我们这个专题介绍的动态查找树主要有: 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.最多就是执行一定量的旋转,变色操作来有限的改变树的形态.而这些操作所付出的代价都远远小于重建一棵树.这一优势在<查找结构专题(1):静态查找结构概论 >中讲到过. (2) 查找的时间复杂度大体维持在O(log(N))数量级上.可能有些结构在最差的情况下效率将…

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…

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…

AVL树: 最早的平衡二叉树之一.应用相对其他数据结构比较少.windows对进程地址空间的管理用到了AVL树. 红黑树: 平衡二叉树,广泛用在C++的STL中.如map和set都是用红黑树实现的. B/B+树: 用在磁盘文件组织 数据索引和数据库索引. Trie树(字典树): 用在统计和排序大量字符串,如自动机.…

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…

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…

递归反转 二分查找 AVL树 AVL简单的理解,如图所示,底部节点为1,不断往上到根节点,数字不断累加. 观察每个节点数字,随意选个节点A,会发现A节点的左子树节点或右子树节点末尾,数到A节点距离之差不会超过1 一旦添加一个数,使得二叉树结构,存在节点两边子树差大于1,若是右子树大,则左旋:左子树大,则右旋. 旋转规则关键节点就是这个A节点,右子树大,则A节点变为左子树,右子节点替代A节点位置并指向A 红黑树 节点是红色或黑色. 根节点是黑色. 每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点). 每个…

参考文档: avl树:http://lib.csdn.net/article/datastructure/9204 avl树:http://blog.csdn.net/javazejian/article/details/53892797 红黑树:http://daoluan.net/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84/%E7%AE%97%E6%B3%95/2013/09/25/rbtree-is-not-difficult.html trie树:https…

B-Tree(B树) 具体讲解之前,有一点,再次强调下:B-树,即为B树.因为B树的原英文名称为B-tree,而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树,其实,这是个非常不好的直译,很容易让人产生误解.如人们可能会以为B-树是一种树,而B树又是一种树.而事实上是,B-tree就是指的B树.特此说明. m阶B树的M阶指的是所有结点中的子结点个数的最大值. 一个m阶B树是一棵空树,或者是满足以下条件的树: (1)结点最多有m个分支. (2)根结点最少有两个分支,非根非叶结点至少有ceil(m/2)个分…

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…

红黑树概念 特殊的二叉查找树,每个节点上都有存储位表示节点的颜色是红(Red)或黑(Black).时间复杂度是O(lgn),效率高. 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(NIL)是黑色.(只为空(NIL或null)的节点) (4)如果一个节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的.(黑结点可连续,红结点不能连续) (5)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.   定理:一棵含有n个节点的红黑树的高度至多为2log(n+1)…

红黑树常用于存储内存中的有序数据,增删很快,b+树常用于文件系统和数据库索引,因为b树的子节点大于红黑树,红黑树只能有2个子节点,b树子节点大于2,子节点树多这一特点保证了存储相同大小的数据,树的高度更小,数据局部更加紧凑,而硬盘读取有局部加载的优化(把要读取数据和周围的数据一起预先读取),b树相邻数据物理上更加紧凑这一特点符合硬盘进行io优化的特性.b+树在b树基础上进一步将数据只存在叶子节点,非叶子节点不存值只存储值的指向,这使得单个节点能有更多子节点,除此之外将所有叶子节点(值存在叶子节点…

2-3 tree 2-3树节点: null节点,null节点到根节点的距离都是相同的,所以2-3数是平衡树 2叉节点,有两个分树,节点中有一个元素,左树元素更小,右树元素节点更大 3叉节点,有三个子树,节点中有两个元素,左树元素更小,右树元素更大,中间树介于两个父元素之间. 插入操作如下图所示 红黑树 红黑树可以理解为实现了2-3树的BST(binary search tree),它是一个自平衡树,保证在最坏的情况下的操作也是O(lg(n)) 特性: 每个节点有一个颜色属性(红或黑) 根节点是黑…

B树是一种多路平衡查找树,它的每一个节点最多包含k个孩子,k被称为B树的阶.k的大小取决于磁盘页的大小.B树主要应用于文件系统以及部分数据库索引,比如著名的非关系型数据库MongoDB.一个m阶的B树具有如下几个特征:1.根结点至少有两个子女.2.每个中间节点都包含k-1个元素和k个孩子,其中 m/2 <= k <= m3.每一个叶子节点都包含k-1个元素,其中 m/2 <= k <= m4.所有的叶子结点都位于同一层.5.每个节点中的元素从小到大排列,节点当中k-1个元素正好是k…

转载自:http://blog.csdn.net/quitepig/article/details/8041308 B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: 3.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: B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: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针…

Solution 标程太暴力惹QAQ 相当于是26棵线段树的说QAQ 不过我写了另一种写法,从大到小枚举每一个字母,标记字典序在这个字母之上的位置为1,每次都建一棵线段树,维护1的数量,即区间和. 修改操作就是先查询这个区间1的数量,排序本质上就是把1一起放在这个区间前面或后面,最后查询每个位置,如果为1并且没有被标记过,就标记成当前枚举的字母即可. 将看似复杂的问题转化为了简单的区间修改和查询QAQ 不过需要各种常数优化才能过QAQ Code #include<bits/stdc++.h>…

欢迎访问我的自建博客: CH-YK Blog.…

在网上学习了一些材料. 这一篇:https://www.zhihu.com/question/30527705 AVL树:最早的平衡二叉树之一.应用相对其他数据结构比较少.windows对进程地址空间的管理用到了AVL树 红黑树:平衡二叉树,广泛用在C++的STL中.map和set都是用红黑树实现的.我们熟悉的STL的map容器底层是RBtree,当然指的不是unordered_map,后者是hash. B/B+树用在磁盘文件组织 数据索引和数据库索引 Trie树 字典树,用在统计和排序大量字符…

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…

为了接下来能更好的学习TreeMap和TreeSet,讲解一下二叉树,AVL树和红黑树. 1. 二叉查找树 2. AVL树 2.1. 树旋转 2.1.1. 左旋和右旋 2.1.2. 左左,右右,左右,右左 2.2. 删除 3. 红黑树 3.1. 插入 3.2. 删除 4. 参考文章 1. 二叉查找树 在讲AVL树和红黑树之前,作为铺垫必须先说下二叉树. 二叉树本身不必再说,一棵二叉树称为二叉查找树的条件如下: 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值. 若任意节点的右子…

B B+运用在file system database这类持续存储结构,同样能保持lon(n)的插入与查询,也需要额外的平衡调节.像mysql的数据库定义是可以指定B+ 索引还是hash索引. C++ STL中的map就是用红黑树实现的.AVL树和红黑树都是二叉搜索树的变体,他们都是用于搜索.因为在这些书上搜索的时间复杂度都是O(h),h为树高,而理想状况是h为n.所以构造的办法就是把二叉搜索树改造成AVL树或者红黑树,AVL树是严格维持平衡的,红黑树是黑平衡的.但是维持平衡又需要额外的操作,这…

1.二叉搜索树 1.1定义 是一棵二叉树,每个节点一定大于等于其左子树中每一个节点,小于等于其右子树每一个节点 1.2插入节点 从根节点开始向下找到合适的位置插入成为叶子结点即可:在向下遍历时,如果要插入的值比节点的值小,则向节点的左子树遍历,大于等于则向右子树遍历,如此循环. 1.3删除节点 删除节点x有3种情况: 1.x是叶子结点,则直接删除: 2.x只有一棵子树(左子树或者右子树),则直接将x的父结点指向x的孩子,再删除x节点,如果x是根结点,则要更新x的孩子为树根: 3.x有两棵子树,则…

前言:本文章来源于我在知乎上回答的一个问题 AVL树,红黑树,B树,B+树,Trie树都分别应用在哪些现实场景中? 看完后您可能会了解到这些数据结构大致的原理及为什么用在这些场景,文章并不涉及具体操作(如插入删除等等) 文件夹 AVL树 AVL树原理与应用 红黑树 红黑树原理与应用 B/B+树 B/B+树原理与应用 Trie树 Trie树原理与应用 AVL树 简单介绍: AVL树是最早的自平衡二叉树,在早期应用还相对来说比較广.后期因为旋转次数过多而被红黑树等结构代替(二者都是用来搜索的).AV…

定义及概念 B树 二叉树的深度较大,在查找时会造成I/O读写频繁,查询效率低下,所以引入了多叉树的结构,也就是B树.阶为M的B树具有以下性质: 1.根节点在不为叶子节点的情况下儿子数为 2 ~ M2.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为 M/2(向上取整) ~ M3.拥有 K 个孩子的非叶子节点包含 k-1 个keys(关键字),且递增排列4.所有叶子结点在同一层,即深度相同 (叶节点可以看成是一种外部节点,不包含任何关键字信息) 在B-树中,每个结点中关键字从小到大排列,并且当该结点的孩子是非叶…

为什么Linux早先使用AVL树而后来倾向于红黑树?       实际上这是由红黑树的有用主义特质导致的结果,本短文依旧是形而上的观点.红黑树能够直接由2-3树导出.我们能够不再提红黑树,而仅仅提2-3树.由于2-3树的操作太简单.另外,不论什么红黑树的操作和特性都能够映射到2-3树中.因此红黑树和AVL树的比較就成了2-3树和AVL树的比較. 它们俩的差别在哪?2-3树的平衡是完美平衡的.可是树杈数量却能够是3个,而AVL树差一点点就完美平衡的标准二叉树,它仅仅同意子树的高度差最多为1.可见这…

简介 首先,说一下在数据结构中为什么要引入树这种结构,在我们上篇文章中介绍的数组与链表中,可以发现,数组适合查询这种静态操作(O(1)),不合适删除与插入这种动态操作(O(n)),而链表则是适合删除与插入,而查询效率则就比较慢了,本文要分享学习的树就是为了平衡这种静态操作与动态操作的差距. 一.二叉查找树 简介 满足下面条件就是二叉查找树 任意节点左子树不为空,则左子树的值均小于根节点的值. 任意节点右子树不为空,则右子树的值均大于于根节点的值. 任意节点的左右子树也分别是二叉查找树. 没有键值…

参考:自平衡二叉查找树 ,红黑树, 算法:理解红黑树 (英文pdf:红黑树) 目录 自平衡二叉树介绍 avl树 2-3树 LLRBT(Left-leaning red-black tree左倾红黑树 (代码见git) 2-3-4树和红黑树 avl和红黑树的比较 自平衡二叉查找树 诞生的目的: 它是为了解决二叉查找树的查找时间复杂度最差是O(n)的问题而发明的数据结构. 完全二叉树的公式: n = 2h - 1 BST的查找运行时间和BST的高度有关.一个树的高度指的是从树的根开始所能到达的最长的…

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…

首先,我们应该考虑一个问题,数据库在磁盘中是怎样存储的?(答案写在下一篇文章中) b树.b+树.AVL树.红黑树的区别很大.虽然都可以提高搜索性能,但是作用方式不同. 通常文件和数据库都存储在磁盘,如果数据量大,不一定能全部加载到内存,因此使用b树,一次只加载少量节点数据.其次,b树是多路搜索树,M路的B树最多有M个子节点,通过多路搜索,降低了树的高度,从而在避免内存溢出的情况下减少了内存与磁盘的IO次数,提升了搜索性能. 但是使用b树,数据存储在每一个节点中,搜索时会做局部中序遍历,如果查询多…