05. 伸展树（Splay Tree）

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#伸展树 #Splay Tree #数据结构

本文深入介绍了伸展树(SplayTree)的基本概念与实现原理, 为读者提供了理解伸展树特性的全面视角。
伸展树详解（SplayTree）（可视化工具）
codingriver的博客
08-04 1639
参考：邓俊辉 的数据结构，图片来自该资料 除了AVL树，本章将按照二叉搜索树的介绍，继续介绍平衡二叉搜索树家族中的另一个成员—Splay伸展树。 伸展树（SplayTree） 相对于AVL，Splay的实现更为简捷。伸展树无需时刻都严格地保持全树的平衡，但却能够在任何足够长的真实操作序列中，保持分摊意义上的高效率。伸展树也不需要对基本的二叉树节点结构，做任何附加的要求或改动，更不需要记录平衡因子或高度之类的额外信息，故适用范围更广。 通常在任意数据结构的生命期内，执行不同操作的概率往往极不均衡，而且.
数据结构 - 伸展树 Splay Tree
爱吃柚子的好奶罐
02-23 943
目录 一、什么是伸展树？ 二、Splay操作的设计模式 三、旋转操作讨论 四、删除操作 五、完整程序 一、什么是伸展树？ 80-20黄金法则显示，日常中我们80%的访问发生在20%的数据上。 如果我们能够把经常访问的节点推到靠近根节点的位置，那么就可以极大的提高访问速度。 这就是伸展树的出发点，并实现了以下方案：每次查找节点之后对树进行重构（旋转操作），把被查找的节点搬移到树根。 与二叉...
伸展树(SplayTree)-Python实现
高一少年的博客
12-04 587
文章目录伸展树(Splay Tree)的特点搜索(Search)插入(insert)归纳代码实现 Reference：https://www.geeksforgeeks.org/splay-tree-set-2-insert-delete/ 伸展树(Splay Tree)的特点 二叉搜索树(BST)操作最坏情况下的时间复杂度为O(n)。最坏的情况发生在树倾斜的时候。通过AVL和红黑树，我们可以...
伸展树(Splay tree)图解与实现
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小张的专栏
11-02 4万+
个人技术博客：http://blog.ztgreat.cn 一、伸展树    本文介绍了二叉查找树的一种改进数据结构–伸展树（Splay Tree）。它的主要特点是不会保证树一直是平衡的，但各种操作的平摊时间复杂度是O(log n)，因而，从平摊复杂度上看，二叉查找树也是一种平衡二叉树。另外，相比于其他树状数据结构（如红黑树，AVL树等），伸展树的空间要求与编程复杂度要小得多。 伸展树...
伸展树(splay tree)
zy010101博客
10-16 3042
对于二叉查找树而言，每次操作的最坏时间复杂度是O(N)。（当树退化为链表的时候）。为了解决这个问题，我们给树附加了一个平衡条件。平衡条件限制了任何节点的深度都不能过深。其中一种限制条件是：一颗二叉查找树的左子树和右子树的高度差不能超过1，这个条件限制产生了AVL树。 二叉查找树的最坏操作是O(N)。但是这样的操作并不常见。所以累加起来的时间就变得比单次操作时间的最坏情形要重要的多。但是二叉查找树...
伸展树 Splay Tree
一代键客的博客
08-14 224
在二叉搜索树的基础上加了每次访问的节点都会变为根节点 伸展树 JAVA 实现 1、节点定义 private static class SplayTreeNode<T extends Comparable<T>> { private T element; private SplayTreeNode<T> leftNode; private S...
splay tree.java_伸展树--java
weixin_36285931的博客
02-13 235
文字转载自：http://www.cnblogs.com/vamei代码转载自：http://www.blogjava.net/javacap/archive/2007/12/19/168627.html我们讨论过，树的搜索效率与树的深度有关。二叉搜索树的深度可能为n，这种情况下，每次搜索的复杂度为n的量级。AVL树通过动态平衡树的深度，单次搜索的复杂度为log(n) (以上参考纸上谈兵 AVL树...
splay tree.java_伸展树--Java实现
weixin_36124888的博客
02-13 420
前言前面的学习中，笔者就二叉树、二叉查找树、平衡二叉树进行了一些总结。此篇文章主要讨论伸展树。我们知道的是在二叉查找树上的基本操作(查找、插入)的时间复杂读与树的高度成正比的关系。对于一个含有N个结点的二叉查找树来说，这些操作的最坏运行情况为OlogN)。但是我们这知道在极端的情况下，会导致树退化为一个单支树，这导致了操作时间为O(N)。为了克服上面的情况，出现了一些二叉查找树的变形，例如上篇文章...
伸展树(Splay tree)图解与实现(2020.10.22).pdf
10-26
### 伸展树(Splay Tree)概述 伸展树（Splay Tree）是一种自调整的二叉搜索树，由Daniel Sleator和Robert Tarjan在1985年提出。其核心思想是在每次访问节点后，通过一系列的旋转操作将被访问的节点调整到树根的位置...
数据结构伸展树splay.rar
07-16
伸展树（Splay Tree），也叫分裂树，是一种二叉排序树，它能在O(log n)内完成插入、查找和删除操作。它由丹尼尔·斯立特Daniel Sleator 和 罗伯特·恩卓·塔扬Robert Endre Tarjan 在1985年发明的。 [1] 在伸展树上...
常用SCSI数据结构的详细注释和用法
追赶时代的博客
01-06 301
本文介绍了SCSI协议在USB存储设备中的核心数据结构及其应用。主要内容包括：1) SCSI命令块包装器(CBW)和状态包装器(CSW)的结构与用途，用于USB存储设备的命令封装和状态返回；2) 设备信息查询(INQUIRY)、容量报告(ReadCapacity)和错误感知(SenseData)等关键数据结构；3) 通用SCSI命令表示和请求封装方法。这些数据结构构成了SCSI协议栈的核心，特别适用于光存储项目中设备通信、识别、容量计算和错误处理等场景，为激光器/DMD控制命令的封装和管理提供了完整解决方案
Matlab入门案例介绍—常用的运算符及优先级
m0_59012156的博客
01-01 592
本文介绍了MATLAB中常用的运算符及其应用。算术运算符包括基本运算（+,-,,/,^）和矩阵运算（.,./,.^）等；关系运算符（==,~=,>,<,>=,<=）用于比较数值或矩阵；逻辑运算符分为元素级（&,|,~）和短路型（&&,||）。文章详细说明了各类运算符的使用方法、应用场景和注意事项，特别强调了矩阵运算与数组运算的区别。最后总结了MATLAB运算符的优先级顺序，括号运算具有最高优先级。这些运算符是MATLAB编程的基础组成部分，广泛应用于矩阵运算、
数据结构之树与二叉树：重点梳理与拓展
nice_lcj520的博客
01-06 761
同时，所有节点的边数之和为n-1（树的边数=节点数-1），而边数也等于n1* 1 + n2* 2（度为1的节点贡献1条边，度为2的贡献2条），联立可得n0 = n2 + 1。左孩子为5，右孩子为6（若n>6）。size()：统计节点总数：递归实现，根节点为1，加上左子树节点数和右子树节点数，即size(root) = 1 + size(root.left) + size(root.right)（空节点返回0）。比如深度为3的满二叉树，总节点数为7（1+2+4），符合“深度为k的二叉树最大节点数”的规律。
408真题解析-2009-10-数据结构-排序
tobias的博客
01-04 440
摘要：本文分析2009年一道排序算法选择题，题目要求根据第二趟排序结果反推所用算法。通过排除法：冒泡和选择排序会固定极值位置（不符合），二路归并排序第二趟应有4元素有序段（不符合），最终确定是插入排序（前3个元素有序）。总结各排序算法"趟"的特征：插入排序前k+1个有序，冒泡排序末尾k个有序，选择排序前k个有序，归并排序每2^k个元素有序。答案为B（插入排序）。
算法和数据结构--时间复杂度和空间复杂度
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本文聚焦时间复杂度与空间复杂度这两个衡量算法效率的核心指标，旨在帮助读者理解其本质与应用价值。首先阐释两者的基础定义、表示方法及核心作用，解决硬件差异、数据量变化导致的算法评判偏差问题；随后详细拆解计算原则与步骤，梳理常见复杂度类型及对应场景；通过冒泡排序、二分查找等实例深化理解，探讨时间与空间的权衡逻辑，纠正常见认知误区。最终助力读者掌握复杂度分析方法，为算法选择与优化提供科学依据，提升算法思维与开发实践能力。
408真题解析-2009-2-数据结构-栈-队列-进出规则
tobias的博客
01-03 497
栈是一种后进先出（Last In First Out, LIFO） 的线性表。它限定仅在表尾（称为栈顶）进行插入和删除操作。另一端称为栈底。进出规则：入栈（Push）：将新元素放到栈顶，成为新的栈顶元素。出栈（Pop）：删除栈顶元素，并返回其值，原栈顶的下一个元素成为新的栈顶。特点：栈的插入和删除操作只允许在栈顶进行。栈底元素是最早进入栈的元素，而栈顶元素是最后进入栈的元素。栈可以用顺序存储结构（数组）或链式存储结构（链表）实现。
python基础：python语言的数据结构+面试习题
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A1063348628的博客
01-07 530
Python内置数据结构包括：列表（可变有序序列）、元组（不可变有序序列）、字典（键值对集合）、集合（无序唯一元素）和字符串（不可变字符序列）。列表支持增删改查操作，元组更高效但不可修改，字典通过键快速访问值，集合用于去重和集合运算。此外，标准库还提供队列、栈等高级结构。面试常见问题包括数据结构特性比较（如列表vs元组）、基本操作实现（如字典查询成绩）以及编程题（如列表去重）。掌握这些数据结构及其应用场景是Python编程的基础。
数据结构 17 【复习】习题
im_AMBER的博客
01-03 732
已知遍历组合能否唯一确定二叉树核心逻辑前序 + 中序✅ 可以前序定根，中序分左右后序 + 中序✅ 可以后序定根，中序分左右前序 + 后序❌ 不可以只能定根和元素集合，无法分左右关键记忆点：中序是 “分左右” 的核心，必须搭配前序（或后序）的 “定根” 功能，才能唯一还原二叉树。
伸展树SplayTree：一种自调整二叉排序树
"伸展树(Splay Tree)是一种自调整的二叉排序树，由Daniel Sleator和Robert Tarjan提出。这种数据结构能在O(logn)的时间复杂度内完成插入、查找和删除操作，并且不需要像其他平衡二叉树那样维护额外的平衡信息。伸展...
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