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一,所以它也被称为高度平衡树.查找.插入和删除在平均和最坏情况下都是O(log n).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 information>中发表了它. 节点的平衡因子是它的左子树的高度减去它的右子树的…

上一篇 手写AVL树上实现了AVL树的插入和查询 上代码: 头文件:AVL.h #include <iostream> template<typename T1,typename T2> struct Tree { Tree* leftChild; Tree* rightChild; Tree* father; T1 key; T2 value; int leftHeight; int rightHeight; }; template<typename T1,typename…

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…

常见数据结构——树 处理大量的数据时,链表的线性时间太慢了,不宜使用.在树的数据结构中,其大部分的运行时间平均为O(logN).并且通过对树结构的修改,我们能够保证它的最坏情形下上述的时间界. 树的定义有很多种方式.定义树的自然的方式是递归的方式.一棵树是一些节点的集合,这个集合可以是空集,若非空集,则一棵树是由根节点r以及0个或多个非空子树T1,T2,T3,......,Tk组成,这些子树中每一棵的根都有来自根r的一条有向的边所连接. 从递归的定义中,我们发现一棵树是N个节点和N-1条边组成的…

手写AVL平衡二叉搜索树 二叉搜索树的局限性 先说一下什么是二叉搜索树,二叉树每个节点只有两个节点,二叉搜索树的每个左子节点的值小于其父节点的值,每个右子节点的值大于其左子节点的值.如下图: 二叉搜索树,顾名思义,它的搜索效率很高,可以达到O(logn).但这是理想状况下的,即上图所示.实际上,由于插入顺序的原因,形成的二叉搜索树并不会像上图这样"工整",最坏的情况的下,甚至可能会退化成链表了,如下图: 这显然不是我们想要看的结果,那么我们必须要引入一套机制来避免这种事情的发生,也就是…

AVL树的介绍 平衡二叉树,又称AVL(Adelson-Velskii和Landis)树,是带有平衡条件的二叉查找树.这个平衡条件必须要容易保持,而且它必须保证树的深度是 O(log N).一棵AVL树是其每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树( 空树的高度定义为 -1 ).查找.插入和删除在平均和最坏情况下都是 O(log n).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.可以证明,大致上讲,一个AVL树的高度最多为 1.44log( N  + 2 ) - 1.328,…

转自:AVL树.红黑树.B/B+树和Trie树的比较 AVL树 最早的平衡二叉树之一.AVL是一种高度平衡的二叉树,所以通常的结果是,维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大,故而实际的应用不多,更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树.当然,如果场景中对插入删除不频繁,只是对查找特别有要求,AVL还是优于红黑的.  使用场景:Windows对进程地址空间的管理用到了AVL树. 红黑树 平衡二叉树,通过对任何一条从根到叶子的简单路径上各个节点的颜色进行约束,确保没有一条路…

Atitit 常见的树形结构 红黑树  二叉树   B树 B+树  Trie树 attilax理解与总结 1.1. 树形结构-- 一对多的关系1 1.2. 树的相关术语: 1 1.3. 常见的树形结构 红黑树  二叉树   B树 B+树  Trie树2 1.4. 满二叉树和完全二叉树..完全二叉树说明深度达到完全了.2 1.5. 属的逻辑表示 树形比奥死,括号表示,文氏图,凹镜法表示3 1.6. 二叉树是数据结构中一种重要的数据结构,也是树表家族最为基础的结构.3 1.6.1. 3.2 平衡二叉…

数据结构与算法问题,困扰了无数的小伙伴. 很多小伙伴对数据结构与算法的认知有一个误区,认为工作中没有用到,为什么面试要问,问了能解决实际问题? 图灵奖获得者: Niklaus Wirth 说过: 程序=数据结构+算法, 也就说我们无时无刻都在和数据结构打交道. 只是作为Java开发,由于技术体系的成熟度较高,使得大部分人认为:程序应该等于 框架 + SQL 呀? 今天我们就来分析一道数据结构的题目:"B树和B+树". 关于这个问题,我们来看看普通人和高手的回答! 普通人: 嗯. 我想想…

这里枚举了树的DFS序来解决树上问题的多个板子,自己最好多看看. ↓改↓ ↓求↓ 点 点 ————————>>>这个就算了 点 树 简单, BIT 点 链 重点! 树 树 简单, 线段树 树 链 重重点!!! 树 点 简单, BIT+差分 链 树 重重点!!! 链 链 重重点!!! 链 点 重重点!!! 给定一颗树, 和每个节点的权值 1.对某个节点X权值加上一个数W, 查询某个子树X里所有点权的和 改点求树 这个不说什么,果断就BIT维护区间和,即改点求段. #include<b…