ylbtech-服务器-Web服务器-Tengine:Tengine 百科 Tengine是由淘宝网发起的Web服务器项目.它在Nginx的基础上,针对大访问量网站的需求,添加了很多高级功能和特性.它的目的是打造一个高效.安全的Web平台. 1.返回顶部 1. 外文名:Tengine 发起单位:淘宝网 基    础:Nginx 目    的:打造一个高效.安全的Web平台 目录 1 发展 2 功能 3 编译 4 特性详解 5 版本发布 2. 2.返回顶部 1. 发展 Tengine的性能和稳定性

1.二叉搜索树 1.1定义 是一棵二叉树,每个节点一定大于等于其左子树中每一个节点,小于等于其右子树每一个节点 1.2插入节点 从根节点开始向下找到合适的位置插入成为叶子结点即可:在向下遍历时,如果要插入的值比节点的值小,则向节点的左子树遍历,大于等于则向右子树遍历,如此循环. 1.3删除节点 删除节点x有3种情况: 1.x是叶子结点,则直接删除: 2.x只有一棵子树(左子树或者右子树),则直接将x的父结点指向x的孩子,再删除x节点,如果x是根结点,则要更新x的孩子为树根: 3.x有两棵子树,则

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

简介 首先,说一下在数据结构中为什么要引入树这种结构,在我们上篇文章中介绍的数组与链表中,可以发现,数组适合查询这种静态操作(O(1)),不合适删除与插入这种动态操作(O(n)),而链表则是适合删除与插入,而查询效率则就比较慢了,本文要分享学习的树就是为了平衡这种静态操作与动态操作的差距. 一.二叉查找树 简介 满足下面条件就是二叉查找树 任意节点左子树不为空,则左子树的值均小于根节点的值. 任意节点右子树不为空,则右子树的值均大于于根节点的值. 任意节点的左右子树也分别是二叉查找树. 没有键值

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

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

红黑树的性质与定义 红黑树(red-black tree) 是一棵满足下述性质的二叉查找树: 1. 每一个结点要么是红色,要么是黑色. 2. 根结点是黑色的. 3. 所有叶子结点都是黑色的(实际上都是Null指针,下图用NIL表示).叶子结点不包含任何关键字信息,所有查询关键字都在非终结点上. 4. 每个红色结点的两个子节点必须是黑色的.换句话说:从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色结点 5. 从任一结点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色结点 黑深度 ——从某个结点x出发(不包

1.红黑树和自平衡二叉(查找)树区别 1.红黑树放弃了追求完全平衡,追求大致平衡,在与平衡二叉树的时间复杂度相差不大的情况下,保证每次插入最多只需要三次旋转就能达到平衡,实现起来也更为简单. 2.平衡二叉树追求绝对平衡,条件比较苛刻,实现起来比较麻烦,每次插入新节点之后需要旋转的次数不能预知. AVL树是最早出现的自平衡二叉(查找)树 红黑树和AVL树类似,都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡,从而获得较高的查找性能.红黑树和AVL树的区别在于它使用颜色来标识结点的高度,它

B  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: 3.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: B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:否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B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

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

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

概要 红黑树在日常的使用中比较常用,例如Java的TreeMap和TreeSet,C++的STL,以及Linux内核中都有用到.之前写过一篇文章专门介绍红黑树的理论知识,本文将给出红黑数的C语言的实现代码,后序章节再分别给出C++和Java版本的实现.还是那句话,三种实现原理相同,择其一了解即可:若文章有错误或不足的地方,望不吝指出! 目录1. 红黑树的介绍2. 红黑树的C实现(代码说明)3. 红黑树的C实现(完整源码)4. 红黑树的C测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblog

数据结构与算法--从平衡二叉树(AVL)到红黑树 上节学习了二叉查找树.算法的性能取决于树的形状,而树的形状取决于插入键的顺序.在最好的情况下,n个结点的树是完全平衡的,如下图"最好情况"所示,此时树的高度为⌊log2 n⌋ + 1,所以时间复杂度为O(lg n)当我们将键以升序或者降序插入的时候,得到的是一棵斜树,如下图中的"最坏情况",树的高度为n,时间复杂度也变成了O(n) 在最坏情况下,二叉查找树的查找和插入效率很低.为了解决这个问题,引出了平衡二叉树(AV

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

当当当当当当当,好久不见,最近又是换工作,又是换房子,忙的不可开交,断更了一小段时间,最重要的一篇迟迟出不来,每次都犹抱琵琶半遮面,想要把它用通俗易懂的方式进行说明,确实有一定的难度,可愁煞我也,但自己挖的坑,哭着也要把它补上.请允许我当一回标题党. 好了,言归正传,本篇主要内容便是介绍HashMap的男二号——TreeNode(男一号还是给Node吧,毕竟是TreeNode的爷爷,而且普通节点一般来说也比TreeNode要多),本篇主要从以下几个方面介绍: 1.红黑树介绍 2.TreeNode

看到一篇很好的文章 文章来源:http://www.360doc.com/content/15/0730/00/14359545_488262776.shtml 红黑树是一种高效的索引树,多于用关联数组.STL容器的数据结构中.说到红黑树不得不提下二分查找树和AVL树.二分查找树的时间复杂度为O(h)(h为树的高度),如果树的高度较低,这些集合操作会很快,但是如果树的高度很高时,效率就会很低,特别是当节点n一定时,树的高度有时会很大,当然最好的情况是我们希望树的高度为lg(n),于是我们可以对查

nginx平台初探(100%) — Nginx开发从入门到精通 http://ten 众所周知,nginx性能高,而nginx的高性能与其架构是分不开的.那么nginx究竟是怎么样的呢?这一节我们先来初识一下nginx框架吧. nginx在启动后,在unix系统中会以daemon的方式在后台运行,后台进程包含一个master进程和多个worker进程.我们也可以手动地关掉后台模式,让nginx在前台运行,并且通过配置让nginx取消master进程,从而可以使nginx以单进程方式运行.很显然,

  简介:请允许我当一回标题党.好了,言归正传,本篇主要内容便是介绍HashMap的男二号——TreeNode(男一号还是给Node吧,毕竟是TreeNode的爷爷,而且普通节点一般来说也比TreeNode要多),本篇主要从以下几个方面介绍:1. ...     请允许我当一回标题党. 好了,言归正传,本篇主要内容便是介绍HashMap的男二号——TreeNode(男一号还是给Node吧,毕竟是TreeNode的爷爷,而且普通节点一般来说也比TreeNode要多),本篇主要从以下几个方面介绍:

HashMap红黑树解析 红黑树介绍 TreeNode结构 树化的过程 红黑树的左旋和右旋 TreeNode的左旋和右旋 红黑树的插入 TreeNode的插入 红黑树的删除 TreeNode的删除节点 ; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //当桶中元素个数超过阈值(8)时就进行树化 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)

说到HashMap,就一定要说到红黑树,红黑树作为一种自平衡二叉查找树,是一种用途较广的数据结构,在jdk1.8中使用红黑树提升HashMap的性能,今天就来说一说红黑树. 前言 限于篇幅,本文只对红黑树的基础进行说明,暂不涉及源码部分,大部分摘抄自维基百科,这里也贴出对应链接: 维基百科(中文):https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BA%A2%E9%BB%91%E6%A0%91 维基百科:https://en.wikipedia.org/wiki/Red%E2%

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