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…

概要 前面分别介绍红黑树的理论知识.红黑树的C语言和C++的实现.本章介绍红黑树的Java实现,若读者对红黑树的理论知识不熟悉,建立先学习红黑树的理论知识,再来学习本章.还是那句老话,红黑树的C/C++/Java实现,原理一样,择其一了解即可. 目录1. 红黑树的介绍2. 红黑树的Java实现(代码说明)3. 红黑树的Java实现(完整源码)4. 红黑树的Java测试程序 转载请注明出处: 更多内容:数据结构与算法系列 目录 (01) 红黑树(一)之 原理和算法详细介绍(02) 红黑树(二)之…

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…

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…

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红黑树是一种二叉平衡查找树,每个结点上有一个存储位来表示结点的颜色,可以是RED或BLACK.红黑树具有以下性质: (1) 每个结点是红色或是黑色 (2) 根结点是黑色的 (3) 如果一个结点是红色的,则它的两个儿子都是黑色的 (4) 对于每个结点,从该结点到其子孙结点的所有路径上包含相同数目的黑结点 通过红黑树的性质,可以保证所有基于红黑树的实现都能保证操作的运行时间为对数级别(范围查找除外.它所需的额外时间和返回的键的数量成正比). Java的TreeMap就是通过红黑树实现的. 红黑树的操…

欢迎探讨,如有错误敬请指正 如需转载,请注明出处   http://www.cnblogs.com/nullzx/ 相关博客: 从2-3-4树到红黑树(上) 从2-3-4树到红黑树(中) 1. 实现技巧 为了简化代码和减少不必要的开销,在具体的实现中我们定义一个伪根节点ROOT且只定义一个NIL节点.伪根节点的左子支永远指向NIL节点,NIL节点的左右子支又指向它自身.伪根节点的右子支才表示真正的红黑树. 2. Java语言实现 package datastruct; import java.u…

定义 红黑树的主要是想对2-3查找树进行编码,尤其是对2-3查找树中的3-nodes节点添加额外的信息.红黑树中将节点之间的链接分为两种不同类型,红色链接,他用来链接两个2-nodes节点来表示一个3-nodes节点.黑色链接用来链接普通的2-3节点.特别的,使用红色链接的两个2-nodes来表示一个3-nodes节点,并且向左倾斜,即一个2-node是另一个2-node的左子节点.这种做法的好处是查找的时候不用做任何修改,和普通的二叉查找树相同. 根据以上描述,红黑树定义如下: 红黑树是一种具…

来源:史上最清晰的红黑树讲解(上) - CarpenterLee 作者:CarpenterLee(转载已获得作者许可,如需转载请与原作者联系) 文中所有图片点击之后均可查看大图! 史上最清晰的红黑树讲解(上) 本文github地址 本文以Java TreeMap为例,从源代码层面,结合详细的图解,剥茧抽丝地讲解红黑树(Red-Black tree)的插入,删除以及由此产生的调整过程. 总体介绍 Java TreeMap实现了SortedMap接口,也就是说会按照key的大小顺序对Map中的元素进…

红黑树是平衡二叉查找树的一种.为了深入理解红黑树,我们需要从二叉查找树开始讲起. BST 二叉查找树(Binary Search Tree,简称BST)是一棵二叉树,它的左子节点的值比父节点的值要小,右节点的值要比父节点的值大.它的高度决定了它的查找效率. 在理想的情况下,二叉查找树增删查改的时间复杂度为O(logN)(其中N为节点数),最坏的情况下为O(N).当它的高度为logN+1时,我们就说二叉查找树是平衡的. BST的查找操作 T  key = a search key Node roo…