平衡二叉树，红黑树

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本文主要介绍了两种重要的平衡树数据结构——平衡二叉树和红黑树。平衡二叉树是一种特殊的二叉查找树，在进行插入和删除操作时通过旋转等方式保持树的平衡，从而确保树的高度尽可能小，提高查找效率。红黑树是一种自平衡二叉查找树，通过对节点进行着色（红色或黑色），并在插入和删除操作中维护特定的性质来保持树的平衡状态。
chenkui5098
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【二叉树进阶】红黑树（Red Black Tree） - 平衡二叉搜索树
codewinter的博客
06-21 3707
红黑树，是一种平衡二叉搜索树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是 Red 或 Black。通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出2倍，因而是接近平衡的。AVL树和红黑树：红黑树更多是一种折中的选择，它舍弃平衡二叉树的严格平衡，换取节点插入时尽可能少的调整。因为红黑树的旋转情况少于AVL树，使得红黑树整体性能略优于AVL树，不然map和set底层怎么会用红黑树呢，包括很多语言的库里面都用了红黑树。如果发明AVL树的人是天才的话，那么发明红
【算法导论】树：二叉搜索树，平衡二叉树，红黑树，二叉堆，B-Tree，跳表
qq_42146775的博客
11-06 1827
文章结构二叉搜索树1. 介绍2. 插入3. 删除4. 二叉搜索树优化——随机二叉搜索树平衡二叉树1. 介绍2. 旋转（重要基础，维护性质的操作）3. 插入4. 删除红黑树1. 介绍2. 插入下面是case A代码的三种情况3. 然后我们看一个例子二叉堆1. 介绍2. 上滤，下滤（重要基础，维护性质的操作，大根堆为例）2.1 上滤：增大值或者插入操作需要用到2.2 下滤：减小值或者删除操作需要用到3. 如何建立堆3. 应用：堆排序4. 应用：优先队列1.返回最大值2. 出队操作3. 入队操作4. 修改值B-T
平衡树和二叉树的区别
riemann_的博客
09-25 4081
一、平衡二叉树（AVL树） 1、概念 AVL树是带有平衡条件的二叉查找树，一般是用平衡因子差值判断是否平衡并通过旋转来实现平衡，左右子树树高不超过1，和红黑树相比，AVL树是严格的平衡二叉树，平衡条件必须满足（所有节点的左右子树高度差不超过1）。不管我们是执行插入还是删除操作，只要不满足上面的条件，就要通过旋转来保持平衡，而旋转非常耗时的，由此我们可以知道AVL树适合用于插入与删除次数比较少，但查找多的情况。 2、局限性 由于维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地
平衡二叉树和红黑树
2202_75483664的博客
07-22 968
以不平衡的点作为支点，将根节点的右侧往左拉，原先的右子节点变成新的父节点，并把多余的左子节点出让，给已经降级的根节点当右子节点。以不平衡的点作为支点，将根节点的左侧往右拉，原先的左子节点变成新的父节点，并把多余的右子节点出让，给已经降级的根节点当左子节点。如果一个节点没有子节点或者父节点,则该节点相应的指针属性值为Nil,这些Nil视为叶节点,每个叶节点(Nil)是黑色的。从添加的节点开始，不断的往父节点找不平衡的节点。从添加的节点开始，不断的往父节点找不平衡的节点。
平衡二叉树 VS 红黑树
qq_44419734的博客
06-24 1731
①根叶黑：根结点、叶结点都是黑色地②不红红：不存在两个相邻地红结点③黑高同：对每个结点，从该结点到任意一个叶结点的简单路径上，所含黑结点的数量相同④左根右满足二叉排序树的性质①黑高:从该结点出发(不含该结点)到达任一叶结点的路径上黑结点的数量②叶结点：在红黑树中，“叶结点”通常指“失败结点”①从根节点到叶结点的最大路径不大于最短路径的2倍由不红红和黑路同推出来，这一点就比平衡二叉树性能好，左右高度2倍，而平衡二叉树要求左右高度1②有n个内部结点的红黑树高度。
【数据结构】平衡二叉树 红黑树 和 B+树 的区别
huahualinnn的博客
06-06 580
数据结构三剑客AVL树、红黑树和B+树的核心差异：AVL树严格平衡，查询快但维护成本高，适合查多改少场景；红黑树平衡性稍弱但插入删除效率高，适合频繁读写；B+树多叉结构、叶子节点存数据且形成链表，特别适合范围查询和磁盘存储，是数据库索引的首选。三者各有优势，适用场景不同：AVL用于内存高查频率，红黑树用于高并发读写，B+树用于外存和数据库。
二叉树&平衡二叉树&二叉查找树&红黑树浅析
西岭千秋雪的博客
11-11 1125
本篇作为集合类源码浅析のJDK1.8HashMap红黑树的前置篇个人笔记，从各自的特点到演变过程，介绍数据结构中的各类树结构。
平衡二叉树之红黑树
qq_56628506的博客
10-01 1408
红黑树详解，插入算法
平衡二叉树、红黑树、B树、B+树
weixin_45885074的博客
04-25 2027
learning note
平衡二叉树与红黑树
wangjifa10的博客
08-19 2617
平衡二叉树与红黑树一、红黑树的性质：二、红黑树的主要用途，和其他树的比较：三、运用场景 一、红黑树的性质：    红黑树是一颗二叉搜索树，通过对任何一条从根到叶子的简单路径上各个结点的颜色进行约束，红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出2倍，因而是近似于平衡的。   树的每个结点包含5个属性，color，key，left，right，p。如果一个结点没有子结点或父结点，则该结点的响应指针属性的指为...
C++ STL和平衡二叉树红黑树
无敌秋
03-31 2237
在实际使用过程中，到底选择这几种容器中的哪一个，应该根据遵循以下原则： １、如果需要高效的随机存取，不在乎插入和删除的效率，使用vector； 2、如果需要大量的插入和删除元素，不关心随机存取的效率，使用list； 3、如果需要随机存取，并且关心两端数据的插入和删除效率，使用deque； 4、如果打算存储数据字典，并且要求方便地根据key找到value，一对一的情况使用map，一对多的情况使用multimap； 5、如果打算查找一个元素是否存在于某集合中，唯一存在的情况使用set，不唯一存在的情况使用mul
二叉树、红黑树 、平衡二叉树
qq_23412557的博客
03-01 723
二叉树、红黑树 、平衡二叉树
一个基于Python语言实现的全面算法与数据结构学习库_包含二叉搜索树平衡二叉树红黑树B树B树堆赢者树输者树等树结构以及插入排序快速排序选择排序归并排序分.zip
10-04
库中不仅包括了众多的树结构，如二叉搜索树、平衡二叉树、红黑树、B树和B+树，还涵盖了多种排序算法，比如插入排序、快速排序、选择排序和归并排序。 首先，让我们探讨一下库中包含的各种树结构。二叉搜索树（BST）...
二叉查找树(BST)，平衡二叉树(AVL)，红黑树之间的区别
Linkai12138的博客
10-14 1886
1. 4者的区别与联系 二叉树，二叉查找树(BST)，平衡二叉树(AVL)，红黑树之间的区别： 根据百度百科给出的定义，它们之间的关系可以用下图表示，平衡二叉树（平衡二叉查找树，AVL）和红黑树都是二叉查找树的一种，区别就是平衡二叉树严格平衡，红黑树是弱平衡。 而AVL树由于实现比较复杂，而且插入和删除性能差，在实际环境下的应用不如红黑树。 2. 二叉查找树（BST） 2.1 定义 左子树的值小于根节点的值，右子树的值全部大于根节点的值；左右子树分别都是一颗二叉查找树。（递归定义） 3.1.2 缺点 可
状态估计电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）
12-07
【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开，介绍了基于Matlab代码实现的相关方法和技术。通过对电力系统测量数据的分析，利用状态估计技术识别和分类异常数据，如坏数据或错误操作，从而提升电力系统监控的准确性与可靠性。文中可能涉及残差分析、假设检验、标准化残差、加权最小二乘法（WLS）等核心技术，并结合具体Matlab代码演示异常检测流程与分类策略，帮助研究人员深入理解状态估计在实际工程中的应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业相关技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网监控与调度系统中，实现对实时测量数据的质量控制；②用于教学与科研，加深对电力系统状态估计理论与异常处理机制的理解；③为电力系统自动化与可靠性分析提供技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，逐步调试并理解每一步算法实现，同时参考电力系统状态估计的经典文献，以加强对异常检测数学模型和工程背景的认识。
新增图书统计表.xlsx
12-07
新增图书统计表.xlsx
秀视频微信小程序社交软件项目_基于微信小程序端的短视频社交平台与后台管理系统_实现用户发布短视频添加滤镜背景音乐点赞评论下载分享转发功能_包含人员管理短视频管理背景音乐管理.zip
12-07
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固定资产借用归还登记表.doc
12-07
固定资产借用归还登记表.doc
nats.swift-Swift资源
最新发布
12-08
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
二叉搜索树平衡二叉树 红黑树适用范围
01-17
### 不同类型树的适用场景及其优缺点 #### 二叉搜索树 (BST) **特点** 在二叉搜索树中，每个节点的关键字值大于其左子树中的任何关键字值，并且小于其右子树中的任何关键字值[^5]。 **优点** - 插入和删除操作相对简单直观。 - 对于基本的操作如查找、最小/最大键检索等，在理想情况下可以达到 O(h) 的时间复杂度，其中 h 是树的高度。 **缺点** - 如果输入序列接近有序，则可能导致生成的树退化成链表形式，使得最坏情况下的查询效率降至线性级别 O(n)[^3]。 **应用场景** 适用于那些不需要严格控制访问速度的应用场合，比如小型数据库索引或是作为其他更高级数据结构的基础组件之一。当数据集较小或更新频率较低时表现良好。 ```python class Node: def __init__(self, key): self.left = None self.right = None self.val = key ``` --- #### 平衡二叉树 (AVL Tree) **特点** 这是一种严格的平衡二叉搜索树，要求任意节点左右两棵子树高度相差最多为一，从而确保整体结构保持较为均衡的状态[^2]。 **优点** - 提供了稳定的对数级时间复杂度 O(log n)，无论是在最佳还是最差的情况下都能保证高效执行各种基础操作。 **缺点** - 维护这种严格的平衡条件增加了额外的成本，特别是在频繁发生插入和删除动作的时候可能会触发大量的旋转调整过程来恢复原有的形态[^1]. **应用场景** 适合用于构建高性能的需求下需要快速定位元素的数据集合体，例如内存中的高速缓存系统或者是编译器内部符号表管理等领域内。 ```python def insert(node, key): # Standard BST insertion code here... # Update the balance factor of each node and # Balance this node if needed. ... ``` --- #### 红黑树 (Red-Black Tree) **特点** 属于一种弱化的平衡二叉查找树，允许一定程度上的不平衡存在，但通过特定的颜色标记机制以及相应的修复算法来间接实现近似均匀分布的效果。 **优点** - 减少了因维持完全平衡所带来的高昂代价，同时依然能够提供较好的渐进性能保障，即大多数时候仍能享受到接近 O(log n) 的优越特性。 - 更加灵活的设计理念使其成为许多实际应用的理想选择对象，尤其是在面对动态变化较大的环境之中表现出色。 **缺点** - 实现起来要比普通的二叉搜索树更加复杂一些，涉及到更多种类的状态转换逻辑处理。 **应用场景** 广泛应用于操作系统内核层面的任务调度队列维护、文件系统的元数据组织等方面；另外像 STL 中 map/set 容器底层也是采用此类方式存储关联型资料记录。 ```cpp struct rb_node { struct rb_node *rb_parent; struct rb_node *rb_left; struct rb_node *rb_right; long rb_color; /* Red or Black */ }; ```
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