r-b tree vs avl

最新推荐文章于 2024-08-13 11:13:13 发布

转载最新推荐文章于 2024-08-13 11:13:13 发布 · 650 阅读

文章标签：

#tree

算法专栏收录该内容

15 篇文章

订阅专栏

本文档链接指向了一个位于优快云的博客文章详情页面，但具体内容未给出。因此，无法提供确切的摘要信息。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

http://blog.youkuaiyun.com/giant1st/article/details/3461301

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

lihappy999

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

数据结构小笔记-BST、AVL、Splay-Tree、B-Tree、R&B-Tree、Hash Table

04-27

895

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

1188

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。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

红黑树R-B Tree

刘皇叔说Java的博客

08-13

875

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

901

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

567

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

885

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

464

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

【Python编程】从基础到深度学习应用：进阶攻略与实战项目解析

08-20

内容概要：本文从关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势五个维度探讨了Python编程语言的进阶之路。关键概念涵盖装饰器、生成器、上下文管理器、元类和异步编程，这些概念有助于开发者突破基础认知的核心壁垒。核心技巧方面，介绍了内存优化、性能加速、代码复用和异步处理的方法，例如使用生成器处理大数据流、numba库加速计算密集型任务等。应用场景展示了Python在大数据处理、Web开发、人工智能和自动化运维等多个领域的广泛运用，特别是在FastAPI框架中构建异步API服务的实战案例，详细分析了装饰器日志记录、异步数据库查询和性能优化技巧。最后展望了Python的未来发展趋势，包括异步编程的普及、类型提示的强化、AI框架的深度整合以及多语言协同。适合人群：已经掌握Python基础语法，希望进一步提升编程技能的开发者，特别是有意向从事数据科学、Web开发或AI相关工作的技术人员。使用场景及目标：①掌握Python进阶概念和技术，如装饰器、生成器、异步编程等，提升代码质量和效率；②学习如何在实际项目中应用这些技术，如通过FastAPI构建高效的异步API服务；③了解Python在未来编程领域的潜在发展方向，为职业规划提供参考。阅读建议：本文不仅提供了理论知识，还包含了丰富的实战案例，建议读者在学习过程中结合实际项目进行练习，特别是尝试构建自己的异步API服务，并通过调试代码加深理解。同时关注Python社区的发展动态，及时掌握最新的技术和工具。

【系统编程领域】Rust系统编程实战指南：核心技术要点与典型项目案例分析介绍了Rust在

08-20

内容概要：本文档《Rust系统编程实战》详细介绍了Rust在系统编程领域的应用，强调了其内存安全、零成本抽象和高性能的特点。文档分为三个主要部分：核心实战方向、典型项目案例和技术关键点。在核心实战方向中，重点讲解了unsafe编程、FFI（外部函数接口）和底层API调用，涉及操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发、系统工具开发和嵌入式开发等多个领域，并列出了每个方向所需的技术栈和前置知识。典型项目案例部分以Linux字符设备驱动为例，详细描述了从环境搭建到核心代码实现的具体步骤，包括使用bindgen生成Linux内核API的Rust绑定，定义设备结构体，以及实现驱动核心函数。适合人群：对系统编程有兴趣并有一定编程基础的开发者，尤其是那些希望深入了解操作系统底层机制、网络协议栈或嵌入式系统的工程师。使用场景及目标：①掌握Rust在不同系统编程场景下的应用，如操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发等；②通过实际项目（如Linux字符设备驱动）的学习，理解Rust与操作系统内核的交互逻辑；③提高对unsafe编程、FFI和底层API调用的理解和运用能力。阅读建议：由于文档内容较为深入且涉及多个复杂概念，建议读者在学习过程中结合实际操作进行练习，特别是在尝试实现Linux字符设备驱动时，务必按照文档提供的步骤逐步进行，并多加调试和测试。

1755701869232.mp4

最新发布

08-20

1755701869232.mp4

django基于职业能力的知识图谱的学习路径推荐系统.pptx

08-20

django基于职业能力的知识图谱的学习路径推荐系统.pptx

操作系统文件系统优化与高性能存储实战：日志实时归档与高速查询系统设计

08-20

内容概要：文章围绕文件系统的底层机制及其优化技巧，特别是针对数据密集型应用中的文件系统性能优化。通过解析文件系统的高效利用方法，如缓冲与缓存策略、文件系统选型与挂载优化、文件操作原子性以及索引与分层存储，详细介绍了如何提升文件操作效率。文章还通过一个具体的实战项目——“日志实时归档与高速查询系统”，展示了如何利用XFS文件系统、内存缓存、文件锁控制和索引管理等技术手段，解决频繁小文件写入和历史日志查询效率低的问题。; 适合人群：具有操作系统基础知识，从事大数据分析、日志处理、DevOps等相关领域的工程师和技术人员。; 使用场景及目标：①优化文件系统的性能，特别是在处理大量小文件或大文件随机访问时；②提高日志处理系统的写入和查询效率，确保数据的完整性和可靠性；③在资源受限环境下，如边缘计算节点，延长存储介质寿命。; 其他说明：文中提供的实战项目不仅包括理论分析，还有详细的代码实现和关键代码解析，帮助读者更好地理解和应用文件系统优化技巧。建议读者在实践中结合自身需求调整参数配置，并关注未来文件系统的发展趋势，如结合分布式存储系统进行冷热数据分离等。

### 含高比例分布式电源的配电网灵活性评估方法综述（论文复现含详细代码及解释）

08-20

内容概要：本文针对现有配电网灵活性评估方法对网络传输能力考虑不足的问题，提出了一种新的评估方法。该方法首先建立了配电网灵活性供需模型，分析了4种供需匹配情况，接着提出3类灵活性评估指标，构建了以运行成本最低为目标的优化调度模型。通过改进的IEEE33节点配电网仿真验证了方法的有效性。重点解决了高比例分布式电源接入带来的波动性问题，为配电网灵活性评估提供了新思路。文中还详细介绍了MATLAB代码实现，涵盖参数初始化、灵活性需求和供给计算、评估指标计算、优化调度模型及可视化结果等方面。此外，对灵活性供需匹配的4种情况进行深入分析，并扩展实现了完整的灵活性评估系统，增加了动态时间尺度、增强可视化和实用扩展等功能，提升了系统的可扩展性和实用性。; 适合人群：从事电力系统研究、配电网规划与运营的专业人士，特别是关注分布式电源接入和电网灵活性评估的研究人员和技术人员。; 使用场景及目标：①评估含高比例分布式电源的配电网灵活性，解决DG接入带来的波动性问题；②通过优化调度模型最小化运行成本，提高配电网的运行效率；③利用扩展实现的系统进行多时间尺度仿真和不同场景下的对比分析，支持实际工程应用。; 其他说明：此资源不仅提供了详细的理论分析和MATLAB代码实现，还通过模块化设计增强了代码的可扩展性和实用性。建议读者结合具体配电网参数调整设备容量约束，根据当地电价政策优化成本系数，并采用历史数据训练更精确的场景生成模型。同时，可以通过并行计算加速仿真过程，采用交叉验证和蒙特卡洛仿真验证结果的稳定性和鲁棒性。

硬件与半导体技术综合学习资源库-电路设计-微控制器-嵌入式系统-半导体测试-芯片测试-故障分析-质量控制-Linux教程-操作系统管理-开发工具-学习路线-职业规划-技术指南-持续.zip

08-20

cursor硬件与半导体技术综合学习资源库_电路设计_微控制器_嵌入式系统_半导体测试_芯片测试_故障分析_质量控制_Linux教程_操作系统管理_开发工具_学习路线_职业规划_技术指南_持续.zip

``` #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", ...