从物联网防火墙himqtt源码谈哈希和红黑树的应用场景区别 himqtt是首款完整源码的高性能MQTT物联网防火墙 - MQTT Application FireWall,C语言编写,很多数据结构适合初学者收藏. 哈希和红黑树的详细教程很多,本文就不重复了,但初学者往往云里雾里,不知道实战项目该用谁,今天笔者就从结合himqtt的源码,从物联网安全角度来对比一下哈希数据结构和红黑树的应用场景. 一.哈希和红黑树基本原理 哈希(hash)也称散列,通过散列算法变成固定的输出到数组,所有的线性数据结

概述 freeswitch的核心源代码是基于apr库开发的,在不同的系统上有很好的移植性. 哈希表在开发中应用的非常广泛,主要场景是对查询效率要求较高的逻辑,是典型的空间换时间的数据结构实现. 大多数的底层库有各自的哈希表实现方法,那么apr库中对于哈希表究竟是如何实现的呢,其中有什么优点和缺点? 下面我们对apr库的哈希表实现做一个介绍. 环境 centos:CentOS  release 7.0 (Final)或以上版本 freeswitch:v1.8.7 GCC:4.8.5 哈希表数据结构

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

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

本文学习知识点 1.二叉查找树,以及二叉树查找带来的问题. 2.平衡二叉树及好处. 3.红黑树的定义及构造. 4.ConcurrentHashMap中红黑树的构造. 在正式分析红黑树之前,有必要了解红黑树的发展过程,请读者耐心阅读. 二叉查找树 红黑树的起源得从二叉查找树(二叉排序树)说起.先来看二叉查找树的定义: 1.要么为一颗空树,要么就是一颗具有如下特性的二叉树. 2.左子节点的值必须小于等于父节点的值. 3.右子节点的值必须大于等于父节点的值. 每个节点都符合这个特性,所以易于查找,如下

http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/12219055 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6124989 http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6114226 http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3245399.html 二叉搜索树: 因为,一棵由n个结点,随机构造的二叉查找树的高度为logn

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

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

JDK 1.8 HashMap是数组+链表+红黑树实现的,在阅读HashMap的源码之前先来回顾一下大学课本数据结构中的哈希表和红黑树. 什么是哈希表? 在存储结构中,关键值key通过一种关系f和唯一的存储位置相对应,关系f即哈希函数,Hash(k)=f(k).按这个思想建立的表就是哈希表. 当有两个不相等的关键字key1和key2,但f(key1)=f(key2)这两个key地址相同,就发生了冲突现象. 冲突不能避免只能减少,通过设计均匀的哈希函数来减少. 常用哈希函数? 1. 直接定址法 H

SortSet 有序的Set,其实在Java中TreeSet是SortSet的唯一实现类,内部通过TreeMap实现的:而TreeMap是通过红黑树实现的:而在Redis中是通过跳表实现的: SkipList 跳表,思想类似平衡二叉树,但又不一样:下面摘了一个介绍: skiplist数据结构简介(摘自:https://www.cnblogs.com/Elliott-Su-Faith-change-our-life/p/7545940.html ) skiplist本质上也是一种查找结构,用于解决

==学习目标== 1.能够了解红黑树 2.能够掌握HashSet集合的特点以及使用(特点以及使用,哈希表数据结构) 3.能够掌握Map集合的特点以及使用(特点,常见方法,Map集合的遍历) 4.能够掌握HashMap集合的特点以及使用 5.能够掌握TreeMap集合的特点以及使用 ==知识点== 红黑树 HashSet Map HashMap TreeMap ==知识点梳理== ==超详细讲义== 1.红黑树 1.1红黑树-概述[了解](视频01) (2'') 1.什么是红黑树 平衡二叉B树,每

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

上一节内容[algo&ds]4.树和二叉树.完全二叉树.满二叉树.二叉查找树.平衡二叉树.堆.哈夫曼树.散列表 7.B树 B树的应用可以参考另外一篇文章 8.字典树Trie Trie 树,也叫"字典树".顾名思义,它是一个树形结构.它是一种专门处理字符串匹配的数据结构,用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题.它的一个经典应用场景就是输入框的自动提示. 举个例子来说明一下,我们有 6 个字符串,它们分别是:how,hi,her,hello,so,see.我们希望在里面

不多说,直接上干货! 首先来说一个非常形象的例子,来说明下数组和链表. 上体育课的时候,老师说:你们站一队,每个人记住自己是第几个,我喊到几,那个人就举手,这就是数组. 老师说,你们每个人记住自己前面的人和后面的人,然后老师只知道第一人是谁. 然后你们各自由活动,老师要找某一个人,是不是每次都是从第一个开始往自己身后的人开始传达?这就是链表. 老师说: 大家1,2,3,4报数,凡是报1,为1队,凡是报2的为2队.......  这就是散列(哈希).而这个4就相当于预定义好的桶的个数. 程序中,存

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

摘要 兹博文探讨四个重点:1.简单介绍红黑树:2.红黑树节点数据结构:3.红黑树节点中父节点指针域和自身节点颜色有机结合:4.定义红黑树和操作树节点父节点指针和节点颜色的接口,包括一系列宏和两个函数. 注:所有代码源自kernel 3.10 前言 援引<Documentation/rbtree.txt>中的一部分,并做简单的翻译(个别地方不太好),姑且作为红黑树博文的开篇. What are red-black trees, and what are they for? -----------

0 为什么需要hash_map 用过map吧?map提供一个很常用的功能,那就是提供key-value的存储和查找功能.例如,我要记录一个人名和相应的存储,而且随时增加,要快速查找和修改: 岳不群-华山派掌门人,人称君子剑 张三丰-武当掌门人,太极拳创始人 东方不败-第一高手,葵花宝典 ... 这些信息如果保存下来并不复杂,但是找起来比较麻烦.例如我要找"张三丰"的信息,最傻的方法就是取得所有的记录,然后按照名字一个一个比较.如果要速度快,就需要把这些记录按照字母顺序排列,然后按照二分

要想知道一个元素是否在数组或链表中,只能从前向后挨个对比,无论是数组还是链表,其对数据的查询表现都比较无力.在的二叉排序树中,还会将数据排序以进行二分查找,将时间复杂度从O(n)降低到O(lg n). 出现这个问题的根源在于,我们没有办法直接根据一个元素找到它存储的位置. 那有没有办法消除这个对比的过程呢?哈希表就是解决查询问题的一种方案. 什么是哈希表与Hash函数 通俗来讲,哈希表就是通过关键字来获取数据的一种数据结构,它通过把关键字映射为表中的位置来获取元素,这种映射主要是使用Hash函数

1.哈希表介绍 前面我们已经介绍了许多类型的数据结构.在想要查询容器内特定元素时,有序向量使得我们能使用二分查找法进行精确的查询((O(logN)对数复杂度,很高效). 可人类总是不知满足,依然在寻求一种更高效的特定元素查询的数据结构,哈希表/散列表(hash table)就应运而生啦.哈希表在特定元素的插入,删除和查询时都能够达到O(1)常数的时间复杂度,十分高效. 1.1 哈希算法 哈希算法的定义:把任意长度的输入通过哈希算法转换映射为固定长度的输出,所得到的输出被称为哈希值(hashCod

概述:本文从排序二叉树作为引子,讲解了红黑树,最后把红黑树和AVL树做了一个比较全面的对比. 1 排序二叉树 排序二叉树是一种特殊结构的二叉树,可以非常方便地对树中所有节点进行排序和检索. 排序二叉树要么是一棵空二叉树,要么是具有下列性质的二叉树: ? 若它的左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值: ? 若它的右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值: ? 它的左.右子树也分别为排序二叉树. 下图显示了一棵排序二叉树:   对排序二叉树,若按中序遍历就可以得到由小到