BST、AVL、B树、B+树、B*树

本文深入探讨了五种重要的数据结构:二叉搜索树(BST)、AVL树、红黑树、B树和B+树。BST在极端情况下可能退化成链表。AVL树是严格平衡的二叉树,而红黑树是弱平衡的,牺牲部分平衡以减少旋转次数。B树是一种多路搜索树,而B+树在此基础上增加了指向兄弟节点的指针。这些数据结构在不同的场景下有不同的优势。

BST,二叉搜索树,极端情况变成了链表

       1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);

       2.所有结点存储一个关键字;

       3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树;

 

AVL,平衡二叉树

定义:平衡二叉树或为空树,或为如下性质的二叉排序树:
  (1)左右子树深度之差的绝对值不超过1;
  (2)左右子树仍然为平衡二叉树.
平衡因子BF=左子树深度-右子树深度.
平衡二叉树每个结点的平衡因子只能是1,0,-1。若其绝对值超过1,则该二叉排序树就是不平衡的。

 

RBT 红黑树

AVL是严格平衡树,因此在增加或者删除节点的时候,根据不同情况,旋转的次数比红黑树要多;
红黑是弱平衡的,用非严格的平衡来换取增删节点时候旋转次数的降低;
所以简单说,搜索的次数远远大于插入和删除,那么选择AVL树,如果搜索,插入删除次数几乎差不多,应该选择RB树。

红黑树上每个结点内含五个域,color,key,left,right,p。如果相应的指针域没有,则设为NIL。
一般的,红黑树,满足以下性质,即只有满足以下全部性质的树,我们才称之为红黑树:
1)每个结点要么是红的,要么是黑的。
2)根结点是黑的。
3)每个叶结点,即空结点(NIL)是黑的。
4)如果一个结点是红的,那么它的俩个儿子都是黑的。
5)对每个结点,从该结点到其子孙结点的所有路径上包含相同数目的黑结点。

 

B-树

       是一种平衡多路搜索树(并不是二叉的):

 

B+树

B*树

是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针;

 

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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