在前几篇中我们主要介绍了底层是通过数组、链表、哈希表等方式实现的集合,今天我们来学习一种新的集合叫做TreeMap。TreeMap底层并不是通过哈希表的方式实现的,而是采用了一种全新的数据结构,红黑树结构存储的。下面我们简单介绍一下红黑树的相关知识。
先来看下算法导论对R-B Tree的介绍: 红黑树,一种二叉查找树,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,红黑树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。
TreeMap 的实现就是红黑树数据结构,也就说是一棵自平衡的排序二叉树,这样就可以保证当需要快速检索指定节点。
与添加节点之后的修复类似的是,TreeMap 删除节点之后也需要进行类似的修复操作,通过这种修复 来保证该排序二叉树依然满足红黑树特征。大家可以参考插入节点之后的修复来分析删除之后的修复。
昨天模拟面试,面试官问到了 哈希map 和 treeMap 我说都是使用了 红黑树 问我有什么区别 还有复杂度 稍微一深入讨论 我就废掉了 先亡羊补牢一下
四、Map接口 Map与List、Set接口不同,它是由一系列键值对组成的集合,提供了key到Value的映射。同时它也没有继承Collection。在Map中它保证了key与value之间的一一对应关系。也就是说一个key对应一个value,所以它不能存在相同的key值,当然value值可以相同。实现map的有:HashMap、TreeMap、HashTable、Properties、EnumMap。 4.1、HashMap 以哈希表数据结构实现,查找对象时通过哈希函数计算
TreeMap也是Map接口的实现类,它最大的特点是迭代有序,默认是按照key值升序迭代(当然也可以设置成降序)。在前面的文章中讲过LinkedHashMap也是迭代有序的,不过是按插入顺序或访问顺序,这与TreeMap需要区分开来。TreeMap内部用红黑树存储数据,而不是像HashMap、LinkedHashMap、WeakHashMap一样使用哈希表来存储。
TreeMap 存储 K-V 键值对,通过红黑树(R-B tree)实现。TreeMap 继承了 NavigableMap 接口,NavigableMap 接口继承了 SortedMap 接口,可支持一系列的导航定位以及导航操作的方法,当然只是提供了接口,需要 TreeMap 自己去实现;TreeMap 实现了 Cloneable 接口,可被克隆,实现了 Serializable 接口,可序列化;TreeMap 因为是通过红黑树实现,红黑树结构天然支持排序,默认情况下通过 Key 值的自然顺序进行排序。
最近,我正在读《统计学关我什么事》这本书,副标题是:生活中的极简统计学,作者小岛宽之,是日本的经济学博士,知名的数学随笔作家。
4 TreeMap 上一篇,介绍了集合框架中的HashMap对象,主要讲述了HashMap的底层实现和基本操作。本篇,让我们继续来学习Map集合,今天的主角是TreeMap。 相比于HashMap来说,TreeMap理解起来更为复杂,你做好准备了吗? 4.1 TreeMap 在Map集合框架中,除了HashMap以外,TreeMap也是我们工作中常用到的集合对象之一。 与HashMap相比,TreeMap是一个能比较元素大小的Map集合,会对传入的key进行了大小排序。其中,可以使用元素的自然顺序,也可以使
这段时间在重新复习一些Java基础知识,看到HashMap在1.8的改进中增加了红黑树,不经产生了一个疑问:为什么是红黑树?同样是二叉树,为什么红黑树能这么优秀?
首先要注意的是,本文章不涉及到红黑树的具体实现,也就是说不会逐行分析TreeMap和TreeSet的源码实现,因为红黑树看了也会忘的…
旭日图是饼图的一种扩展,每一层都展示一组分类的比例。sunburstR可绘制交互式旭日图
tRNAdb 收录了来自577个物种的12000个tRNA基因和来自104个物种的623条tRNA序列,除了基本的序列信息外,还提供了二级结构的数据。
TreeMap是一个有序的key-value集合,基于红黑树(Red-Black tree)的 NavigableMap实现。该映射根据其键的自然顺序进行排序,或者根据创建映射时提供的 Comparator进行排序,具体取决于使用的构造方法。
2017年8月份的R语言更新包中,默默地加入了支持ggplot2树状图的新几何对象,从此在R语言中制作树状图,不用再求助于第三方包的辅助了。 该包既有Cran上的正式发行版,也有托管在GitHub上的开发版,安装方式如下: CRAN: install.package("treemapify") Github: devtools::install_github("wilkox/treemapify") GitHub主页: https://github.com/wilkox/treemapify 载入本文章所
TreeSet() 是使用二叉树的原理对新 add() 的对象按照指定的顺序排序(升序、降序),每增加一个对象都会进行排序,将对象插入的二叉树指定的位置;
在Java编程中,集合是一个关键概念,用于管理数据的组合。Java提供了丰富的集合类来满足不同的需求。其中,Set和Map是两个常用的集合类别,各自具有独特的特点和用途。在本篇文章中,我们将深入了解Set和Map集合,帮助您理解它们的原理、常用方法和适用场景。
集合类存放于java.util包中。集合类存放的都是对象的引用,而非对象本身。集合的长度可变。
List以特定索引来存取元素,可以有重复元素。Set不能存放重复元素(用对象的equals()方法来区分元素是否重复)。Map保存键值对(key-value pair)映射,映射关系可以是一对一或多对一。Set和Map容器都有基于哈希存储和排序树的两种实现版本,基于哈希存储的版本理论存取时间复杂度为O(1),而基于排序树版本的实现在插入或删除元素时会按照元素或元素的键(key)构成排序树从而达到排序和去重的效果。
做数据的同学相信大家对Druid和Es都不陌生,Druid可以说是一款基于时序的查询引擎,支持数据实时摄入,在数据摄入前指定维度和指标,提供基于时间层面的预聚合,Druid会把一个数据点当做一个实际发生的事实,在数据摄入后就不能修改。常被应用于一些实时的场景,比如对数据实时分时间段分组聚合。ES同样是一款高效的查询引擎,支持数据的批量导入,同样支持数据实时的摄入,也支持数据批量导入,相比于Druid不仅对聚合高度支持,同时兼顾强大的搜索能力,ES主要是基于对摄入数据进行分词,同时构建索引增加查询聚合的速度。通常我一般将ES用作一些离线的场景,对离线场景支持指标的快速查询和聚合。
以前听做DBA的朋友说索引能解决数据库百分之八十的问题,我也开始简单的写几篇关于索引的随笔,顺便来总结一下我理解的索引以及相关的知识,毕竟进步在于总结。 简介: 索引是数据库中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据。我的理解就像是一本书,没有目录你也可以正常阅读,但是想要直接去读某个章节则需要全书寻找,太耽误时间了。所以索引就想目录一样帮助我们去直接定位文章的章节(数据的位置)。 索引结构: 在SQL Server中,索引(聚集索引)存储结构是一样的,都是B树。如图所示:
在Jdk1.8版本后,Java对HashMap做了改进,在链表长度大于8的时候,将后面的数据存在红黑树中,以加快检索速度。
吃饭间隙,迷上了《吐槽大会》,一集一集地刷啊,觉得这些嘉宾真的挺有勇气的,敢于直面自己的惨淡槽点。于是,同学们看到了,我作为一个技术博主,也受到了“传染”,不,受到了“熏陶”,本来这篇文章标题就想叫《TreeMap 指南》,是不是有点平淡无奇,没有槽点?于是我就想,不妨蹭点吐槽大会的热度吧,虽然吐槽大会现在也没什么热度了哈。
以前听做DBA的朋友说索引能解决数据库百分之八十的问题,我也开始简单的写几篇关于索引的随笔,顺便来总结一下我理解的索引以及相关的知识,毕竟进步在于总结。
本文讲解了 Java 中集合类 TreeMap 的语法、使用说明和应用场景,并给出了样例代码。
复杂度是衡量算法好坏的标准之一,我们需要掌握计算算法时间复杂度和空间复杂度的方法。计算时间复杂度的方法一般是找到执行次数最多的语句,然后计算语句执行次数的数量级,最后用大写 O 来表示结果。
昨天晚上看到一个关于股票的矩形树状图 (tree map),真的太酷了,传达的信息太多了。
在MySQL中,无论是Innodb还是MyIsam,都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始,逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题,从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。
嗯,没错,PyEcharts 就是这么骚!嗯,没错,PyEcharts 就是这么骚!
在MySQL中,无论是Innodb还是MyIsam,都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始,逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题,从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。整理了一份328页MySQLPDF文档
本文介绍了如何利用R语言中的Treemap函数绘制树图,并给出了一个实例,包括使用安装包、设定颜色范围、边框颜色、节点大小、填充颜色等参数。同时还介绍了两种方法,一是通过aggregate函数对数据进行分组,二是通过手动设置index和vSize、vColor、type等参数来绘制树图。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。
一旦计算,概率模型可用于使用贝叶斯定理对新数据进行预测。当您的数据是实值时,通常假设高斯分布(钟形曲线),以便您可以轻松估计这些概率。
摘要 本演讲将介绍如何利用CSS对shiny页面进行个性化设计及在网页中嵌入视频;并通过一个详细案例介绍了利用htmlwidgets包开发HTML控件,基于D3.JS库创建简单的交互桑基图,包括控件创
基于你的collection的大小,也许向HashMap中添加元素会更快,将map换为TreeMap进行有序key的遍历。
SpaceSniffer是意大利的Uderzo Software为Windows平台开发的免费磁盘空间分析器,它使用Shneiderman教授提出的Treemap来可视化磁盘使用情况。操作方法非常简单,打开SpaceSniffer后选择需要扫描浏览的磁盘或文件夹即可,软件界面如下:
1、定义:Java集合类存放于java.util包,是存放对象的容器,长度可变,只能存放对象,可以存放不同的数据类型;
红黑树简介 TreeMap是基于红黑树实现的,这里只对红黑树做个简单的介绍,红黑树是一种特殊的二叉排序树,红黑树通过一些限制,使其不会出现二叉树排序树中极端的一边倒的情况,相对二叉排序树而言,这自然提
1)接口:定义需要实现的抽象方法。 2)实现类:将接口中的方法实现,如ArrayList,Hashtable等 3)算法:存放和操作数据的算法。如哈希算法,红黑树算法...
队列是数据结构中比较重要的一种类型,它支持 FIFO,尾部添加、头部删除(先进队列的元素先出队列),跟我们生活中的排队类似。
在文件的根目录放进去这个图片,后缀修改成ico就可以了 6. 可以在收藏夹中显示出你的图标
Java类库提供两个基本的实现,HashMap和TreeMap。两个类都实现了Map接口
ChIP-Atlas收集整理了SRA数据库中的大量chip_seq数据,并基于这些原始数据进行了后续分析,将分析结果整理成在线服务并发布,方便检索与查询,网址如下
pyechart也提供了一些树型图表和地理图表,树型图表又包括树图和矩型树图;地理图表MAP、GEO、BMAP等图表;其中树图意义不大,矩形树图难度在对json格式的处理上,把sql转为pandas再转为groupby分组再转为嵌套json;地理图表的geo图表主要是点状和热力图,适合定性分析,map是面状的,适合量化分析,bmap则和百度地图结合的更紧凑,学习难度较大。
今天这一篇跟大家分享R语言数据可视化之——TreeMap。 在R语言中制作树状图需要独立的树状图工具包——TreeMap的支持。 该包中提供特有的treemap函数结合各参数对树状图进行一系列元素进行个性化定制、调整。 数据集使用本人虚构的某公司在中国各个大区、省份的销售额、利润增长率指标(假设各省份都有业务)。 R语言环境: R x64 3.31/Rstudio 0.99.903/treemap 2.4-1 数据集导入: data <- read.csv("F:\\数据可视化\\数据分析\\R\\R语言学
几条常用代码,西顾在此分享下。 1. 将彻底屏蔽鼠标右键 oncontextmenu="window.event.returnValue=false"
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