什么是二叉数?它是哪里面的知识?

本文介绍了二叉树的基本概念及其性质,并详细讲解了三种不同的遍历方式:先序遍历、中序遍历及后序遍历。此外,还提供了一个关于如何将算术表达式转换为后缀表达式的实例。
它是一种树型结构,简单地说,形如下面的图形称为二叉树。它是数据结构的知识 

除空二叉树外,有一个唯一的根接点,左、右子树都是二叉树。

可以得知:

1、 二叉树的每个结点至多只有二棵子树(即不存在结点的度大于2的结点)。

2、 二叉树的子树有左右之分,其次序不能任意颠倒。



二叉树的性质:

1、 在二叉树的第i层上至多有2i-1个结点(i>=1)。

2、深度为k的二叉树最多有2k-1个结点。
3、 对任何一棵二叉树T,如果其终端结点数为n0个,度为2的结点数为n2个,则n0=n2+1个。


满二叉树:是指一棵深度为K且有2k-1个结点的二叉树。



二叉树的遍历方法



(先序)先根遍历:(根左右)先访问根,再访问左子树,最后访问右子树,则可得如下的序列:abcdef

(中序)中根遍历:(左根右)先访问左子树,再访问根,最后访问右子树,则可得如下的序列:cbdaef

(后序)后根遍历:(左右根)先访问左子树,再访问右子树,最后访问根,则可得如下的序列:cdbfea



练习:

1、表达式(1+34)*5-56/7 的后缀表达式为( )。

A) 1+34*5-56/7 B) -*+1 34 5/56 7 C) 1 34 +5*56 7/-

D) 1 34 5* +56 7/- E) 1 34+5 56 7-*/

解:表达式(1+34)*5-56/7 的后缀表达式即为该表达式对应的二叉树的后序遍历。

所以,首先按运算优先级关系画出(1+34)*5-56/7的二叉树,然后再用后序遍历得出结果。
<think>嗯,用户之前问过哈希表的相关知识,现在接着问哈希表的红黑树是什么。首先,我需要确认用户的问题是否准确。哈希表和红黑树其实是两种不同的数据结构,但可能在某些情况下会结合使用,比如Java 8中的HashMap在冲突时用链表转红黑树来处理。 用户可能是在学习哈希表的时候,遇到了红黑树作为冲突解决方法的情况,所以想知道这两者的关系。也有可能用户对Java的HashMap实现有所了解,知道里面用了红黑树,所以想深入了解。我需要先解释红黑树的基本概念,然后说明它在哈希表中的具体应用场景。 首先,红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它的特性确保树的高度大致平衡,从而保证操作的时间复杂度是O(log n)。而哈希表通常使用链表来处理冲突,但当链表过长时,查找效率会下降。这时候将链表转换为红黑树可以提高性能,尤其是在最坏情况下。 接下来要说明为什么在哈希表中使用红黑树。比如在Java的HashMap中,当链表长度超过阈值(如TREEIFY_THRESHOLD=8),就会将链表转为红黑树,这样即使有大量冲突,查找时间也能从O(n)降到O(log n)。而当节点减少时,又会转换回链表,以节省空间。 还需要比较红黑树和其他结构(比如AVL树)的优缺点,解释为什么选择红黑树。红黑树的平衡条件相对宽松,插入和删除操作需要的旋转较少,适合频繁更新的场景,这对于哈希表来说很重要,因为哈希表经常需要动态调整。 另外,要提到红黑树在哈希表中的具体实现,比如如何存储键值对,如何保持树的平衡,以及哈希函和比较器的作用。可能还需要指出,红黑树的使用增加了实现的复杂性,但在高冲突的情况下确实能提升性能。 用户可能的疑问点包括:为什么选择红黑树而不是其他结构?转换的阈值是如何确定的?红黑树如何与哈希表结合使用?需要逐一解答这些潜在问题,确保解释清晰易懂。 最后,总结红黑树在哈希表中的作用,强调其在处理冲突时的优势,以及适用的场景和限制。这样用户不仅能理解概念,还能知道实际应用中的权衡和设计考虑。</think>--- ### 哈希表中红黑树的作用与原理详解 #### 一、红黑树基础概念 **红黑树(Red-Black Tree)** 是一种**自平衡二叉搜索树**,通过颜色标记和特定规则维持树的平衡,确保最坏情况下操作时间复杂度为 **$O(\log n)$**。 **核心特性**: 1. 每个节点为红色或黑色 2. 根节点和叶子节点(NIL节点)为黑色 3. 红色节点的子节点必须为黑色 4. 从任意节点到其所有叶子节点的路径包含相同量的黑色节点 --- #### 二、哈希表与红黑树的结合场景 在哈希表实现中,红黑树主要用于**优化冲突处理**,典型应用案例是 **Java 8+的HashMap**: 1. **传统冲突处理**:链地址法使用链表存储冲突键值对,链表过长时查找效率退化为 **$O(n)$** 2. **红黑树优化**:当链表长度超过阈值(默认8),自动将链表转换为红黑树,查找效率提升至 **$O(\log n)$** --- #### 三、红黑树在哈希表中的具体实现 ##### 1. 结构转换规则 - **链表 → 红黑树**:当链表长度 ≥ `TREEIFY_THRESHOLD`(默认8)且哈希表总容量 ≥ `MIN_TREEIFY_CAPACITY`(默认64) - **红黑树 → 链表**:当树节点 ≤ `UNTREEIFY_THRESHOLD`(默认6) ##### 2. 键值存储方式 - 红黑树节点继承自链表节点,保留`next`指针(兼容链表遍历) - 节点额外维护`parent`、`left`、`right`指针(树结构需求) --- #### 四、红黑树的优势 | 对比维度 | 链表(冲突时) | 红黑树(冲突时) | |----------------|----------------|------------------| | **查找效率** | $O(n)$ | $O(\log n)$ | | **插入效率** | $O(1)$(尾部) | $O(\log n)$ | | **删除效率** | $O(n)$ | $O(\log n)$ | | **空间开销** | 低 | 较高(需树指针) | > **关键设计取舍**:通过略微牺牲插入效率,换取查询性能的显著提升,适用于**高频查询、低频修改**的场景。 --- #### 五、红黑树与哈希表的协同机制 1. **哈希函作用** 先通过哈希函定位桶(Bucket),再通过红黑树处理桶内冲突: $$ \text{index} = \text{hash}(key) \mod \text{capacity} $$ 2. **键比较规则** - 若键实现`Comparable`接口,红黑树直接使用自然顺序 - 否则根据哈希值比较(若哈希值相同,再调用`System.identityHashCode`) --- #### 六、代码示例(Java HashMap简化逻辑) ```java // 红黑树节点定义 static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // 父节点 TreeNode<K,V> left; // 左子节点 TreeNode<K,V> right; // 右子节点 boolean red; // 颜色标记 // 树化操作(链表→红黑树) final void treeify(Node<K,V>[] tab) { // 构建红黑树逻辑... } } ``` --- #### 七、应用场景与限制 **适用场景**: - 哈希表容量大且冲突频繁(如恶意构造哈希碰撞攻击) - 需要稳定查询性能保障(如高频读操作的缓存系统) **局限性**: - 内存占用较高(每个树节点需额外存储3个指针) - 转换操作有性能开销(需权衡阈值设置) --- ### 总结 哈希表结合红黑树的设计,通过**动态数据结构切换**,在冲突处理上实现了: - **时间效率**:平衡了插入与查询操作 - **空间效率**:仅在必要时使用红黑树 这种混合结构是工程实践中**时空权衡(Time-Space Tradeoff)**的典型范例,尤其适合对性能要求苛刻的大规模据处理场景。
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