# coding=utf-8 # 红黑树Python实现 # 颜色常量 RED = 0 BLACK = 1 def left_rotate(tree, node): if not node.right: return False node_right = node.right node_right.p = node.p if not node.p: tree.root = node_right elif node == node.p.left: node.p.left = node_right

#coding:utf8 #author:HaxtraZ #description:红黑树,python实现 RED = 'red' BLACK = 'black' class RBT: def __init__(self): self.items = [] self.root = None def LEFT_ROTATE(self, x): # x是一个RBTnode y = x.right if y is None: # 右节点为空,不旋转 return else: beta = y.lef

红黑树:个人理解与Python实现 [基本事实1] 红黑树是一种平衡的二叉查找树,无论插入还是删除操作都可以在O(lg n)内实现,而一般的二叉查找树则在极端情况下会退化为线性结构.红黑树之所以是平衡的二叉查找树,是因为每个节点都有表示其颜色的域值:红或黑,在插入和删除操作的时候依据节点的颜色向平衡的方向调整.根本原因当然是由红黑树定义所决定的:如果一个二叉查找树满足如下条件,那么它就称作红黑树:1.每个节点要么是红色,要么是黑色2.根结点是黑色3.每个叶节点(NIL)为黑色4.如果一个节点是红

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

1. 定义 红黑树也是二叉查找树,我们知道,二叉查找树这一数据结构并不难,而红黑树之所以难是难在它是自平衡的二叉查找树,在进行插入和删除等可能会破坏树的平衡的操作时,需要重新自处理达到平衡状态.红黑树是一种含有红黑结点并能自平衡的二叉查找树,又称黑色完美平衡. 动画演示:https://rbtree.phpisfuture.com/ 2. 节点称呼 3. 性质 每个节点要么是黑色,要么是红色. 根节点一定是黑色. 每个叶子节点(nil或null)都是黑色的. 每个红节点的两个子节点一定是黑色的.

前言 在实现红黑树之前,我们先来了解一下符号表. 符号表的描述借鉴了Algorithms第四版,详情在:https://algs4.cs.princeton.edu/home/ 符号表有时候被称为字典,就如同英语字典中,一个单词对应一个解释,符号表有时候又被称之为索引,即书本最后将术语按照字母顺序列出以方便查找的那部分.总的来说,符号表就是将一个键和一个值联系起来,就如Python中的字典,JAVA中的HashMap和HashTable,Redis中以键值对的存储方式. 在如今的大数据时代,符号

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不

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

厉害了,没想到翻翻pb_ds库看到这么多好东西,封装好的.现成的splay.红黑树.avl... 即使不能在考场上使用也可以用来对拍哦 声明/头文件 #include <ext/pb_ds/tree_policy.hpp> #include <ext/pb_ds/assoc_container.hpp> using namespace __gnu_pbds; typedef tree<pt,null_type,less< pt >,rb_tree_tag,tree

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

欢迎探讨,如有错误敬请指正 如需转载,请注明出处   http://www.cnblogs.com/nullzx/ 相关博客: 从2-3-4树到红黑树(上) 从2-3-4树到红黑树(中) 1. 实现技巧 为了简化代码和减少不必要的开销,在具体的实现中我们定义一个伪根节点ROOT且只定义一个NIL节点.伪根节点的左子支永远指向NIL节点,NIL节点的左右子支又指向它自身.伪根节点的右子支才表示真正的红黑树. 2. Java语言实现 package datastruct; import java.u

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.

首先讲解一下AVL树: 例如,我们要输入这样一串数字,10,9,8,7,15,20这样一串数字来建立AVL树 1,首先输入10,得到一个根结点10 2,然后输入9, 得到10这个根结点一个左孩子结点9 3,再输入8,这个时候8,9,10就在一条线上了,这时候就需要旋转,让9成为根结点 然后就这样一直输入,遇到不能满足AVL条件的时候就旋转. 发现了没有,AVL树为了满足绝对的平衡,在中途会有很多次这样的旋转. 然而红黑树的它的条件是那5条性质,这5条性质没有要求绝对平衡,这样同样的数据建立红黑树

1.前言 本文伪码和解释参考: http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6105630 C实现的源码本文未贴出,请见: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6114226 July的博客对红黑树的分析很精彩,请见: http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/category/774945 本文对参考资料有所修订和补完(侵删). 2.正文 伪码中使用的符号:

红黑树又称红-黑二叉树,它首先是一颗二叉树,它具体二叉树所有的特性.同时红黑树更是一颗自平衡的排序二叉树.我们知道一颗基本的二叉树他们都需要满足一个基本性质–即树中的任何节点的值大于它的左子节点,且小于它的右子节点.按照这个基本性质使得树的检索效率大大提高.我们知道在生成二叉树的过程是非常容易失衡的,最坏的情况就是一边倒(只有右/左子树),这样势必会导致二叉树的检索效率大大降低(O(n)),所以为了维持二叉树的平衡,大牛们提出了各种实现的算法,如:AVL,SBT,伸展树,TREAP ,红黑树等等

在刷算法题的时候总是碰到好多题,号称可以用hash table来解题.然后就蒙圈了. 1.首先,map和hash_map的区别和使用: (1)map底层用红黑树实现,hash_map底层用hash_table 实现.所以map的时间复杂度为O(logn), hash_map为O(1). (2)map和hash_map都在stl中,直接include,但是在Mac系统中要#include <ext/hash_map>和 using namespace __gnu_cxx; (3)以map为例来说

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

前言: 节主要是给出BST,AVL和红黑树的C++代码,方便自己以后的查阅,其代码依旧是data structures and algorithm analysis in c++ (second edition)一书的作者所给,关于这3中二叉树在前面的博文算法设计和数据结构学习_4(<数据结构和问题求解>part4笔记)中已经有所介绍.这里不会去详细介绍它们的实现和规则,一是因为这方面的介绍性资料超非常多,另外这3种树的难点都在插入和删除部分,其规则本身并不多,但是要用文字和图形解释其实还蛮耗

本文转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-tree/ 目录: TreeSet 和 TreeMap 的关系 TreeMap 的添加节点 TreeMap 的删除节点 红黑树 添加节点后的修复 删除节点后的修复 检索节点 TreeMap 和 TreeSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员,其中 TreeMap 是 Map 接口的常用实现类,而 TreeSet 是 Set 接口的常用实现类.虽然 Has

红黑树 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:3   描述 什么是红黑树呢?顾名思义,跟枣树类似,红黑树是一种叶子是黑色果子是红色的树... 当然,这个是我说的... <算法导论>上可不是这么说的: 如果一个二叉查找树满足下面的红黑性质,那么则为一个红黑树. 1)每个节点或是红的,或者是黑的. 2)每个叶子节点(NIL)是黑色的 3)如果一个节点是红色的,那么他的两个儿子都是黑的. 4)根节点是黑色的. 5)对于每个节点,从该节点到子孙节点的所有路径上包含相同数目