AVL重平衡细节——插入

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AVL重平衡细节——插入

话说这个系列鸽了好久,之前在准备语言考试,就没管博客了,现在暑假咱们继续上路! 每当我们进行一次插入之后,整棵AVL树的平衡性就有可能发生改变,为了控制整棵树的高度,我们需要通过一系列变换(重平衡)来保证它仍满足AVL的平衡条件.我们把需要重新平衡的节点叫做 ⍺,由于任意节点最多有两个儿子,因此高度不平衡时,⍺的两颗子树高度差2.考虑一下产生不平衡会有几种情况,稍加思索就会明白——四种情况的插入: ⍺->left->left ⍺->left->right ⍺->right-&…

AVL树 & 重平衡概念

AVL树是有平衡条件的二叉搜索树.这个平衡条件必须容易保持,而且需要保证树的深度是O(logN). AVL=BBST 作为二叉搜索树的最后一部分,我们来介绍最为经典的一种平衡二叉搜索树:AVL树.回顾此前的几节,我们首先介绍的是二叉查找树BST.然而我们也能感受到,尽管从同时兼顾高效的静态操作和动态操作的角度讲,BST相对此前简单的向量和链表已经具有某种优势和潜质,但是毕竟它并不能保证这一点.其原因在于它的高度,无论是从平均情况还是最坏情况都不能保证做到足够的低,具体来说也就是做到logN…

二叉查找树（BST)、平衡二叉树(AVL树)（只有插入说明）

二叉查找树(BST).平衡二叉树(AVL树)(只有插入说明) 二叉查找树(BST) 特殊的二叉树,又称为排序二叉树.二叉搜索树.二叉排序树. 二叉查找树实际上是数据域有序的二叉树,即对树上的每个结点,都满足其左子树上所有结点的数据域均小于或等于根结点的数据域,右子树上所有结点的数据域均大于根结点的数据域.如下图所示: 二叉查找树通常包含查找.插入.建树和删除操作. 二叉查找树的创建对于一棵二叉查找树,其创建与二叉树的创建很类似,略有不同的是,二叉查找树,为了保证整棵树都关于根结点的大小呈左小右…

AVL树平衡旋转详解

AVL树平衡旋转详解概述 AVL树又叫做平衡二叉树.前言部分我也有说到,AVL树的前提是二叉排序树(BST或叫做二叉查找树).由于在生成BST树的过程中可能会出现线型树结构,比如插入的顺序是:1, 2, 3, 4, 5, 6, 7..., n.在BST树中,比较理想的状况是每个子树的左子树和右子树的高度相等,此时搜索的时间复杂度是log(N).可是,一旦这棵树演化成了线型树的时候,这个理想的情况就不存在了,此时搜索的时间复杂度是O(N),在数据量很大的情况下,我们并不愿意看到这样的结果. 现在…

关于RocketMQ消息消费与重平衡的一些问题探讨

其实最好的学习方式就是互相交流,最近也有跟网友讨论了一些关于 RocketMQ 消息拉取与重平衡的问题,我姑且在这里写下我的一些总结. ## 关于 push 模式下的消息循环拉取问题之前发表了一篇关于重平衡的文章:「[Kafka 重平衡机制](https://mp.weixin.qq.com/s/4DFup_NziFJ1xdc4bZnVcg)」,里面有说到 RocketMQ 重平衡机制是每隔 20s 从任意一个 Broker 节点获取消费组的消费 ID 以及订阅信息,再根据这些订阅信息进行分配…

kafka Poll轮询机制与消费者组的重平衡分区策略剖析

注意本文采用最新版本进行Kafka的内核原理剖析,新版本每一个Consumer通过独立的线程,来管理多个Socket连接,即同时与多个broker通信实现消息的并行读取.这就是新版的技术革新.类似于Linux I/O模型或者Select NIO 模型. Poll为什么要设置一个超时参数条件: 1:获取足够多的可用数据 2:等待时间超过指定的超时时间. 目的在于让Consumer主线程定期的""苏醒"去做其他事情.比如:定期的执行常规任务,(比如写日志,写库等). 获取消息,…

详细解析kafka之 kafka消费者组与重平衡机制

消费组组(Consumer group)可以说是kafka很有亮点的一个设计.传统的消息引擎处理模型主要有两种,队列模型,和发布-订阅模型. 队列模型:早期消息处理引擎就是按照队列模型设计的,所谓队列模型,跟队列数据结构类似,生产者产生消息,就是入队,消费者接收消息就是出队,并删除队列中数据,消息只能被消费一次.但这种模型有一个问题,那就是只能由一个消费者消费,无法直接让多个消费者消费数据.基于这个缺陷,后面又演化出发布-订阅模型. 发布-订阅模型:发布订阅模型中,多了一个主题.消费者会预先订阅…