回顾一下 通俗易懂的红黑树图解(上),上篇首先介绍了二叉树的定义以及二叉树的查找,然后介绍了红黑树的五点性质以及红黑树的变色、左旋以及右旋等操作,最后结合变色、左旋及右旋详细讲解了插入节点的五种场景。而本篇通俗易懂的红黑树图解(下)是在上篇的基础上讲解红黑树最后一种操作-删除节点,删除节点相对插入节点会复杂一点,但通过分类归纳出不同的场景,能更容易理解和记忆。
最近编辑Linux Devicetree后,编译时得到错误 “ Reference to non-existent node or label "hdmi_input_v_frmbuf_wr_0hdmi_input_axis_broadcaster_0" ”。可是hdmi_input_v_frmbuf_wr_0hdmi_input_axis_broadcaster_0对应的节点,已经被使用命令“/delete-node/”删除。反复检查Devicetree,没有发现明显错误。但是在反汇编的dts里检查,对应的节点确实还存在,说明删除节点的部分没有工作。
简单测试 [root@h104 ~]# curl http://127.0.0.1:2379/v2/keys/message -XPUT -d value="set by h104" {"action":"set","node":{"key":"/message","value":"set by h104","modifiedIndex":11,"createdIndex":11},"prevNode":{"key":"/message","value":"abc","modifiedIndex":10,"
用来删除节点,与delete的区别是delete只能用来删除叶子节点,如果节点下有子节点的话则不能删除,则rmr可以删除非叶子节点,即节点下有子节点时仍可以删除节点,zk中的delete类似于Linux下的rmdir,只能用来删除空目录,而rmr则类似于rm -rf,不管目录下面有什么都递归删除
在Go语言中,删除操作是不可交换的。这意味着先删除节点 x 再删除节点 y 与先删除节点 y 再删除节点 x 留下的结果树可能不同。
在学习红黑树之前我们需要了解一下二叉排序树,所谓二叉排序树就是一种特殊的二叉树,首先满足二叉树的性质,然后它存储数据的方式是左边节点比父节点的数据小,而右边节点比父节点数据大。这样当我们查询一个数据时,比如我们要找数据8,先从根节点开始,8比12小所以去左子树找,然后与5比较发现比5大那么去右子节点此时就找到了我们需要的数据8。是不是类似于二分查找呢?只需要O(logn)就能找到数据。
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/delete-node-in-a-bst/
这个过程没有改变二叉搜索树的性质,但是在yR长于yL的情况下,能够有效降低树的高度
HashMap的实现原理可以说是面试中必问的一道面试题了,它可以考察一个程序员的数据结构功底和对技术的钻研深度。Java7中HashMap的实现就是一个数组,然后数组中的每一个元素又是一个链表,这个链表的存在是为了解决哈希冲突导致的问题,就是一个元素经过哈希计算后得到元素的存储位置,但是这个位置已经有其它元素占领,也就是占领元素和新插入元素都在这个数组中的同一个位置,此时就用链表进行维护这个存储位置。也就是说Java7中HashMap使用数组加链表的形式实现的,简单点可以用下面的图比较直观的表示:
给定一个二叉搜索树的根节点 root 和一个值 key,删除二叉搜索树中的 key 对应的节点,并保证二叉搜索树的性质不变。返回二叉搜索树(有可能被更新)的根节点的引用。
以专题的形式更新刷题贴,欢迎跟我一起学习刷题,相信我,你的坚持,绝对会有意想不到的收获。每道题会提供简单的解答,如果你有更优雅的做法,欢迎提供指点,谢谢。
二叉查找树定义 每棵子树头节点的值都比各自左子树上所有节点值要大,也都比各自右子树上所有节点值要小。 二叉查找树的中序遍历序列一定是从小到大排列的。 二叉查找树节点定义 /// /// 二叉查找树节点 /// public class Node { /// /// 节点值 /// public int Data { get; set; } /// /// 左
有一个单向链表,给定了头指针和一个节点指针,如何在O(1)的时间内删除该节点?本文将分享一种实现思路来解决这个问题,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
加减节点相关的操作 [root@h104 etcd-v2.2.4-linux-amd64]# ./etcdctl member --help NAME: etcdctl member - member add, remove and list subcommands USAGE: etcdctl member command [command options] [arguments...] COMMANDS: list enumerate existing cluster mem
(1)测试类中我们定义类一个arr数组,使用for循环生成节点添加到树中,该add()方法的下面会讲到。
红黑树性质 1、每个结点或是红色的,或是黑色的 2、根节点是黑色的 3、每个叶结点(NIL)是黑色的 4、如果一个节点是红色的,则它的两个儿子都是黑色的。 5、对于每个结点,从该结点到其叶子结点构成的所有路径上的黑结点个数相同。 和AVL树的比较 AVL树是一棵严格的平衡树,它所有的子树都满足二叉平衡树的定义。因此AVL树高被严格控制在XXX,因此AVL树的查找比较高效。但AVL树插入、删除结点后旋转的次数比红黑树多。 红黑树用非严格的平衡来降低插入删除时旋转的次数。 因此,如果你的业务中
Linux不同于windows,linux服务器只支持数字、英文等字符,对中文字符没办法识别。所以导致我们打包上传文件解压之后出现中文乱码文件和文件夹。
在LinkedList中remove()和removeFirst()是相同的 在LinkedList中的删除其实就是通过修改上一个节点和指向下一个节点的引用完成的,可以看下面的图片:
静态查找指的是只对表执行查找操作,并不会动态添加元素。静态查找主要有顺序查找和二分查找两大类,接下来我们依次讲解一下。
image.png 删除节点有两种情况: (1)删除master节点,需要先把目标节点中的slot移动到其他节点中,然后执行删除节点操作 (2)删除slave节点,直接执行删除操作 删除master (1)执行重新分片操作 redis-trib.rb reshard 127.0.0.1:7000 依次输入:要移动的slot数量(要删除节点上的slot数量)、接受slot的节点ID、移动源节点ID(要删除节点的ID)、done,输出移动计划后输入:yes,开始执行移动操作 查看集群节点信息,看要删除的节点上的
构造上,节点会有三种可能:其一是删除节点的孩子都为Nil,其二是删除节点的一个孩子节点为Nil,其三是删除节点的两个孩子节点都不为Nil。而如果两个节点都不为Nil,那么我们就需要找替代节点(后继结点)来替代删除,而删除替代结点就会是情况一和情况二。
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
PriorityQueue 是一个优先级队列,其底层原理采用二叉堆实现。我们先来看看它的类声明:
二叉搜索树(二叉查找树,Binary Search Tree)又称为排序二叉树、有序二叉树。
DELETE语句 DELETE语句可以: 删除节点 删除节点和相关节点和关系 以下语法可以从数据库中永久删除节点和其关联的属性: DELETE <node-name-list> 以逗号(,)运算符分割节点名。 以下语句删除节点和关系: DELETE <node1-name>,<node2-name>,<relationship-name> S.No. 语法元素 描述 1. DELETE 它是一个Neo4j CQL关键字。 2. <node1-name> 它是用于创建关系<relationship-name
前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) ,二叉搜索树在最好的情况下搜索的时间复杂度为 O(logn) ,但如果插入节点时,插入元素序列本身就是有序的,那么BST树就退化成一个线性表了,搜索的时间复杂度为 O(n)。 如果想要减少比较次数,就需要降低树的高度。在插入和删除节点时,要保证插入节点后不能使叶子节点之间的深度之差大于 1,这样就能保证整棵树的深度最小,这就是AVL 树解决 BST 搜索性能降低的策略。但由于每次插入或删除节点后,都可能会破坏 AVL 的平衡,而要动态保证 AVL 的平衡需要很多操作,这些操作会影响整个数据结构的性能,除非是在树的结构变化特别少的情形下,否则 AVL 树平衡带来的搜索性能提升有可能还不足为了平衡树所带来的性能损耗。 因此,引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树,但 2-3 树已经不是一棵二叉树了,因为 2-3 树允许存在 3 这种节点,3- 节点中可以存放两个元素,并且可以有三个子节点。
单台 Elasticsearch 服务器提供服务,往往都有最大的负载能力,超过这个阈值,服务器性能就会大大降低甚至不可用,所以生产环境中,一般都是运行在指定服务器集群中。
前面讲到了二叉搜索树 (BST) 和二叉平衡树 (AVL) :【漫画】以后在有面试官问你AVL树,你就把这篇文章扔给他。
二分法的查找过程是,在一个有序的序列中,每次都会选择有效范围中间位置的元素作判断,即每次判断后,都可以排除近一半的元素,直到查找到目标元素或返回不存在,所以
可是,排序有快速排序,归并排序,查找有二分法,甚至直接遍历查找,我干啥要使用二叉树呢?
前言 ---- 二叉搜索树是二叉树的一种 每个节点的左子节点一定比自身小 每个节点的右子节点一定比自身大 图片 实现思路和代码 实现二叉搜索树类 定义内部节点类 包含以下属性 key节点值 left指向左子节点 right指向右子节点 定义root属性表示根节点 function BinarySearchTree() { this.root = null function Node(key) { this.key = key this.left = null th
本文对双向链表进行探讨,介绍的内容是Linux内核中双向链表的经典实现和用法。其中,也会涉及到Linux内核中非常常用的两个经典宏定义offsetof和container_of。内容包括: 1.Linux中的两个经典宏定义 2.Linux中双向链表的经典实现
https://leetcode-cn.com/problems/delete-node-in-a-bst/
今天分享的题目来源于 LeetCode 第 450 号问题:删除二叉搜索树中的节点。虽然它的难度是 中等,但实际上很好理解,请往下看!
给定链表的头指针和一个结点指针,在O(1)时间删除该结点。链表结点的定义如下: struct ListNode { int m_nKey; ListNode* m_pNext; }; 函数的声明如下: void DeleteNode(ListNode* pListHead, ListNode* pToBeDeleted); 这是一道广为流传的Google面试题,考察我们对链表的操作和时间复杂度的了解,咋一看这道题还想不出什么较好的解法,但人家把题出在这,肯定是有解法的
此时,比如我已经获取到了C节点,那么我想要获取到C节点的前一个节点,就需要再次遍历该链表,且时间复杂度是O(n)。那么有没有一个好的方案可以便捷地获取到C的前一个节点呢,答案是使用双向链表。
用户可以手动断开节点与集群的连接,节点也可能由于其他原因而断开连接,例如由于缺乏心跳。节点断开之后用户不能修改节点上的数据流,另外,有可能由于网络问题导致节点无法与集群协调器通信导致页面上显示节点断开连接,并不意味着它不起作用。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念,它描述了数据之间的组织方式和关系,以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有:数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
在添加节点之前,您需要准备一台新的服务器或虚拟机,并确保它满足Kubernetes节点的要求。具体来说,节点需要运行支持Kubernetes的操作系统(例如Ubuntu、CentOS等),并配置好网络、防火墙等基本环境。
前面已经介绍了二叉树的存储和遍历,今天这篇教程我们以二叉排序树为例,来演示如何对二叉树的节点进行「增删改查」。开始之前,我们先来介绍什么是二叉排序树,以及为什么要引入这种二叉树。
Ceph是一个分布式存储系统,允许将数据分散在多个节点上,从而提高存储的可靠性和可扩展性。在Ceph集群中添加和删除节点是非常常见的操作,这篇文章将介绍如何在Ceph集群中添加和删除节点。
前情提要 红黑树是AVL树里最流行的变种,有些资料甚至说自从红黑树出来以后,AVL树就被放到博物馆里了。红黑树是否真的有那么优秀,我们一看究竟。红黑树遵循以下5点规则,需要我们理解并熟记。 规则: 1.树节点要么是红的,要么是黑的 2.树的根节点是黑的 3.树的叶节点链接的空节点都是黑的,即nullNode为黑 4.红色节点的左右孩子必须是黑的 5.从某节点到null节点所有路径都包含相同数目的黑节点 正是因为作为二叉查找树的红黑树满足这些性质,才使得树的节点是相对平衡的。由归纳法得知,如果一颗子树的
双向链表也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。
节点删除之后,将左孩子所在的二叉树取代其位置;连在原来节点父亲元素右节点的位置,比如在图中需要删除58这个节点。
在生活中我们经常会使用到搜索的功能。在我们数据量不大的情况下,可以使用每次遍历全部数据,查询我们的目标数据。当数据量增加时,我们遍历的方式就有些力不从心了;也可以将数据的数据排序,使用比较高效的二分查找方式,但是在插入或删除数据时,数组表现就会很慢。所以我们可以结合二分查找查询的高效 + 链表添加删除的高效性来实现高效搜索(符号表)的情况
在很多编程语言中,数组的长度是固定 的,所以当数组已被数据填满时,再要加入新的元素就会非常困难。在数组中,添加和删除元素也很麻烦,因为需要将数组中的其他元素向前或向后平移,以反映数组刚刚进行了添加或删除操作。然而,JavaScript 的数组并不存在上述问题,因为使用 split() 方法不需要再访问数组中的其他元素了。
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