红黑树

最新推荐文章于 2025-05-19 22:44:48 发布

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文章标签：数据结构

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红黑树精通指南：面试、实战与源码分析

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本文深入探讨了红黑树的基本原理、实现方法及其在实际应用中的重要性。红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，通过一系列颜色标记和旋转操作保证了查找、插入和删除操作的时间复杂度始终保持在 O(log n) 级别。文章首先介绍了红黑树的关键性质和与 AVL 树的区别，分析了红黑树在数据库索引、内存管理等领域的应用。接着，详细讲解了红黑树的插入和删除操作，以及如何通过旋转和颜色调整保持树的平衡。最后，文章通过源码分析展示了红黑树在 Java 和 Linux 内核中的实现，帮助读者更好地理解这一数据结构的实际应用和开发过程。

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1.红黑树简介 红黑树（Red Black Tree）是一种含有红黑结点并能自平衡二叉查找树，典型的用途是实现 map。它必须满足下面规则：规则1：每个结点要么是黑色，要么是红色。规则2：根结点是黑色。规则3：每个叶子结点（NIL）是黑色。规则4：每个红色结点的两个子结点都是黑色。规则5：任意一结点到每个叶子结点的路径都包含相同数量的黑结点。记住上面的规则也不难，我们会发现黑色结点非常特殊，规则1即“非红即黑”，规则2和3即“首尾全黑”，规则4即“红子双黑”，规则5即“路径等黑”。这些规则

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红黑树一、红黑树的概念红黑树的性质红黑树节点的定义红黑树结构二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结一、红黑树的概念 红黑树，是一种二叉搜索树，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俩倍，因而是接近平衡的。 红黑树的性质每个结点不是红色就是黑色根节点是黑色的如果一个节点是红色的，则它的两个孩子结点是黑色的对于每个结点，从该结点到其所有后代叶结点的简单路径上，均包含相同数

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红黑树（Red-Black Tree）是一种自平衡二叉查找树，它在计算机科学中扮演着重要的角色，尤其是在实现高效的数据结构和算法时。在Java中，虽然标准库并未直接提供红黑树的类，但我们可以自定义实现，如提供的`Red...

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之前我们一直在谈的是一对一的线性结构，现实中，还存在很多一对多的情况需要处理，一对多的线性结构——树。（3）遍历链表：使用list_for_each或list_for_each_entry宏可以遍历链表中的每个元素。（1）添加节点：使用list_add或list_add_tail函数可以在链表的头部或尾部添加新节点。（3）初始化链表时，可以使用INIT_LIST_HEAD宏，它将链表的next和prev指针都指向。结点的关系：结点的子树的根称为该结点的孩子，相应地，该结点称为孩子的双亲。

嵌入式学习的第二十三天-数据结构-树+哈希表+内核链表

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(3）,任意一个二叉树T，如果其叶子结点的个数是n0,度数为2的结点数为n2， n0 = n2 +1;(3)，完全二叉树，对于一颗有n个结点的二叉树按层序编号，如果编号i（1<=i<=n）的结点于同样。n个结点的有限集合，集合要么为空树，要么由一个根结点和两棵互不相交，分别称谓根结点的左。(1)，斜树，所有的结点都只有左子树，左斜树，所有结点都只有右子树，右树。，先从根开始（不是先访问根），从左开始访问，在访问根，在访问右结点。n = 0 ,空树。树的度数是指，这棵树中，最大的结点的度数，称谓树的度数。

【Python 算法零基础 4.排序 ② 冒泡排序】

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从未排序序列开始，初始时整个数组都是未排序的。：遍历未排序部分的所有元素，找到其中的最小值。使用变量min_idx记录最小值的索引，初始时假设当前未排序部分的第一个元素是最小的。将找到的最小值与未排序部分的第一个元素交换位置。此时，未排序部分的第一个元素成为已排序序列的一部分。：缩小未排序部分的范围（从下一个元素开始），重复寻找最小值并交换的过程，直到整个数组排序完成。

【数据结构】二叉搜索树

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左子树所有节点的键值小于当前节点的键值。右子树所有节点的键值大于当前节点的键值。左右子树也必须是二叉搜索树。二叉搜索树中可以支持插入相等的值，也可以不支持插入相等的值，具体看使用场景定义，系列容器底层就是二叉搜索树，其中map/set不支持插入相等值，支持插入相等值。