算法对比 二叉树 当我查找 8 的时候需要走五步 红黑树 当我查询8的时候需要四次 相对于二叉树有了一些优化 没有无限延伸.红黑树的深度会很深(深度不可控制) hash 数据量大的话 查询很快(不能范围查找) BTree 查询只需要查两步就可以找到,缺点携带(data)扩大横向减少纵向深度 ps:java拿取数据一般是这样的:java程序-->CPU--->内存---->硬盘,而内存与硬盘的交互是有大小限制的,是一页数据4k左右,所以不能把所有数据都放在一个节点来获取,一般来说节点会尽量

AVL树(http://baike.baidu.com/view/593144.htm?fr=aladdin),又称(严格)高度平衡的二叉搜索树.其他的平衡树还有:红黑树.Treap.伸展树.SBT. 注:使用 "nil 叶子"或"空(null)叶子",它不包含数据而只充当树在此结束的指示.这些节点在绘图中经常被省略,导致了这些树好象同上述原则相矛盾,而实际上不是这样.与此有关的结论是所有节点都有两个子节点,尽管其中的一个或两个可能是空叶子. 红黑树(http://

stl:即标准模板库,该库包含了诸多在计算机科学领域里所常用的基本数据结构和基本算法 六大组件: 容器.迭代器.算法.仿函数.空间配置器.迭代适配器 迭代器:迭代器(iterator)是一种抽象的设计理念,通过迭代器可以在不了解容器内部原理的情况下遍历容器.除此之外,STL中迭代器一个最重要的作用就是作为容器(vector,list等)与STL算法的粘结剂,只要容器提供迭代器的接口,同一套算法代码可以利用在完全不同的容器中,这是抽象思想的经典应用.迭代器是STL中行为类似指针的设计模式,它可以提

事先声明以下代码基于JDK1.8版本 参考资料 大部分图片引自https://www.jianshu.com/p/e136ec79235c侵删 https://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3245399.html#!comments https://www.cnblogs.com/CarpenterLee/p/5525688.html https://www.cnblogs.com/CarpenterLee/p/5503882.html TreeMap用法 Tr

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

前言: 大厂面试机会难得,为了提高面试通关率,建议朋友们在面试前先复盘自己的知识栈,依据掌握程度划分重要.优先级,系统地去学习!如果不准备充分就去参加面试,既会失去进入大厂的机会,更是对自己的不负责. 蚂蚁花呗一面(一个小时): 1.Java容器有哪些?哪些是同步容器,哪些是并发容器? 2.ArrayList和LinkedList的插入和访问的时间复杂度? 3.java反射原理, 注解原理? 4.说说一致性 Hash 原理 5.新生代分为几个区?使用什么算法进行垃圾回收?为什么使用这个算法? 6

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

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

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

上篇文章我们主要介绍了线性数据结构,本篇233酱带大家康康 无所不在的非线性数据结构之一:树形结构的特点和应用. 树形结构,是指:数据元素之间的关系像一颗树的数据结构.我们看图说话: 它具有以下特点: 每个节点都只有有限个子节点或无子节点: 没有父节点的节点称为根节点: 每一个非根节点有且只有一个父节点: 除了根节点外,每个子节点可以分为多个不相交的子树: 树里面没有环路(cycle) 维基百科中列举了计算机科学中树形结构的种类 233酱当然不会一个个讲,我们只挑一些熟悉的面孔:多叉树,二叉树,

前言 没有必要过度关注本文中二叉树的增删改导致的结构改变,规则操作什么的了解一下就好,看不下去就跳过,本文过多的XX树操作图片纯粹是为了作为规则记录,该文章主要目的是增强下个人对各种常用XX树的设计及缘由的了解,也从中了解到常用的实现案例使用XX树实现的原因. 数据在计算机中的存储结构主要为顺序存储结构.链式存储结构.索引存储结构.散列存储结构,其中链式存储结构最常见的示例是链表与树,链式存储结构主要有以下特点: 优点:逻辑相邻的节点物理上不必相邻,插入.删除灵活,只需改变节点中的指针指向 缺点

完全二叉树: 空树不是完全二叉树,叶子结点只能出现在最下层和次下层,且最下层的叶子结点集中在树的左部.如果遇到一个结点,左孩子不为空,右孩子为空:或者左右孩子都为空:则该节点之后的队列中的结点都为叶子节点:该树才是完全二叉树,否则就不是完全二叉树: 具有n个节点的完全二叉树深为log2x+1(其中x表示不大于n的最大整数) 满二叉树: 除最后一层无任何子节点外,每一层上的所有结点都有两个子结点的二叉树.  二叉搜索树(二叉排序树.又称二叉查找树): 可以为空树,或者是具备如下性质:若它的左子树不

在实际使用时会根据链表和有序数组等数据结构的不同优势进行选择.有序数组的优势在于二分查找,链表的优势在于数据项的插入和数据项的删除.但是在有序数组中插入数据就会很慢,同样在链表中查找数据项效率就很低.综合以上情况,二叉树可以利用链表和有序数组的优势,同时可以合并有序数组和链表的优势,二叉树也是一种常用的数据结构. 有序二叉树天然具有对数查找效率:二叉树天然具有链表特征. 与哈希表比较具有天然排序优势. Oracle索引是B- 树  Mysql是B+树 什么是B树(B-树)? 写在开头:B-树,就

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

http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一 定义 二叉查找树(B

 题目 红黑树 解决代码及点评 // 红黑树.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> typedef int key_t; typedef int data_t; typedef enum color_t { RED = 0, BLACK = 1 }color_t; typedef struct rb_node_t { struct rb_

前面我们学习二叉搜索树的时候发如今一些情况下其高度不是非常均匀,甚至有时候会退化成一条长链,所以我们引用一些"平衡"的二叉搜索树.红黑树就是一种"平衡"的二叉搜索树,它通过在每一个结点附加颜色位和路径上的一些约束条件能够保证在最坏的情况下基本动态集合操作的时间复杂度为O(nlgn).以下会总结红黑树的性质,然后分析红黑树的插入操作,并给出一份完整代码. 先给出红黑树的结点定义: #define RED 1 #define BLACK 0 ///红黑树结点定义,与普通

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

一, 红黑树所处数据结构的位置: 在JDK源码中, 有treeMap和JDK8的HashMap都用到了红黑树去存储 红黑树可以看成B树的一种: 从二叉树看,红黑树是一颗相对平衡的二叉树 二叉树-->搜索二叉树-->平衡搜索二叉树--> 红黑树 从N阶树看,红黑树就是一颗 2-3-4树 N阶树-->B(B-)树 故我提取出了红黑树部分的源码,去说明红黑树的理解 看之前,理解红黑树的几个特性,后面的操作都是为了让树符合红黑树的这几个特性,从而满足对查找效率的O(logn) 二,红黑树特

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: 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: BST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: 如果BST树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树 的搜索性能逼近二分查找:但它比连续内存空间的二分查找的优点是,改变BST树结构 插入与删除结点)不需要移动大段的内存数据,甚至通常是常数开销: 如: