红黑树与小根堆性能对比（java）

最新推荐文章于 2023-09-20 00:40:38 发布

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本文探讨了在用作优先权队列时，红黑树与小根堆的性能对比。通过java实现，作者进行了一系列测试，发现红黑树在处理相同数量随机数的删除操作时，其性能优于小根堆，大约是小根堆所需时间的一半。尽管如此，作者也指出小根堆的表现可能受到自身实现效率的影响。

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因为nginx与libevent采用了不同的数据结构来维护超时事件，其中nginx采用了红黑树，libevent采用的是小根堆，所以一直比较好奇，这两种数据结构谁在这种应用场景下更合适（当做优先权队列来用）

好吧，好奇那就试一下就好了。。。

小根堆就用前面的那篇文章中自己实现的那个代码，代码比较挫，也没有做什么优化，红黑树通过继承java的TreeMap来实现。。。

测试案例：

向两种结构中分别放入相同数量的随机数，然后不断的将他们中的最小的节点去取出来。。。。

其中红黑树的代码如下：

package Time;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.Date;
import java.util.TreeMap;

public class RbTree<T> extends TreeMap<T, Object>{
	/**
	 * 
	 */
	private static final long serialVersionUID = 1L;
	
	private Object PER = new Object();
		
	
	public void add(T node) {
		this.put(node, PER);
	}
	
	public T poll() {
		if (super.size() > 0) {
			T node = super.firstKey();   //获取当前红黑树最左边的key，也就是最小的key
			super.remove(node);  //将这个key从树形结构中删除
			return node;
		} else {
			return null;
		}
	}
	
	
	public static void main(String args[]) throws IOException {
		RbTree<Integer> rtTree = new RbTree<Integer>();
		int max = 1000000;
		long before = (new Date()).getTime();
		for (int i = max; i > 0; i--) {
			rtTree.add(new Integer((int)(Math.random() * max)));
		}
	
		Integer t = rtTree.poll();
		while (t != null) {
			//System.out.println(t.toString());
			t = rtTree.poll();
		}
		
		long after = (new Date()).getTime();
		System.out.println(((double)after - (double)before) / 1000);
		BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
		reader.readLine();
	}
	
}

其中，分别测试了100万，200万，600万和1000万的数据量。。。

最后的结论是：

红黑树的性能比小根堆好（都是近似时间复杂度O(nlogn) ），一般处理相同的数据量，小根堆需要的时间大概是红黑树的两倍左右，当然这也不排除我写的小根堆代码不行，毕竟红黑树用的代码基本上都是java类库的。。。。。。