在线演示地址:http://sandbox.runjs.cn/show/2nngvn8w 有点遗憾,本想实现个很棒的功能,就是红黑树每次“变形”的时候,做个“快照”,“变形”了几次就“快照”几次.方便理解红黑树的运作原理.在把“快照”保存到数组的时候,发现全是深拷贝,也就是所有“快照”都是最后那一步.想到一个笨解决方案,但是会对红黑树的算法代码污染严重.所以放弃了,以后有机会再加上吧. 代码下载:http://files.cnblogs.com/files/bbvi/RedBlackBinary

转载注明出处:http://blog.csdn.net/mxway/article/details/29216199 本篇文章并没有详细的讲解红黑树各方面的知识,只是以图形的方式对红黑树插入节点需要进行调整的过程进行的解释. 最近在看stl源码剖析,看到map底层红黑树的实现.为了加深对于红黑树的理解就自己动手写了红黑树插入的实现.关于红黑树插入节点后破坏红黑树性质的几种情况,可以在网上搜到很多相关的信息.下面用图说明插入新节点时红黑树所做的调整.插入的序列分别是30,40,50,20,35,1

如果有对红黑树的定义及调整过程有过研究,其实很容易理解HashMap中的红黑树插入节点的调整过程. "红黑树定义及调整过程"的参考文章:<红黑树原理.查找效率.插入及变化规则分析> 下面的流程图就是HashMap源码中,红黑树插入节点的调整过程.这个过程要是写文章讲的话,感觉也没什么意思,其实关键还是需要你要清楚红黑树的定义及调整过程,然后知道数据结构里二叉树左旋.右旋调整的过程.接下来需要做的,就是慢慢啃这段不长的源码. 你看到最后会发现,这个过程中的判断.步骤,都是基于

红黑树是自平衡的排序树,自平衡的优点是减少遍历的节点,所以效率会高.如果是非平衡的二叉树,当顺序或逆序插入的时候,查找动作很可能会遍历n个节点 红黑树的规则很容易理解,但是维护这个规则难. 一.规则 1.每个节点要么是红色.要么是黑色 2.根节点一定是黑色 3.红色节点不可以连续出现(父节点.子节点不可同时为红) 4.从任意节点出发,到树底的所有路线,途径的黑节点数量必须相同 在修改红黑树的时候,切记要维护这个规则.一般默认插入红色节点(除非是root节点),插入后再进行旋转和颜色变换 二.旋转

之前分析了红黑树的删除,这里附上红黑树的完整版代码,包括查找.插入.删除等.删除后修复实现了两种算法,均比之前的更为简洁.一种是我自己的实现,代码非常简洁,行数更少:一种是Linux.Java等源码版本的实现,实现的略为复杂,但效率更高.两种算法经过测试,在百万级的数据上效率不分伯仲:1000万的数据中,我自己的实现比Linux内核版本的运行时间多2秒左右. 红黑树的插入相对简单,本文中的代码实现与Linux源码版本也略有差异,效率差别不大. 其他方法,如查找.遍历等,比较简单,不多做解释.遍历

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

红黑树遵循的条件: 1.根节点为黑色. 2.外部节点(叶子节点)为黑色. 3.红色节点的孩子节点为黑色.(由此,红色节点的父节点也必为黑色) 4.从根节点到任一外部节点的路径上,黑节点的数量相同. 节点插入过程  在红黑树中插入节点,首先调用查找接口,并在查找终止位置创建节点,并将节点染成红色.  当新插入节点的父节点为红色时,不满足红黑树的条件,产生'双红'现象.此时,需要对树的拓扑结构和节点颜色进行调节. 双黑修正过程  以JDK TreeMap.class 中定义的红黑树类中插入修正函数为

二叉树节点插入 0.如果只有一个节点,那么就直接作为根,涂黑,如果父为黑,或者祖父为空,那么不做操作 1.叔叔节点不为空且为红 那么就修改父,叔叔,祖父节点颜色,最后把当前节点设置为祖父节点,在进行平衡 2.如果父为右节点,并且叔叔节点为空或者为黑,当前节点是右节点,如果父不为空, 那么把父设置为黑,然后如果祖父不为空,那么祖父改为红,并对祖父进行左旋,然后再平衡 3.如果父为右节点,并且叔叔节点为空或者为黑,当前节点是左节点, 吧当前节点的父节点进行右旋 4.如果父为左节点,并且叔叔节点为空或

红黑树是一种自平衡二叉查找树(binary search tree,BST),红黑树是一种比较复杂的数据结构,红黑树查找.插入.删除元素的时间复杂度为O(log n),n是树中元素的数目.文章的要讲的知识点如下: 一.红黑树的基本介绍 红黑树插入节点 红黑树删除节点 二.红黑树应用实例:Jdk中的TreeMap 一.红黑树的基本介绍 二叉查找树(binary search tree,BST,也称排序二叉树)虽然可以快速检索,但在最坏的情况下:如果插入的节点集本身就是有序的,要么是由小到大排列,要

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

首先,在阅读文章之前,我希望读者对二叉树有一定的了解,因为红黑树的本质就是一颗二叉树.所以本篇博客中不在将二叉树的增删查的基本操作了,需要了解的同学可以到我之前写的一篇关于二叉树基本操作的博客:https://www.cnblogs.com/rainple/p/9970760.html: 有随机数节点组成的二叉树的平均高度为logn,所以正常情况下二叉树查找的时间复杂度为O(logn).但是,根据二叉树的特性,在最坏的情况下,比如存储的是一个有序的数据的话,那么所以的数据都会形成一条链,此时二叉

红黑树插入删除 具体参考:红黑树原理以及插入.删除算法 附图例说明   (阿里的高德一直追着问) 或者插入的情况参考:红黑树原理以及插入.删除算法 附图例说明 红黑树与AVL树 红黑树 的时间复杂度 O(logn) TreeMap TreeSet本身就是一个红黑树的实现. “红黑树”,它一种特殊的二叉查找树.红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,可以是红(Red)或黑(Black). 红黑树的时间复杂度为: O(lgn) (1) 一棵含有n个节点的红黑树的高度至多为2log(n+1)  

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

红黑树 红黑树顾名思义就是节点是红色或者黑色的平衡二叉树,它通过颜色的约束来维持着二叉树的平衡.对于一棵有效的红黑树二叉树而言我们必须增加如下规则: 1.每个节点都只能是红色或者黑色 2.根节点是黑色 3.每个叶节点(NIL节点,空节点)是黑色的. 4.如果一个结点是红的,则它两个子节点都是黑的.也就是说在一条路径上不能出现相邻的两个红色结点. 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. 这些约束强制了红黑树的关键性质: 从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长

红黑树是上一章二叉搜索树的改进,实现一种平衡 ,保证不会出现二叉树变链表的情况,基本动态集合操作的时间复杂度为O(lgn) 实际用途:c++stl中的set,map是用他实现的 红黑树的性质: 1.每个结点或是红色的,或是黑色的 2.跟结点是黑色的 3.每个叶结点(NIL)是黑色 4.如果一个结点是红色的,则它的两个结点都是黑色的 5.对每个结点,从该结点到其所有后代叶结点的简单路径上,均包含相同的数目的黑色结点(数目被称为黑高bh(x)) 如下图: (T.nil 哨兵后面被忽略 None) 红

/*获取红黑树的指定节点*/ final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) { return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);// 从根节点开始查询 } /*获取红黑树指定节点*/ final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) { TreeNode<K,V> p = thi

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

红黑树C#算法. 在线javascript演示地址:http://sandbox.runjs.cn/show/2nngvn8w using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Diagnostics; using System.Threading; using System.IO; using System.Collections; namespa

前言 11.1新的一月加油!这个购物狂欢的季节,一看,已囊中羞涩!赶紧来恶补一下红黑树和2-3树吧!红黑树真的算是大名鼎鼎了吧?即使你不了解它,但一定听过吧?下面跟随我来揭开神秘的面纱吧! 一.2-3树 1.抢了红黑树的光环? 今天的主角是红黑树,是无疑的,主角光环在呢!那2-3树又是什么鬼呢?学习2-3树不仅对理解红黑树有帮助,对理解B类树,也是有巨大帮助的,所以学习2-3树很必要! 2.基本性质 2-3树满足二分搜索树的基本性质,但节点可以存放一个元素或两个元素!如下图,就是2-3树: 说明

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

某些教程不区分普通红黑树和左倾红黑树的区别,直接将左倾红黑树拿来教学,并且称其为红黑树,因为左倾红黑树与普通的红黑树相比,实现起来较为简单,容易教学.在这里,我们区分开左倾红黑树和普通红黑树. 红黑树是一种近似平衡的二叉查找树,从2-3树或2-3-4树衍生而来.通过对二叉树节点进行染色,染色为红或黑节点,来模仿2-3树或2-3-4树的3节点和4节点,从而让树的高度减小.2-3-4树对照实现的红黑树是普通的红黑树,而2-3树对照实现的红黑树是一种变种,称为左倾红黑树,其更容易实现. 使用平衡树数据