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1、直接寻址表全域U很大的时候，容易导致内存不足；实际存储的关键字集合K相对U来说可能很小使得分配给T的大部分空间都被浪费掉。2、哈希表两个关键字可能同时映射到一个槽中1）通过链接法解决冲突CHAINED-HASH-INSERT(T,x)insert x at the head of list T[h(x.key)]CHAINED-HASH-SEARCH(T,k)search for

查找关键字k： 输入一个指向树根的指针和关键字kTREE-SEARCH(x，k）if x==NIL or k==x.key return xif k<x.key return TREE-SEARCH（x.left,k)else return TREE-SEARCH(x.right,k)迭代版本ITERACTIVE-TREE-SEARCH(x,k)while x!=NIL

1. 满足下面红黑性质的二叉搜索树1、每个节点或是红的或是黑色2、根节点是黑色3、每个叶结点是黑色4、如果一个叶结点是红色，那么它的两个子节点都是黑色的5、对每个节点，从该节点到其后代叶结点的简单路径上，均包含相同数目的黑色节点。 2. 一棵有n个内部节点的红黑树的高度至多为2lg（n+1） 3. 在对红黑树进行update的时候，必须通过**旋转**改变某些节点的颜色以及指针结构以维持

查找最小值MINIMUM（A) 1. min=A(1) 2. for i=2 to A.length 3. if min>A[i] 4. min=A[i] 5. return min 选择排序代码 #include<iostream> using namespace std; void sort(int [],int); int main(){ int a[],i;

扩张红黑树构造出两种数据结构动态顺序统计：支持一般动态集合上顺序统计操作的数据结构，通过这种结构我们可以快速的找到一个集合中的第i小的数，或者一个指定元素在集合中的全序中的位置。 修改红黑树使得可以在O（lgn）时间内确定任何的顺序统计量，集合在集合线性序中的位置成为元素的**秩**。在红黑树的节点中添加了一个新的属性x.size，包含了以x为根的（包含x）的子树的内节点数，即这棵子树的大