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红黑树--既然每片树叶都有两个空的子代,为什么还要称它们为黑色呢?

红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它的节点可以是红色或黑色。红黑树的节点包含关键字、指向左子树和右子树的指针,以及一个表示节点颜色的标记。

红黑树之所以称为红黑树,是因为它满足以下性质:

  1. 每个节点要么是红色,要么是黑色。
  2. 根节点是黑色。
  3. 每个叶子节点(空节点)是黑色。
  4. 如果一个节点是红色,则它的两个子节点都是黑色。
  5. 对于每个节点,从该节点到其所有后代叶子节点的简单路径上,均包含相同数目的黑色节点。

这些性质保证了红黑树的平衡性和高效性能。通过这些性质,红黑树能够在插入和删除节点时自动调整,保持树的平衡,从而保证了树的搜索、插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)。

红黑树的应用场景包括但不限于:

  1. 数据库系统中的索引结构:红黑树可以用于构建高效的索引结构,提供快速的数据检索能力。
  2. C++ STL中的map和set容器:红黑树被广泛应用于实现这些容器,提供了高效的查找、插入和删除操作。
  3. 路由算法:红黑树可以用于路由表的快速查找和更新,提高路由算法的效率。
  4. 文件系统:红黑树可以用于文件系统的目录结构,提供高效的文件查找和管理能力。

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1.2 性质 具有以下特点 每个结点不是黑色就是红色 根结点必须是黑色 红色结点两个子结点必须都是黑色,这保证了没有两个连续红色节点相连 每个叶子结点都是黑色(此处叶子结点指的是结点...然后再补充一个概念: 结点高(黑色高度):从某结点出发(不含该结点)到达任一叶结点路径上经过结点总数 1.3 已经学了AVL,为啥还要 然后我们再来分析一个问题: 大家想,...那既然好像都差不多,为什么我们已经学了AVL了,还要有什么优势吗?...当然和AVL在不同应用场景下有各自优势和适用性,所以我们都有必要学习学习。 2....然后大家看,这里结点颜色我们给是红色,为什么要选择红色黑色不可以吗?

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MySQL为什么用B+做索引存储结构?

面试技术岗时候,面试官问你: mysql索引底层用是B+树结构,为什么不用B、二叉?...这里其实就是比较各种数据结构优劣点,最后说明为什么要用B+树结构; 假设数据查询场景:现在有100W数据存储,查询其中一条,应该用哪种存储结构?...,确保没有一条路径比其他路径长2倍,性质: • 根节点是黑色,每个节点非; • 叶子节点都是黑色 • 如果一个节点是红色,那它子节点都是黑色 • 任意节点到叶子节点路径都包含相同数目的黑色节点...如图是可视化: AVL一样,随着记录数增加,高度会不断增加,查询次数也会增加。...文章开头我们说要查询100w条数据中一条,就需要20次搜索,搜索效率不高,220次方为1048576,故100w条数据里查询需要搜索20次 B- 即B,和相比,B高远远小于高度

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读书笔记-

今日提供读书笔记 目的 记录所学,温故知新 Java中对应结构 TreeMap,以下是自己安装书中实现原理,工作中应使用TreeMap 定义 (Red Black Tree) 是一种自平衡二叉查找...和AVL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平衡 时间界限与特点 插入,删除操作在最坏情况下花费 log N 是具有如下着色性质二叉查找: 每个节点要么着成红色...自顶向下插入 概念:在向下过程中如果看到一个节点current有两个儿子,可将该节点呈红色,两个儿子变为黑色。...,将变为 否则如果当前节点黑色,进行调整,保证删除项红色,之后将要删除项父节点引用设置nullNode....* 3.如果没有儿子 * 若父节点header,将变为 * 否则如果当前节点黑色,进行调整,保证删除项红色,之后将要删除项父节点引用设置nullNode.

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Java 中 HashMap 数据结构分析(语言无关)

1、二叉搜索 又称之为二叉排序(二叉查找),它或许是一棵,或许是具有以下性质二叉: 若他左子树不为,则左子树上所有节点值都小于根节点值; 若它右子树不为,则右子树上所有节点值都大于根节点值...解决了不平衡问题,为什么还要? 创建一颗平衡二叉成本其实不小,为了让它重新维持在一个平衡状态,就需要对其进行旋转处理。...具体性质如下: 每个节点颜色不是黑色,就是红色; 根节点是黑色; 如果一个节点是红色,那么它两个子节点就是黑色(没有连续节点); 对于每个节点,从该节点到其后代叶节点简单路径上...那么为什么当满足以上性质时,就能保证最长路径不超过最短路径二倍了?我们分析一下: ?...最短路径就是全节点,最长路径就是一个节点一个节点,最后黑色节点相同时,最长路径刚好是最短路径两倍 2.4、插入 插入节点过程大致分析: RBTree 二叉搜索,我们按照二叉搜索方法对其进行节点插入

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