笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ，旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。
数据结构为数据组织、管理和存储提供了一种有效的方法，同时还提供了对数据执行操作的方法。选择正确的数据结构可以使代码更有效率，更易于理解和维护。以下是数据结构对编程的一些意义：
Java 中的 Set 是一种集合，它继承自 Collection 接口，它用于存储不重复的元素。Java 中提供了多个 Set 实现类，包括 HashSet、LinkedHashSet、TreeSet 等。下面是一个 HashSet 的示例：
上一篇《大小堆解决【数据流中位数】问题，nice 图解~》讲到了 AVL 树，即：自平衡二叉查找树；
2020-07-05 日晚于深圳滨海大厦参加了公司内部活水转岗微信支付的面试。这里将面试过程中被问及的问题整理一下，温故知新，以备不时之需，也希望能够帮助到正在求职的网友。
当“人工智能”、“AlphaGo”、“无人驾驶”、“智能投顾”等词语不断在人们视野中出现的时候，意味着我们正步入一个算法的时代。计算机通过提供给人类每天要面临的各种选择的最优解，从而让我们能更加高效的生活在这个信息爆炸的时代。 而对于大多数非算法专业领域的程序员来说，也逐渐意识到了算法的重要性。学习算法，从而更好的应用算法，通过算法去优化代码，提高程序效率。 什么是算法 必须知道的十大程序员开发用到的基本算法 快速排序算法 最排序算法 归并排序 二分查找算法 BFPRT（线性查找算法） DFS（深度优化算
异步的概念首先在 Web2.0 中火起来，是因为浏览器中 JavaScript 在单线程上执行，而且它还与 UI 渲染共用一个线程。这意味着 JavaScript 在执行的时候 UI 渲染和响应是处于停滞状态的。前端通过异步的方式来消除 UI 阻塞的现象。假如业务场景中有一组互不相关的任务需要完成，可以采用下面两种方式。
版权声明：转载前请留言获得作者许可，转载后标明作者 张拭心 与 原文链接。大家都是成年人，创作不易，感谢您的支持！ https://blog.csdn.net/u011240877/article/details/68939826
上一节，我们一起从二叉树、二叉查找树、平衡树、AVL树、2-3树、2-3-4树、B树，一路讲到红黑树，最后得出红黑树的本质：红黑树就是2-3-4树，请看下图：
在Go语言中，可以使用结构体来定义一个红黑树的节点，并在该节点中添加一个表示黑高的属性。由于红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，其操作（如插入、删除和查找）的复杂度在最坏情况下为O(log n)，其中n是树中节点的数量。因此，添加一个黑高属性并不会影响红黑树操作的渐近性能。
”异步“对于前端已经非常熟悉了，ajax、事件都是异步的。但在绝大多数高级编程语言中，异步并不多见，主要原因是：程序员不太适合通过异步来进行程序设计。
在证明 RB-DELETE-FIXUP 之后，树根一定是黑色的的过程中，我们首先需要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它的每个节点都有一个颜色属性，可以是红色或黑色。红黑树的性质包括：
HashMap 作为一种容器类型，无论你是否了解过其内部的实现原理，它的大名已经频频出现在各种互联网面试中了。从基本的使用角度来说，它很简单，但从其内部的实现来看（尤其是 Java 8 的改进以来），它又并非想象中那么容易。如果你一定要问了解其内部实现与否对于写程序究竟有多大影响，我不能给出一个确切的答案。但是作为一名合格程序员，对于这种遍地都在谈论的技术不应该不为所动。本篇文章主要从 jdk 1.8 的版本初步探寻 HashMap 的基本实现情况，主要涉及内容如下：
b）降低子线程优先级，使用Thread或者HandlerThread时，调用Process.setThreadPriority（Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND）设置优先级，否则仍然会降低程序响应，因为默认Thread的优先级和主线程相同
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？
红黑树
本以为春节后马上就能写完这些树了，结果没想到一拖再拖居然拖到了开学前，很真实。红黑树还是蛮难的，写着写着才意识到应该先搞完B树然后再写2-3-4树然后再来讲红黑树的，然而还是按照计划勉强这么写了吧，B树之类的之后再来补上。
红黑树在日常的使用中比较常用，例如Java的TreeMap和TreeSet，C++的STL，以及Linux内核中都有用到。之前写过一篇文章专门介绍红黑树的理论知识，本文将给出红黑数的C语言的实现代码，后序章节再分别给出C++和Java版本的实现。还是那句话，三种实现原理相同，择其一了解即可；若文章有错误或不足的地方，望不吝指出！ 目录 1.红黑树的介绍 2.红黑树的C实现(代码说明) 3.红黑树的C实现(完整源码) 4.红黑树的C测试程序 更多内容：数据结构与算法系列 目录 (01) 红黑树(一)之 原理和算法详细介绍 (02) 红黑树(二)之 C语言的实现 (03) 红黑树(三)之 Linux内核中红黑树的经典实现 (04) 红黑树(四)之 C++的实现 (05) 红黑树(五)之 Java的实现 (06) 红黑树(六)之 参考资料
在计算机科学中，红黑树（Red-Black tree）是一种自平衡的二叉搜索树，它是在B树的基础上添加了颜色标记，用以保证其在插入和删除等操作后能够保持平衡。红黑树的特点是：
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
Java中的HashMap是一种非常常用的数据结构，它以键-值对的形式存储数据，并能快速地进行数据的查找、插入和删除操作。在JDK1.8以后，HashMap的内部结构发生了一些重要的变化，其中最显著的变化是引入了红黑树来处理哈希冲突，以提高查询性能。本文将详细描述这些变化，并提供相关的源码片段进行解析。
TreeMap最早出现在JDK 1.2中，是 Java 集合框架中比较重要一个的实现。TreeMap 底层基于红黑树实现，可保证在log(n)时间复杂度内完成 containsKey、get、put 和 remove 操作，效率很高。另一方面，由于 TreeMap 基于红黑树实现，这为 TreeMap 保持键的有序性打下了基础。总的来说，TreeMap 的核心是红黑树，其很多方法也是对红黑树增删查基础操作的一个包装。所以只要弄懂了红黑树，TreeMap 就没什么秘密了。
栈（stack）是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表，该位置是表的末端，叫做栈顶 （top）。它是后进先出（LIFO）的。对栈的基本操作只有 push（进栈）和 pop（出栈）两种， 前者相当于插入，后者相当于删除最后的元素。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
一棵树最上面的点称为根节点，如果一个节点下面连接多个节点，那么该节点称为父节点，下面的节点称为子节点，二叉树的每一个节点最多有2个子节点，一个节点子节点的个数称为度，二叉树每个节点的度只能是0,1,2中的一个，度为0的节点称为叶节点。
前言 红黑树是数据结构中比较复杂的一种，最近与它交集颇多，于是花了一周的空闲时间跟它死磕，终于弄明白并实现了红黑树。写文总结一下，希望能给试图理解红黑树的同学一些灵感，也让我能记得更深刻。 在研究红黑树时吃了不少苦头，原因有二： 红黑树的插入和删除非常复杂，很多人并没有理解或完全实现，或实现了的没有任何注释，让人很难参考； 网络上红黑树的理解方式较为单一，一般是 双黑、caseN 法，而插入和删除的情况很多，每种都有对应的处理方式，如果死记硬背的话，再过一段时间再回忆各种情况可能就一头雾水了。 网络上讲红黑
读完本文你将了解到： 什么是红黑树 黑色高度 红黑树的 5 个特性 红黑树的左旋右旋 指定节点 x 的左旋 右图转成左图 指定节点 y 的右旋左图转成右图 红黑树的平衡插入 二叉查找树的插入 插入后
之前在公司组内分享了红黑树的工作原理，今天把它整理下发出来，希望能对大家有所帮助，对自己也算是一个知识点的总结。
二叉查找树是最常用的一种二叉树，它支持快速插入、删除、查找操作，各个操作的时间复杂度跟树的高度成正比，理想情况下，时间复杂度是
定时器在各种场景都需要用到，比如游戏的Buff实现，Redis中的过期任务，Linux中的定时任务等等。顾名思义，定时器的主要用途是执行定时任务。
同学们反应看的比较吃力。。。。。。 于是我连夜画了一张无敌的大图，大家看着图比较着文章看
红黑树是平衡二叉查找树的一种。为了深入理解红黑树，我们需要从二叉查找树开始讲起。 BST 二叉查找树（Binary Search Tree，简称BST）是一棵二叉树，它的左子节点的值比父节点的值要小，
epoll有EPOLLLT和EPOLLET两种触发模式，水平触发和边缘触发. 此处略
上一篇文章使用Python实现了红黑树的插入操作。参考：Python实现红黑树的插入操作
这一章真的把我害惨了，之前至少尝试看过3遍，每次看之前都下定决定一定要把它拿下，可是由于内容较多，深度够深，以致于每次要不是中途有什么事放弃了就跳过了，要不是花时间太多仍然不能理解而放弃。这次总算挺过来了，前后零零散散的时间加起来差不多也有两天时间。这次能坚持下来并攻克，我想大概有这么几个原因吧：第一是之前下定的决心要写一个最新版《算法导论》的读书笔记，之前几章都坚持写了，不能让这个成为拦路虎，即使再难再花时间都要弄懂；第二是通过前面几章的动手实践，发现自己的理解能力、动手能力都进步了，自然这章理解起来也不那么费力了；第三，如果有，那就是现在懂的东西多了，视野开阔了^-^。但说实话，也是费了不少心血，看了一下自己的打的草稿，超过十页以上，密密麻麻都是一些红黑树，这些努力我觉得都是值得的，但我之所以说“把我害惨了”，甚至有点不甘的是：我好大一部分时间都花在了调试代码上，原因是粗心大意写错了一些变量、指针……这一章由于涉及到多个指针的替换，所以切记在写的时候一定足够专注，尽量一口气写完，不要拖。
红黑树是特殊的二叉查找树，又名R-B树(RED-BLACK-TREE)，由于红黑树是特殊的二叉查找树，即红黑树具有了二叉查找树的特性，而且红黑树还具有以下特性：
《Java集合详解系列》是我在完成夯实Java基础篇的系列博客后准备开始写的新系列。
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最早出现在JDK 1.2中，是 Java 集合框架中比较重要一个的实现。TreeMap 底层基于红黑树实现，可保证在log(n)时间复杂度内完成 containsKey、get、put 和 remove 操作，效率很高。另一方面，由于 TreeMap 基于红黑树实现，这为 TreeMap 保持键的有序性打下了基础。总的来说，TreeMap 的核心是红黑树，其很多方法也是对红黑树增删查基础操作的一个包装。
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二叉查找树（Binary Search Tree，简称BST）是一棵二叉树，它的左子节点的值比父节点的值要小，右节点的值要比父节点的值大。它的高度决定了它的查找效率。 我们知道二叉查找树。每个节点只可以有一个key，而2-3-4树就是将节点的key的数量增加，可以有多个key，并且2-3-4树可以保持完美平衡（Perfect balance. Every path from root to leaf has same length）
向 set 集合容器 中 插入元素时 , 都会先验证集合中是否已经存在该元素 , 然后再根据排序规则 , 插入到指定的位置 ;
可以看到，TreeMap继承了AbstractMap，此外实现了NavigableMap、Cloneable和Serializable接口。而NavigableMap接口又继承了SortedMap。这与ConcurrentSkipListMap的情况类似，因而也是有序的。
HashMap是Map的一个实现类，它是以键值对存储数据的，Key-Value都是Map.Entry中的属性。当我们向HashMap中存放一个元素(k1,v1)，先根据k1的hashCode方法来决定在数组中存放的位置。如果这个位置没有其它元素，将(k1,v1)直接放入一个Node类型的数组中，当元素加到12的时候，底层会进行扩容，扩容为原来的2倍。如果该位置已经有其它元素(k2,v2)，那就调用k1的equals方法和k2进行比较二个元素是否相同，如果结果为true，说明二个元素是一样的，用v1替换v2，如果返回值为false，二个元素不一样，就用链表的形式将(k1,v1)存放。不过当链表中的数据较多时，查询的效率会下降，所以在JDK1.8版本后做了一个升级，HashMap存储数据结构链表长度超过8且数组长度大于64时数据结构，会将链表替换成红黑树才会树化时，会将链表替换成红黑树，来提高查找效率。因为对于搜索，插入，删除操作多的情况下，使用红黑树的效率要高一些。因为红黑树是一种特殊的二叉查找树，二叉查找树所有节点的左子树都小于该节点，所有节点的右子树都大于该节点，就可以通过大小比较关系来进行快速的检索。在红黑树上插入或者删除一个节点之后，红黑树就发生了变化，但它不再是一颗红黑树时，可以通过左旋和右旋，保证每次插入最多只需要三次旋转就能达到平衡，因为红黑树强制约束了从根到叶子的最长的路径不多于最短的路径的两倍长，插入、删除和查找某个值的最坏情况时间都要求与树的高度成比例，这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的。
预防针：红黑树本来就是基本算法中的难点，所以看此文时建议先有点预备心理或知识铺垫，没接触过RBT而直接看此文的话，绝对懵逼。
如图，树结构的组成方式类似于链表，都是由一个个节点连接构成。不过，根据每个父节点子节点数量的不同，每一个父节点需要的引用数量也不同。比如节点 A 需要 3 个引用，分别指向子节点 B，C，D；B 节点需要 2 个引用，分别指向子节点 E 和 F；K 节点由于没有子节点，所以不需要引用。
红黑树（Red Black Tree）是一种含有红黑结点并能自平衡二叉查找树，典型的用途是实现 map。
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