二叉查找树(BST):
特性:
1.左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值。
2.右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值。
3.左、右子树也分别为二叉排序树。
例图:

优点:
查找使用二分的思想,比A大的数在右子树,小的在左子树,查找的次数不大于树的深度。
插入的时候通过一层层比较,找到自己符合的位置
缺点:
当插入的数全部比结点数小或者大的时候,虽然符合搜索树但是查找起来效率就是线性,性能就变低了

红黑树:
是一种自平衡的二叉搜索树
特性:
1.节点是红色或黑色。
2.根节点是黑色。
3.每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点)。
4 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
黑可以连黑,红不可以连红
5.从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。
我们再来看看它的几个属性,parent用来指向它的父节点,left指向左孩子,right指向右孩子,prev则指向前一个节点(原链表中的前一个节点),构建初始结点
例图:

红黑树从根到叶子的最长路径不会超过最短路径的2倍
当红黑树进行插入和删除的操作的时候,树形结构发生变化,需要进行调整。
调整的两种方法:1.变色 2.旋转(左旋和右旋)
变色:
1.向原红黑树插入值为14的新节点:

由于父节点15为黑色,树的结构没有发生变化,不需要调整
1.向原红黑树插入值为21的新节点:

由于父节点22为红色结点,根据红黑树特性规则被打破,树结构需要进行调整。
由于结构不符合特性4,需要把21的父节点22进行变色,从红色变为黑色。

现在不符合特性5,需要把结点22的父节点25变为红色,现在结点25与结点27的颜色相同需要进行变色

现在把结点27从红色变为黑色,则以结点25为根的树现在就已经平衡了。

返回到整体的树结构:

现在发现结点17和结点25颜色相同,需要将结点17进行变色,但是变色完成后树结构整体不符合特性5,则需要同时将结点17和结点8进行变色,都从红色变为黑色。

此时树结构就已经平衡了,从而形成一个新的红黑树。
旋转:
左旋转:逆时针旋转
当旋转 树的节点时,被旋转结点X被自己的右孩子Y所代替,结点X变为结点Y的左孩子,而原结点Y的左孩子变为旋转后X结点右孩子

右旋转:顺时针旋转
当旋转 树节点时,被旋转结点X被之间的左孩子Y所代替,结点X变为结点Y的右孩子,而原节点Y的右孩子变为被旋转后X结点的左孩子
本文介绍了二叉查找树(BST)的基本特性和优势,指出其在不平衡时可能导致查找效率降低的问题。接着,详细阐述了红黑树作为自平衡二叉搜索树的特性,包括颜色规则和保持平衡的调整策略,如变色和旋转。通过具体的插入操作示例,展示了红黑树如何维护其平衡状态,确保最长路径不超过最短路径的两倍。
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