r-b tree vs avl

最新推荐文章于 2024-08-13 11:13:13 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： tree
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数据结构小笔记-BST、AVL、Splay-Tree、B-Tree、R&B-Tree、Hash Table
.
04-27 894
教材：算法导论、具体数学。 递归：减而治之 or 分而治之。 迭代： ADT = “说明书”。 Pavlov said his dogs are male forever.
C语言经典算法之R-tree算法（伪代码）
weixin_56154577的博客
03-02 1180
R-tree通过将空间分割成多个区域，并将这些区域及其包含的对象存入树形结构中，以提高空间对象的查询效率。每个节点可以包含多个矩形区域（称为MBR，Minimum Bounding Rectangle，最小边界矩形），每个矩形对应一组子对象或子节点。
红黑树R-B Tree
刘皇叔说Java的博客
08-13 873
红黑树（Red Black Tree）是一种自平衡的二叉查找树，在计算机科学中广泛使用，其典型的用途是实现关联数组。R-B Tree，全称是 Red-Black Tree，又称为“红黑树”，它一种特殊的二叉查找树。红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色，可以是红(Red)或黑(Black)定义：红黑树是一种特殊的二叉查找树，它通过特定的操作（如旋转和重新着色）来保持树的平衡，从而获得较高的查找、插入和删除性能。
AVL、B-TREE、B+TREE及算法可视化网站
IS_MOKE的博客
02-16 801
AVL、B-TREE、B+TREE及算法可视化网站
树 - 红黑树(R-B Tree)
珍惜当下
12-21 899
红黑树（Red Black Tree） 是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，典型的用途是实现关联数组，是平衡二叉树和AVL树的折中。
R-B Tree
likaiwalkman@csdn - Code Study Area
06-08 885
A red–black tree is a kind of self-balancing binary search tree. Each node of the binary tree has an extra bit, and that bit is often interpreted as the color (red or black) of the node. These color
学习笔记：动态查找表（Binary Sort /AVL/B/B+/R-B Tree简单介绍）
张小憨憨的博客
12-15 448
动态查找表（Binary Sort /AVL/B/B+/R-B Tree简单介绍） 动态查找表动态查找表（Binary Sort /AVL/B/B+/R-B Tree简单介绍）二叉排序树二叉排序树的查找二叉排序树的插入二叉排序树的删除平衡二叉树（AVL树）平衡二叉排序树的类型定义AVL树失衡AVL树的调整AVL树的局部性旋转调整的方法AVL树的插入操作LL型—单向右旋RR型—单向左旋LR型—先左旋后右旋LR型—先右旋后左旋多路平衡查找树B-树B-树的结点结构示意B+树红黑树 二叉排序树 定义：二叉排序树或者
解题报告-PAT - Root of AVL Tree
随风浪仔的专栏
10-18 564
解题报告-PAT - Root of AVL Tree ZOJ 1066题
C++(数据结构与算法):51---平衡搜索树之红黑树（R-B tree）
董哥的黑板报
02-09 882
一、红黑树 红黑树每一个节点的颜色只有两种，要么是黑色要么是红色 红黑树的其它特性可以用相应的扩充二叉树来说明，如下图所示： 阴影的代表黑色节点，白色代表红色节点，最底下的正方形为外部节点（外部节点的概念可以参阅：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41453285/article/details/103643863） 每个节点之间的指针也带有颜色，例如下面的细线代表红色指...
B树、B-树、B+树、B树++、R-tree总结
09-20
B树、B-树、B+树以及B树++和R树是数据库和文件系统中常用的高效数据结构，它们主要用于实现磁盘或其他外部存储的查找。这些数据结构的设计目标是减少磁盘I/O操作，提高数据访问速度，因为磁盘读写速度远慢于内存。 ...
数据结构与算法——平衡二叉树（AVL树）与红黑树（R-B树)
nswdiphone6的博客
03-12 463
二叉平衡树（AVL） **二叉排序树存在的问题：**假定给出数组{1，2，3，4，5，6} 问题分析： 左子树全部为空，从形式上看，更像一个单链表。 插入速度没有影响，但查询速度明显降低（需要依次比较）不能发挥BST的优势，因为每次还需要比较左子树，查询速度比单链表还慢。 解决方法：平衡二叉树（AVL） AVL树本质上是一颗二叉排序树，但是它又具有以下特点： 它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。 并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。 平衡因子(bf)：结点的左子树的深度减去
数据结构与算法分析之--->AvlTree的实现
Elapsed_Hiyori的专栏
03-06 652
主体风格参照Weiss于《数据结构与算法分析（C语言描述）》中的AvlTree的相关描述 自己补全了AvlTree的删除等操作以及课后习题的高效率双旋转 /* Project: AvlTree */ /* Author: ZZ_InoRi/Elasped_Hiyoti */ /* Home: http://blog.youkuaiyun.com/Elapsed_Hiyori
虚拟同步电机Simulink仿真与并电网模型仿真：参数设置完毕，可直接使用 - 电力电子
08-09
如何利用Simulink对虚拟同步电机(Virtual Synchronous Generator,VSG)及其并电网模型进行仿真。首先概述了Simulink作为MATLAB的一部分，在电力电子仿真中的重要地位。接着阐述了虚拟同步电机的建模步骤，涵盖机械、电气和控制三个部分，并强调了参数设置对仿真精度的影响。然后讨论了并电网模型的构建方法，涉及电网结构、电压等级、线路阻抗等要素。随后讲解了参数设置的具体流程，包括电机初始状态、控制策略、并电网电压电流等。最后探讨了通过MATLAB编写控制策略和数据分析代码的方法，以及如何基于仿真结果评估电机性能和电网稳定性。 适合人群：从事电力电子领域研究的专业人士，尤其是那些对虚拟同步电机和并电网仿真感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解虚拟同步电机工作原理和并电网运行规律的研究项目。目标是在掌握Simulink仿真技巧的基础上，优化电机性能，提高电网稳定性。 阅读建议：由于涉及到大量的理论知识和技术细节，建议读者先熟悉Simulink的基本操作和相关电力电子基础知识，再逐步深入理解和实践文中提到的各种仿真技术和方法。
西门子Smart200 PLC控制V90伺服实现绝对定位与速度控制及PN通信调试
08-09
如何使用西门子Smart200 PLC控制两台V90伺服电机，实现绝对定位和速度控制的功能。文中涵盖了硬件组态、关键代码段、通信配置以及触摸屏设计要点，并提供了详细的调试说明和常见问题解决方案。主要内容包括：硬件连接方式、运动控制指令库的应用、IO映射配置、触摸屏界面设计、以及具体的调试步骤和注意事项。 适合人群：从事自动化控制系统设计与维护的技术人员，尤其是对西门子PLC和伺服系统有一定了解的工程师。 使用场景及目标：适用于工业自动化项目中需要精确控制伺服电机的位置和速度的情况。目标是帮助工程师快速掌握Smart200 PLC与V90伺服系统的集成方法，确保系统稳定可靠地运行。 其他说明：文中还提到了一些实用技巧，如坐标系转换设置、通信稳定性优化措施等，有助于提高项目的实施效率和成功率。
基于Maxwell方程的静电场电位分布研究及其工程应用 · Maxwell方程
08-09
Maxwell方程在静电场电位分布研究中的应用。首先阐述了Maxwell方程组作为描述电磁场基本工具的重要性，接着具体分析了静电场中电场强度和电位分布的特点，特别是在不同电介质环境下的表现。文中还讨论了电位分布受地形、地貌、天气等因素的影响，并通过实际案例展示了静电场电位分布在电力传输等工程领域的应用。最后强调了准确描述静电场电位分布对于确保电力传输稳定性和安全性的重要意义。 适合人群：从事电气工程、物理学及相关领域的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要理解和解决静电场电位分布相关问题的研究和工程项目，如电力传输系统的设计与优化。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还结合了实际案例，有助于读者更好地理解Maxwell方程在静电场电位分布中的应用。
elasticsearch-5.3.2.jar中文文档.zip
08-09
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
word文档编辑器软件打包保存程序代码QZQ-2025-8-9.txt
08-09
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【CAD入门基础课程】1.6 使用帮助.avi
最新发布
08-09
一、使用帮助 1. 通过F1键获取帮助 四种调用方法： 快捷键法：按键直接打开帮助窗口 菜单命令法：选择"帮助"下拉菜单中的"帮助"命令 界面按钮法：在标题栏单击帮助按钮 命令行输入法：在命令行输入help后按Enter键 搜索功能使用： 在搜索框输入关键词（如open）可查询相关操作 支持中文搜索（如输入"打开"） 搜索结果按相关度排序显示 点击具体条目可在右侧查看详细操作说明 2. 通过帮助学习直线的绘制 命令查询方法： 在帮助窗口搜索框输入line 查看返回的直线命令详细说明 包含参数说明和操作示例 绘制步骤： 返回操作界面选择"绘图→直线"命令 在绘图区单击指定起点 拖动鼠标到合适位置单击指定终点 按Ctrl键结束命令 连续绘制技巧： 指定终点后可继续单击绘制下一条线段 所有线段将自动连接形成折线
本课题的复合电源匹配与建模研究：从结构选择到能量管理策略及整车模型仿真验证的全面探索
08-09
电动汽车复合电源匹配建模及能量管理策略的研究。首先，阐述了复合电源（电池、超级电容和DCDC转换器）的结构选择和工作模式，包括动力电池组单独驱动、超级电容单独驱动、协同驱动和再生制动能量回收。其次，分别讨论了电池、超级电容和DCDC转换器的建模方法，强调了模型参数辨识的重要性。最后，研究了能量管理策略，包括动力电池的最佳充放电策略和电机控制策略，并通过仿真软件对整车模型进行验证，以提升电动汽车的性能和效率。 适合人群：从事电动汽车研究的技术人员、高校相关专业师生、汽车行业工程师。 使用场景及目标：适用于电动汽车设计与开发阶段，旨在提高电动汽车的性能和能源利用效率，优化复合电源系统的设计和能量管理策略。 其他说明：本文提供了详细的理论和技术背景，有助于理解和应用复合电源系统在电动汽车中的实际操作。
``` #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> // 结构体 typedef struct AVLNode { int data; struct AVLNode *left, *right; }AVLNode, *AVLTree; // 遍历 void Inorder(AVLTree T) { if (T != NULL) { Inorder(T->left); printf("%d ", T->data); Inorder(T->right); } } void Preorder(AVLTree T) { if (T != NULL) { printf("%d ", T->data); Preorder(T->left); Preorder(T->right); } } // 右旋 AVLNode* rightRotate(AVLNode *y) { AVLNode *x = y->left; AVLNode *T2 = x->right; x->right = y; y->left = T2; return x; } // 左旋 AVLNode* leftRotate(AVLNode *x) { AVLNode *y = x->right; AVLNode *T2 = y->left; y->left = x; x->right = T2; return y; } // 树/结点的高度 int Height(AVLTree T) { if (T == NULL) return -1; int rt = Height(T->left); int lf = Height(T->right); return rt > lf ? rt + 1 : lf + 1; } // 获取结点层数 void GetLevel(AVLTree T, AVLNode* A) { int h1 = Height(T); int h2 = Height(A); A->level = h1 - h2; } // 插入 AVLNode* InsertNode(AVLTree T, int K, AVLNode** A) { if (T == NULL) { T = (AVLNode*)malloc(sizeof(AVLNode)); T->left = T->right = NULL; T->data = K; return T; } if (T->data == K) return T; if (T->data > K) T->left = InsertNode(T->left, K); if (T->data < K) T->right = InsertNode(T->right, K); int balance = GetBlance(T); // 左左情况（右旋） if (balance > 1 && K < T->left->data) return rightRotate(T); // 右右情况（左旋） if (balance < -1 && K > T->right->data) return leftRotate(T); // 左右情况（先左旋，再右旋） if (balance > 1 && K > T->left->data) { T->left = leftRotate(T->left); return rightRotate(T); } // 右左情况（先右旋，再左旋） if (balance < -1 && K < T->right->data) { T->right = rightRotate(T->right); return leftRotate(T); } } // 查找结点 AVLNode* SearchNode(AVLTree T, int K) { if (T == NULL) return NULL; if (T->data == K) return T; if (T->data > K) return SearchNode(T->left, K); if (T->data < K) return SearchNode(T->right, K); } // 删除 void RemoveNode(AVLTree &T, int K) { AVLNode *p = SearchNode(T, K); AVLNode *q, *s; if (p == NULL) return; else if (p->left == NULL) p = p->right; else if (p->right == NULL) p = p->left; else { q = p; s = p->right; while(s->left != NULL){ q = s; s = s->left; } p->data = s->data; if (q != p) q->left = s->right; else q->right = s->right; free(s); } } int GetBlance(AVLNode *A) { int rt = Height(A->left); int lf = Height(A->right); return rt - lf; } AVLTree CreateAVLTree() { AVLTree T = NULL; char s[10]; int K, X=0; scanf("%s %d", s, &K); if (s == "Insert") { InsertNode(&T, K); } } } int main() { int n; int i = 1; while(scanf("%d", &n) != EOF) { printf("Case %d:\n", i++); AVLTree T = CreateAVLTree(); Inorder(T); Preorder(T); } return 0; }```补充完善代码，但不改变变量名、函数名、具体结构，不要注释。对一棵初始为空的高度平衡树（AVL树）进行若干插入或删除操作，请输出旋转信息和最后得到的AVL树。 备注： 当有多种旋转方案时，优先选择旋转次数少的方案。 输入格式: 输出包含多组数据。对于每组数据：输入第一行为一个整数 T，表示操作数目；随后 T 行，每行为Insert K（表示插入关键词为K的结点，若树中已有关键词为K的结点，则不插入）或Remove K（表示删除关键词为K的结点，若树中无关键词为K的结点，则不删除），其中K为整数； T 不超过2×10 5 。 输出格式: 对于每组数据，首先输出一行CaseX：表示第X组数据，X≥1，然后输出2部分。 输出的第1部分为平衡的信息。对于每个Insert/Remove操作： 若未引起结点失衡，则不输出任何信息。 若引起了结点失衡从而导致旋转，则依次输出旋转的信息。具体为：首先输出该Insert或Remove操作，其后加一个冒号和一个空格。若该操作引起结点A失衡，则输出"Rebalance subtree rooted at node A on level L "，即平衡以A为根的子树，其中结点A在树的第L层，A为结点的关键词。若平衡以A为根的子树需要单旋转，则接着输出" with X rotation. " ；若平衡以A为根的子树需要双旋转，则输出" with X rotation and Y rotation. " ；其中X和Y为left或right。注意Remove操作可能引起多个点失衡，应对自底向上的每个失衡点都输出旋转信息，即可能输出多句话，每句话后一个空格。 输出的第2部分为最后得到的高度平衡树的中根序列和先根序列，序列中每个整数后一个空格，两个序列之间用空行间隔。 若存在第1部分，则第1部分和第2部分之间用空行间隔。若没有第1部分（给出的所有Insert/Remove操作都没引起旋转操作），则直接输出第2部分。 每组数据之后都有一个空行。
03-10
AVLTree tree = NULL; int opNum; char operationType[7]; // 存储"Insert"/"Remove" int valueToProcess; fscanf(stdin, "%d\n", &opNum); for (int i = 0; i ; ++i) { fscanf(stdin, "%s %d\n", ...
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