我们将键以升序或者降序插入的时候,得到的是一棵斜树,如下图中的"最坏情况",树的高度为n,时间复杂度也变成了O(n) 在最坏情况下,二叉查找树的查找和插入效率很低.为了解决这个问题,引出了平衡二叉树(AV

单例模式 第一种(懒汉,线程不安全): public class Singleton { private static Singleton instance; private Singleton (){} public static Singleton getInstance() { if (instance == null) { instance = new Singleton(); } return instance; } } 这种写法lazy loading很明显,但是致命的是在多线程不能

概述:本文从排序二叉树作为引子,讲解了红黑树,最后把红黑树和AVL树做了一个比较全面的对比. 1 排序二叉树 排序二叉树是一种特殊结构的二叉树,可以非常方便地对树中所有节点进行排序和检索. 排序二叉树要么是一棵空二叉树,要么是具有下列性质的二叉树: ? 若它的左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值: ? 若它的右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值: ? 它的左.右子树也分别为排序二叉树. 下图显示了一棵排序二叉树:   对排序二叉树,若按中序遍历就可以得到由小到

B+树做索引而不用B-树 那么Mysql如何衡量查询效率呢?– 磁盘IO次数. 一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上. B-树/B+树的特点就是每层节点数目非常多,层数很少,目的就是为了减少磁盘IO次数,但是B-树的每个节点都有data域(指针),这无疑增大了节点大小,说白了增加了磁盘IO次数(磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的,单个数据变大,每次读出的就少,IO次数增多,一次IO多耗时), 而B+树除了叶子节点其

AVL树 https://baike.baidu.com/item/AVL%E6%A0%91/10986648 在计算机科学中,AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树.在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为1,所以它也被称为高度平衡树.增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树.AVL树得名于它的发明者G. M. Adelson-Velsky和E. M. Landis,他们在1962年的论文<An algorithm for the organization of inform

某些教程不区分普通红黑树和左倾红黑树的区别,直接将左倾红黑树拿来教学,并且称其为红黑树,因为左倾红黑树与普通的红黑树相比,实现起来较为简单,容易教学.在这里,我们区分开左倾红黑树和普通红黑树. 红黑树是一种近似平衡的二叉查找树,从2-3树或2-3-4树衍生而来.通过对二叉树节点进行染色,染色为红或黑节点,来模仿2-3树或2-3-4树的3节点和4节点,从而让树的高度减小.2-3-4树对照实现的红黑树是普通的红黑树,而2-3树对照实现的红黑树是一种变种,称为左倾红黑树,其更容易实现. 使用平衡树数据

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

本文转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-tree/ 目录: TreeSet 和 TreeMap 的关系 TreeMap 的添加节点 TreeMap 的删除节点 红黑树 添加节点后的修复 删除节点后的修复 检索节点 TreeMap 和 TreeSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员,其中 TreeMap 是 Map 接口的常用实现类,而 TreeSet 是 Set 接口的常用实现类.虽然 Has

java中treemap和treeset实现(红黑树)   TreeMap 的实现就是红黑树数据结构,也就说是一棵自平衡的排序二叉树,这样就可以保证当需要快速检索指定节点. TreeSet 和 TreeMap 的关系 为了让大家了解 TreeMap 和 TreeSet 之间的关系,下面先看 TreeSet 类的部分源代码: public class TreeSet<E> extends AbstractSet<E> implements NavigableSet<E>,

红黑树的性质与定义 红黑树(red-black tree) 是一棵满足下述性质的二叉查找树: 1. 每一个结点要么是红色,要么是黑色. 2. 根结点是黑色的. 3. 所有叶子结点都是黑色的(实际上都是Null指针,下图用NIL表示).叶子结点不包含任何关键字信息,所有查询关键字都在非终结点上. 4. 每个红色结点的两个子节点必须是黑色的.换句话说:从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色结点 5. 从任一结点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色结点 黑深度 ——从某个结点x出发(不包

TreeMap 和 TreeSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员,其中 TreeMap 是 Map 接口的常用实现类,而 TreeSet 是 Set 接口的常用实现类.虽然 HashMap 和 HashSet 实现的接口规范不同,但 TreeSet 底层是通过 TreeMap 来实现的,因此二者的实现方式完全一样.而 TreeMap 的实现就是红黑树算法. TreeMap 的实现就是红黑树数据结构,也就说是一棵自平衡的排序二叉树,这样就可以保证当需要快速

前言 声明,本文用得是jdk1.8 前面已经讲了Collection的总览和剖析List集合: Collection总览 List集合就这么简单[源码剖析] 原本我是打算继续将Collection下的Set集合的,结果看了源码发现:Set集合实际上就是HashMap来构建的! 所以,就先介绍Map集合.散列表和红黑树吧! 看这篇文章之前最好是有点数据结构的基础: Java实现单向链表 栈和队列就是这么简单 二叉树就这么简单 当然了,如果讲得有错的地方还请大家多多包涵并不吝在评论去指正- 一.Ma

红黑树插入删除 具体参考:红黑树原理以及插入.删除算法 附图例说明   (阿里的高德一直追着问) 或者插入的情况参考:红黑树原理以及插入.删除算法 附图例说明 红黑树与AVL树 红黑树 的时间复杂度 O(logn) TreeMap TreeSet本身就是一个红黑树的实现. “红黑树”,它一种特殊的二叉查找树.红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,可以是红(Red)或黑(Black). 红黑树的时间复杂度为: O(lgn) (1) 一棵含有n个节点的红黑树的高度至多为2log(n+1)