1 介绍 这部分终于整理完了,太耗时间了,留下来备忘吧! 之前看STL源码时,只是研究了红黑树的插入部分.在stl源码剖析的书中,也没有涉及到删除操作的分析,这次对删除操作也进行了详细的研究, 并且还是这次学习的重点.下面开始. 红黑树需要遵从下面的5条性质: (1)节点要么是红色要么是黑色: (2)根节点为黑色: (3)叶子节点即NIL节点必定为黑色: (4)红色节点的孩子节点必定为黑色: (5)从任一节点到叶子节点,所包含的黑色节点数目相同,即黑高度相同: 上面的5条规则,主要是第(4).(

新秀nginx源代码分析数据结构篇(四)红黑树ngx_rbtree_t Author:Echo Chen(陈斌) Email:chenb19870707@gmail.com Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:October 27h, 2014 1.ngx_rbtree优势和特点 ngx_rbtree是一种使用红黑树实现的关联容器.关于红黑树的特性,在<手把手实现红黑树>已经具体介绍,这里就仅仅探讨ngx_rbtree与众不同的地方:ngx_rbtree红

/*  * Copyright (C) Igor Sysoev  * Copyright (C) Nginx, Inc.  */ #ifndef _NGX_RBTREE_H_INCLUDED_ #define _NGX_RBTREE_H_INCLUDED_ #include <ngx_config.h> #include <ngx_core.h> typedef ngx_uint_t  ngx_rbtree_key_t; typedef ngx_int_t   ngx_rbtree

菜鸟nginx源码剖析数据结构篇(四)红黑树ngx_rbtree_t Author:Echo Chen(陈斌) Email:chenb19870707@gmail.com Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:October 27h, 2014 1.ngx_rbtree优势和特点 ngx_rbtree是一种使用红黑树实现的关联容器,关于红黑树的特性,在<手把手实现红黑树>已经详细介绍,这里就只探讨ngx_rbtree与众不同的地方:ngx_rbtree红黑树

libevent 发生超时后, while循环一次从堆顶del timer——直到最新调整的最小堆顶不是超时事件为止,(实际是del event),但是会稍后把这个timeout的 event放到active 任务list里, 等待处理,event标记为timeout,等处理actvie队列时再由应用层callback函数决定怎么处理标记为timeout的事件. nginx处理超时时,直接删除红黑树中( event结构体里的 )rb node成员,同时调用应用层早已通过add timer注册好的

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,

1. 什么是红黑树? 1.1 概述 红黑树实际上是一种自平衡二叉查找树. 二叉树是什么?二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构,每个节点都可以用于存储数据,可以由任 1 个节点访问它的左右 子树或父节点. 二叉查找树是什么?二叉查找树或者是一棵空树,是具有下列性质的二叉树. 每个节点都有一个作为查找依据的关键码(key),所有节点的关键码互不相同. 左子树(如果存在)上所有节点的关键码都小于根节点的关键码. 右子树(如果存在)上所有节点的关键码都大于根节点的关键码. 左子树和右子树也是二叉查找树

物联网安全himqtt防火墙数据结构之红黑树源码分析 随着5G的发展,物联网安全显得特别重要,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,采用epoll模式支持IoT数十万的高并发连接,并且兼容ModSecurity部分规则. 代码非常优秀,非常值得收藏和学习. 红黑树是一种特殊的自平衡二叉树数据结构,其自旋和左旋乃天才的设计,linux内核中大量使用.阿里巴巴面试非常看重红黑树,因为从几十万的数据中,用短短的几步就

RB Tree 红黑树  :http://blog.csdn.net/very_2/article/details/5722682 Nginx的RBTree实现   :http://blog.csdn.net/liuxuejiang158blog/article/details/21417145 AVL Tree    :http://blog.csdn.net/collonn/article/details/20128205 B[+/-] Tree  :http://hxraid.iteye.

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

一.红黑树介绍 红黑树是二叉查找树,红黑树的时间复杂度为: O(lgn) 红黑树的特性:(1)每个节点或者是黑色,或者是红色.(2)根节点是黑色.(3)每个叶子节点(NIL)是黑色. [注意:这里叶子节点,是指为空(NIL或NULL)的叶子节点!](4)每个红色结点必须有两个黑色的子结点 (5)从任一节点到其每个叶子节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点 红黑树的应用比较广泛,主要是用它来存储有序的数据,它的时间复杂度是O(lgn),效率非常之高.例如,Java集合中的TreeSet和TreeM

B B+运用在file system database这类持续存储结构,同样能保持lon(n)的插入与查询,也需要额外的平衡调节.像mysql的数据库定义是可以指定B+ 索引还是hash索引. C++ STL中的map就是用红黑树实现的.AVL树和红黑树都是二叉搜索树的变体,他们都是用于搜索.因为在这些书上搜索的时间复杂度都是O(h),h为树高,而理想状况是h为n.所以构造的办法就是把二叉搜索树改造成AVL树或者红黑树,AVL树是严格维持平衡的,红黑树是黑平衡的.但是维持平衡又需要额外的操作,这

转自:AVL树.红黑树.B/B+树和Trie树的比较 AVL树 最早的平衡二叉树之一.AVL是一种高度平衡的二叉树,所以通常的结果是,维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大,故而实际的应用不多,更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树.当然,如果场景中对插入删除不频繁,只是对查找特别有要求,AVL还是优于红黑的.  使用场景:Windows对进程地址空间的管理用到了AVL树. 红黑树 平衡二叉树,通过对任何一条从根到叶子的简单路径上各个节点的颜色进行约束,确保没有一条路

前言:本文章来源于我在知乎上回答的一个问题 AVL树,红黑树,B树,B+树,Trie树都分别应用在哪些现实场景中? 看完后您可能会了解到这些数据结构大致的原理及为什么用在这些场景,文章并不涉及具体操作(如插入删除等等) 文件夹 AVL树 AVL树原理与应用 红黑树 红黑树原理与应用 B/B+树 B/B+树原理与应用 Trie树 Trie树原理与应用 AVL树 简单介绍: AVL树是最早的自平衡二叉树,在早期应用还相对来说比較广.后期因为旋转次数过多而被红黑树等结构代替(二者都是用来搜索的).AV

定义及概念 B树 二叉树的深度较大,在查找时会造成I/O读写频繁,查询效率低下,所以引入了多叉树的结构,也就是B树.阶为M的B树具有以下性质: 1.根节点在不为叶子节点的情况下儿子数为 2 ~ M2.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为 M/2(向上取整) ~ M3.拥有 K 个孩子的非叶子节点包含 k-1 个keys(关键字),且递增排列4.所有叶子结点在同一层,即深度相同 (叶节点可以看成是一种外部节点,不包含任何关键字信息) 在B-树中,每个结点中关键字从小到大排列,并且当该结点的孩子是非叶

​ 前言 众所周知,红黑树是非常经典,也很非常重要的数据结构,自从1972年被发明以来,因为其稳定高效的特性,40多年的时间里,红黑树一直应用在许多系统组件和基础类库中,默默无闻的为我们提供服务,身边有很多同学经常问红黑树是怎么实现的,所以在这里想写一篇文章简单和大家聊聊下红黑树 小编看过很多讲红黑树的文章,都不是很容易懂,主要也是因为完整的红黑树很复杂,想通过一篇文章来说清楚实在很难,所以在这篇文章中我想尽量用通俗口语化的语言,再结合 Robert Sedgewick 在<算法>中的改进的版

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

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

add by zhj: AVL树和红黑树都是平衡二叉树,虽然AVL树是最早发明的平衡二叉树,但直接把平衡二叉树等价于AVL树,我认为非常不合适. 但很多地方都在这么用.两者的比较如下 平衡二叉树类型 平衡度 调整频率 适用场景 AVL树 高 高 查询多,增/删少 红黑树 低 低 增/删频繁 原文:https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/80981053 一,AVL树 (1)简介 一般用平衡因子判断是否平衡并通过旋转来实现平衡,左右子树树高

参考文档: avl树:http://lib.csdn.net/article/datastructure/9204 avl树:http://blog.csdn.net/javazejian/article/details/53892797 红黑树:http://daoluan.net/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84/%E7%AE%97%E6%B3%95/2013/09/25/rbtree-is-not-difficult.html trie树:https