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使用红黑树进行分类

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,它在插入和删除节点时通过一系列的旋转和重新着色操作来保持树的平衡。红黑树的节点包含关键字和颜色属性,其中红色和黑色是两种可能的颜色。

红黑树的分类:

  1. 平衡性:红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,它通过保持特定的平衡性质来确保树的高度始终保持在对数级别,从而提供了较快的查找、插入和删除操作。
  2. 有序性:红黑树是一种有序的数据结构,它满足二叉搜索树的性质,即左子树的所有节点值小于根节点,右子树的所有节点值大于根节点。
  3. 自平衡性:红黑树通过旋转和重新着色操作来保持树的平衡,确保树的高度始终保持在对数级别,从而提供了较快的查找、插入和删除操作。

红黑树的优势:

  1. 快速的插入、删除和查找操作:红黑树通过自平衡的特性,保持了树的高度始终在对数级别,因此插入、删除和查找操作的时间复杂度为O(log n),其中n是树中节点的数量。
  2. 有序性:红黑树是一种有序的数据结构,可以方便地进行范围查询和排序操作。
  3. 广泛应用:红黑树在很多领域都有广泛的应用,例如在数据库索引、路由算法、操作系统中的进程调度等方面都有应用。

红黑树的应用场景:

  1. 数据库索引:红黑树常被用作数据库索引的底层数据结构,可以提供快速的数据检索和排序功能。
  2. 路由算法:红黑树可以用于路由表的实现,用于快速查找最佳匹配的路由路径。
  3. 文件系统:红黑树可以用于文件系统的实现,用于快速的文件查找和排序。
  4. 编译器:红黑树可以用于编译器中的符号表实现,用于快速的符号查找和排序。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务,其中包括与红黑树相关的产品和服务。以下是一些相关产品和其介绍链接地址:

  1. 云数据库 Redis:腾讯云的云数据库 Redis 提供了高性能、可扩展的内存数据库服务,支持基于红黑树的有序集合操作。了解更多信息,请访问:https://cloud.tencent.com/product/redis
  2. 腾讯云图数据库 TGraph:腾讯云图数据库 TGraph 是一种高性能、高可靠性的分布式图数据库,支持大规模图数据的存储和查询。它使用红黑树等数据结构来实现高效的图遍历和图算法。了解更多信息,请访问:https://cloud.tencent.com/product/tgraph

请注意,以上只是腾讯云提供的一些与红黑树相关的产品和服务,还有其他产品和服务也可能与红黑树有关。

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(一):构建

这一篇文章就来看看如何构建 对于平衡二叉的构建,可以参考小程序中的文章(C++版)。...平衡二叉 属于平衡二叉,但是并非严格意义上的平衡二叉,因为平衡二叉要求节点的左右子树高度差不超过1, 而放弃了这种高度平衡,利用对结点上色的操作来保证相对平衡,这其中原因大概是维护一个绝对平衡的二叉代价太大...但如果插入频率小或者只有一次构建,那么平衡二叉的查询性能还是比高。...此时构建平衡分为4种情况: 情况一:为空,此时插入结点充当根结点,上色为 情况二:插入结点已经存在,此时替换插入结点值即可 情况三:插入结点的位置,其父结点是黑色,此时平衡未打破,插入完成...到这里就构建完成了 相对于构建新增,的删除情况更为复杂,由于时间关系(这周只有一天休息加上绘图太费劲),留到下一次分享。 构建代码 构建源码

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概念 ,是一种二叉搜索,但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,可以是Red或 Black。...通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制,确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍,因而是接近平衡的。...的性质 每个结点不是红色就是黑色 根节点是黑色的 如果一个节点是红色的,则它的两个孩子结点是黑色的,中没有连续的节点 对于每个结点,从该结点到其所有后代叶结点的简单路径上,均包含相同数目的黑色结点...每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点) 为什么满足上面的性质,就能保证:其最长路径中节点个数不会超过最短路径中节点个数的两倍?...插入 的叔叔是关键 u存在且为,变色继续向上处理 u不存在或存在且为,旋转(单旋+双旋)+变色 情况一:cur为,parent为,grandfather为(固定),uncle存在且为

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下面我们会红的特征、插入以及删除来分析是如何进行自平衡的。...特征 想要了解如何自平衡,就必须了解的特征,因为自平衡操作都是围绕这些特征来的,一旦一个因为插入和删除节点打破了自身的特征,那么他就需要进行自平衡(变色、旋转)来使得二叉重新满足的特征...自平衡 进行自平衡的操作主要有两种: 变色 旋转 下面我们通过插入操作来分析一下何时进行变色,又是何时进行旋转。 插入操作 我们首先以二叉查找的方法增加节点并标记它为红色。...插入节点以后主要可能遇到以下情形,在下面的情形中我们就需要进行变色或者旋转,下面我们进行一一分析。...,需要我们细细揣摩,并且反复的研究,在了解的基本概念以后,我们后续会分析一下HashMap中的实现以及着手自己实现一个

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前言 的应用还是比较广泛的。比如Java8的HashMap的底层就用到了,还有TreeMap和TreeSet也用到了。 下面主要以下几个方面学习一下。...1)二叉查找BST 2)RBTree的规则、增删查 3)的Java实现。...下图中这棵,就是一颗典型的: ? 什么情况下会破坏的规则,什么情况下不会破坏规则呢?我们举两个简单的栗子: 添加节点 1.向原插入值为14的新节点: ?...由于父节点22是红色节点,因此这种情况打破了的规则4(每个红色节点的两个子节点都是黑色),必须进行调整,使之重新符合的规则。...这时候我们需要把节点13看做X,节点8看做Y,像刚才的示意图那样进行右旋转: ? ? ? 最后根据规则来进行变色: ? 如此一来,我们的变得重新符合规则。

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二、的旋转知识 当在对红进行插入和删除等操作时,对做了修改可能会破坏的性质。...为了继续保持的性质,可以通过对结点进行重新着色,以及对进行相关的旋转操作,即通过修改中某些结点的颜色及指针结构,来达到对红进行插入或删除结点等操作后继续保持它的性质或平衡的目的。...对于的旋转,能保持不变的只有原的搜索性质,而原性质则不能保持,在的数据插入和删除后可利用旋转和颜色重涂来恢复性质。...三、的插入 将一个节点插入到中,需要执行哪些步骤呢?首先,将当作一颗二叉查找,将节点插入;然后,将节点着色为红色;最后,通过旋转和重新着色等方法来修正该,使之重新成为一颗。...是一个更高效的检索二叉,因此常常用来实现关联数组(“关联数组”是一种具有特殊索引方式的数组。不仅可以通过整数来索引它,还可以使用字符串或者其他类型的值(除了NULL)来索引它。)。

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什么是 依然是一棵二分搜索,《算法导论》中的定义如下: 每个节点或者是红色的,或者是黑色的 根节点是黑色的 每一个叶子节点(最后的空节点)是黑色的 如果一个节点是红色的,那么他的孩子节点都是黑色的...从任意一个节点到叶子节点,经过的黑色节点是一样的   在学习之前,我们有必要先学习一下什么是2-3,学习2-3不仅对于理解有帮助,对于理解B类,也是有巨大帮助的。...如下图所示: 与2-3的等价性   我们在这里定义所有的红色节点都是向左倾斜的,红色节点代表与父亲节点相融合,由于我们可以通过2-3画出一个棵:   由此可知,是保持“...和AVL:由于的最大高度是2logn,所以在查找时,相比于AVL会慢一些,而的添加和删除元素比AVL更快一些,如果只是用于查询,AVL的性能要更高一些。   ...由于我们在本文是定义的所有红色节点都是向左倾斜的,当我们新添加的红色节点在根节点的右侧时,我们需要先进行左旋转擦欧总,然后再进行染色操作,在我们左旋转的过程中并不保持的性质,如下图: 左旋转的代码实现

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的介绍 (Red-Black Tree,简称R-B Tree),它一种特殊的二叉查找。...是特殊的二叉查找,意味着它满足二叉查找的特征:任意一个节点所包含的键值,大于等于左孩子的键值,小于等于右孩子的键值。 除了具备该特性之外,还包括许多额外的信息。...的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,颜色是(Red)或(Black)。 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) 每个叶子节点是黑色。...因而,是相对是接近平衡的二叉。...示意图如下: AVL的介绍 https://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3577479.html AVL是高度平衡的而二叉

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在JDK8之前其实就已经有的应用,比如TreeMap的底层就是用了的数据结构。本文主要是为了讲解JDK8中HashMap底层数据结构的铺垫。...我们发现,这次生成的二叉查找变成了一个线性表,所以在这个线性表中查找元素的效率就大打折扣了。因此可以使用的思想来解决这个线性问题。...根据左右旋转的特点,示例二中应该进行右旋转,旋转后结构: ? 再经过变色后,形成最终的: ?...三、总结 个人觉得是一个挺不错的思想,在BST的基础上还引入了颜色的特点,通过变色和旋转来保持的特点,保证的平衡。...的前身其实是234,有兴趣的小伙伴可以了解下234,234的操作完全是等价的。之所以在java中使用的数据结构是因为如果直接使用234实现会非常繁琐。

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这样就能让整棵的高度相对来说低一些,相应的插入、删除、查找等操作的效率高一些。 # 什么是 的英文是 “Red-Black Tree”,简称 R-B Tree。...所以,的高度只比高度平衡的 AVL 的高度(log2n)仅仅大了一倍,在性能上,下降得并不多。这样推导出来的结果不够精确,实际上的性能更好。...所以,对于有频繁的插入、删除操作的数据集合,使用 AVL 的代价就有点高了。 只是做到了近似平衡,并不是严格的平衡,所以在维护平衡的成本上,要比 AVL 要低。...# 平衡调整 # 插入操作的平衡调整 规定,插入的节点必须是红色的。而且,二叉查找中新插入的节点都是放在叶子节点上。...除此之外,其他情况都会违背的定义,于是我们就需要进行调整,调整的过程包含两种基础的操作:左右旋转和改变颜色。 的平衡调整过程是一个迭代的过程。我们把正在处理的节点叫作关注节点。

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历史上AVL流行的另一变种是(red black tree)。...2、自顶向下树上滤的实现需要用一个栈或用一些父指针保存路径。我们看到,如果我们使用一个自顶向下的过程,实际上是对红应用从顶向下保证S不会是的过程,则伸展会更有效。这个过程在概念上是容易的。...3、自顶向下删除中的删除也可以自顶向下进行。每一行工作都归结于能够杉树一片树叶。...注意,对于带有一个儿子的节点的情形,我们不想使用这种方法进行,因为这可能在的中部连接两个红色节点,为条件的实现增加苦难。...如果幸运,X落在儿子上,则我们可以继续向前进行。如果不是这样,那么我们知道T将是的,而X和P将是的。我们可以旋转T和P,使得X的新父亲是的;当然X和它将是的。此时我们可以回到第一种情况。

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那么问题来了,如何在删除和插入数据的时候保证以上性质呢,的策略就是改变颜色和旋转,改变颜色很好理解,那么旋转是什么呢?...(1)把父结点变为黑色 (2)把祖父结点变为红色 (爷爷) (3)以祖父结点旋转(爷爷) 插入数据示例 假设有如下的,符合的特征 ?...现在插入数据6,颜色假设为红色,这样就不符合的特征,所以就要对其进行变换 ?...,叔叔结点20为黑色,且当前结点为右子树,那么对父结点5进行左旋操作,并且当前结点设置为父结点5,依然不符合,继续变换 3.因为父结点8为红色,叔叔结点20为黑色,当前结点为左子树,那么先将父结点8...变为黑色,祖父结点15变为红色,那么再对祖父结点15进行右旋操作,同样当前结点变为祖父结点15,至此现在的已经符合特征,变换完成 可以看出变换完的树结构依然稳定,所以就解决了插入和删除的问题

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插入 的插入操作包括二叉搜索的插入操作(左小右大)和平衡插入操作,平衡操作主要是为了让重新满足属性。...插入操作 1、类似于二叉搜索,按照左小右大原则,插入新元素 2、将新元素着成红色(根据的性质,着成红色,破坏的性质较少,可以更快调整平衡) 插入平衡操作 3、平衡新可能不满足的性质...,此时破坏了性质4,将父结点、叔结点的颜色着为黑色、祖父结点着为红色,就能使其祖父之下的子树满足,将其祖父结点作为新结点,继续判断祖父以上的是否满足; ?...下面分析一下平衡删除的场景: 3.1、平衡结点是的根结点 根据性质2,直接着为黑色,满足性质; 3.2、平衡结点是红色(-),2.2情况之后 直接将其着为黑色,满足性质; 3.3、...HashMap的删除平衡算法 ?

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二、的添加操作流程 ---- 【第一步】:将当作一颗二叉查找,将节点插入。本身就是一颗二叉查找,将节点插入后,该仍然是一颗二叉查找。也就意味着,的键值仍然是有序的。...【第二步】:通过"旋转和重新着色"等一系列来修正该,使之重新成为一棵。因为"第一步"中删除节点之后,可能会违背的特性。所以需要通过"旋转和重新着色"来修正该,使之重新成为一棵。...总结 ---- 作为平衡二叉查找里面众多的实现之一,无疑是最简洁、实现最为简单的。通过引入颜色的概念,通过颜色这个约束条件的使用来保持的高度平衡。...里面的插入和删除的操作比较难理解,这时要注意记住一点:操作之前是平衡的,颜色是符合定义的。...所以的插入删除操作需要不停的旋转,一旦借调了别的节点,删除和插入的节点就会达到局部的平衡(局部符合的定义),但是被借调的节点就不会平衡了,这时就需要以被借调的节点为起点继续进行调整,直到整棵都是平衡的

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前言 ---- 顾名思义数中的节点只能是黑色或红色,是自平衡二叉 实现思路 的规则 节点只能是红色或黑色 根节点是黑色 叶子节点都是黑色的NIL空节点 每个红色节点的两个子节点都是黑色(每个叶子节点到根节点的路径不能有两个连续的红色节点...父节点是红色,叔节点是红色,祖节点是黑色 父节点是红色,叔节点是黑色,祖节点是黑色,插入节点是左子节点 父节点是红色,叔节点是黑色,祖节点是黑色,插入节点是右子节点 变换规则 对应以上五种情况 新节点位于的根上...,将红色变换成黑色 添加俩个空子节点至插入节点 将父节点和叔节点变为黑色祖节点变为红色 可能出现祖节点的父节点也是红色可以递归调整颜色,如果递归调整颜色到了根节点就需要进行旋转 父节点变黑,祖节点变红,...对祖节点进行右旋转(顺时针) 对父节点进行左旋转(逆时针)形成情况四,对祖节点进行右旋转改变颜色

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图解

的基本结构 ---- (Red-black tree) 是一种自平衡二叉查找,是在计算机科学中用到的一种数据结构,常用于关联数组、字典等。...---- 在介绍树前先了解其等价形式 2-3 ,对后面理解的定义很有帮助。...2-3 -> ---- 对于 2-3 的两种结点,有不同的转换规则: 2- 结点: 直接转换成节点 3- 节点: 拆开两个关键字,左关键字标(表示红色节点与其父节点在 2 -...---- 的创建 ----   前面提到,创建 2-3 的代码编写较为复杂,因此我们肯定不会先创建一棵 2- 3 再将其转换成。...因为我们可以很方便地创建一棵二叉不过是性质比普通二叉多了些,因此在创建时只需在创建二叉的方法的基础上多加几种操作来保证的性质不被破坏就行了。

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算法

前情提要 是AVL里最流行的变种,有些资料甚至说自从出来以后,AVL就被放到博物馆里了。是否真的有那么优秀,我们一看究竟。遵循以下5点规则,需要我们理解并熟记。...正是因为作为二叉查找满足这些性质,才使得的节点是相对平衡的。...即可以保证的深度是对数的,可以保证对的查找、插入删除等操作满足对数级的时间复杂度。 下边我们将讨论最主要的两个算法,插入和删除。...的插入 为了不违反规则5,所以我们将带插入的节点先染成红色,再进行调整以满足其他性质。...如果待删除的实际节点是红色的,我们可以用普通方法进行删除,因为删除过后依然满足的性质。

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剖析

的概念 ,是一种二叉搜索,但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,可以是Red或Black。...通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制,确保没有一条路 径会比其他路径长出俩倍,因而是接近平衡的。 二....的性质 (1)每个节点是黑色和红色中的一种 (2)根节点是黑色的 (3)节点的子节点必须是节点(不能出现两个连续的节点) (4)对于一个节点,左子树内的黑色节点数目等于右子树内黑色节点数目...因为我们可以看见最短的路径是这条路径上所有节点都为黑色节点的时候: 而最长路径就是一依次排列的时候: 可以看见最长路径最大就为最短路径的两倍,所以最长路径是不会超过最短路径的两倍的。...那是因为如果我们给的是黑色,就会导致左右子树的黑色节点数目不相等,与的性质相违背。 四. 的插入操作 由于除了插入操作以外,其余操作与搜索二叉类似,所以这里讲插入操作。

8010

图解

1.简介 (Red Black Tree)是一种含有结点并能自平衡二叉查找,典型的用途是实现 map。 它必须满足下面规则: 规则1:每个结点要么是黑色,要么是红色。...这些规则强制约束,使得具有如下关键特性: (1)从根到叶子的最长路径不大于最短路径的两倍,所以大致上是平衡的。...下面是一个示例: ? 2.的自平衡 再了解的基本性质后,是如何实现自平衡的呢?总是通过旋转和变色达到自平衡。...5.小结 本文主要介绍了的相关原理,包括的性质、查找、插入和删除,以及变色和旋转来达到的自平衡。针对红的5大规则,对红的插入和删除操作,使用了大量的图形来加以说明。...使用非常广泛,如 C++ map 和 Java TreeMap、TreeSet 都是基于实现的,而 JDK8 中 HashMap 当链表长度大于 8 时也会转化为

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详解

(从每个叶子到根的路径不会出现两个连续的红色) 4、对于每个节点,从该节点到其叶子节点构成的所有路径上节点个数相同。 5、所有的叶子节点都是null节点,并且是黑色。...排序二叉:排序二叉是有序的,特殊结构的二叉,可以对所有节点进行检索,但是缺点是当插入的数据正好都是有序的时候,他会退化成链表。这时候时间复杂度就会增加。...平衡二叉(AVL)是什么呢,最重要的特性就是最坏的情况下能保证O(logN)的时间复杂度查找,不具备的话可能退化成单链表,时间复杂度会到O(N)。 1、每个节点最多只有两个子节点。...(二叉) 2、有序:每个节点的值比他左边所有节点都大。(必须是排序的) 3、每个节点左边的高度与右边高度不会超过1。...为什么会出现呢,为了防止在极端情况下,二叉退化成链表导致检索效率大大降低的问题。他肯定是排序二叉,然后在其基础上,加上了red和black,通过变色和左旋右旋来保持他的特征。

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