平衡查找树之红黑树

最新推荐文章于 2025-07-24 13:45:14 发布
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原文链接：https://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Red-Black-Tree.html

博客内容主要围绕平衡查找树中的红黑树展开，虽未详细阐述，但明确提及红黑树这一关键信息技术内容。
红黑树精通指南：面试、实战与源码分析
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
05-12 177万+
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。
数据结构复习指导之红黑树
心碎烤肠的博客
05-27 1381
本章是考研命题的重点。 对于折半查找，应掌握折半查找的过程、构造判定树、分析平均查找长度等。 对于二叉排序树、二叉平衡树和红黑树，要了解它们的概念、性质和相关操作等。 B 树和 B+树是本章的难点。对于B树，考研大纲要求掌握插入、删除和査找的操作过程； 对于 B+树，仅要求了解其基本概念和性质。 对于散列查找，应掌握散列表的构造、冲突处理方法(各种方法的处理过程)、查找成功和查找失败的平均查找长度、散列查找的特征和性能分析。
红黑树、平衡二叉查找树
为了更好的未来_加油
05-19 1706
红黑树、平衡二叉查找树 非常常用的查找结构，各操作的时间复杂度与树的高度成正比
二叉树&平衡二叉树&二叉查找树&红黑树浅析
西岭千秋雪的博客
11-11 1155
本篇作为集合类源码浅析のJDK1.8HashMap红黑树的前置篇个人笔记，从各自的特点到演变过程，介绍数据结构中的各类树结构。
二叉查找树/二叉平衡树/红黑树
m0_46977298的博客
07-16 2431
二叉查找树、二叉平衡树以及红黑树。
二叉树，二叉查找树，平衡二叉树以及红黑树概述
yilulvxing的博客
07-05 9571
在这篇博客之前，花了些时间了解红黑树的内容，但是没有形成自己的知识图谱，也没有一条清晰的逻辑主线将知识串联起来，这次重新整理了一下。 首先，这里过滤了树模型的一些基础概念上的内容，比如父节点，子节点，叶子节点（叶节点），兄弟节点，树的深度，树的高度，树的层数等，在这篇博客中没有叙述。 首先以最基本的二叉树开始，由浅入深，逐渐了解各个算法的优缺点适用场景，可以解决什么样的问题，优缺点有哪些，实现权衡...
浅谈算法和数据结构: 九 平衡查找树之红黑树
沉默的鲨鱼的专栏
03-27 790
浅谈算法和数据结构: 九 平衡查找树之红黑树 前面一篇文章介绍了2-3查找树，可以看到，2-3查找树能保证在插入元素之后能保持树的平衡状态，最坏情况下即所有的子节点都是2-node，树的高度为lgN，从而保证了最坏情况下的时间复杂度。但是2-3树实现起来比较复杂，本文介绍一种简单实现2-3树的数据结构，即红黑树（Red-Black Tree） 定义 红黑树的主要是像是对2-3查找树进
Java 数据结构指南：二叉树、二叉查找树、平衡树与红黑树
qq_56323274的博客
03-09 604
二叉树、二叉查找树、平衡树与红黑树的详解
二叉查找树之红黑树（RBTree)
qq_52109814的博客
11-13 692
红黑树概念 红黑树是一种含有红黑两种结点并且能够自平衡的二叉查找树。 划重点：红黑结点，自平衡，二叉查找树。 红黑树也是二叉查找树的一种，实现这一点并不难，它主要困难在自平衡的处理。 红黑树的性质： （它在每个节点增加了一个存储位来记录节点的颜色，red或black） 每个节点要么是黑色，要么是红色。 根节点是黑色 每个叶节点是黑色 每个红色结点的两个子节点一定都是黑色（不会出现连续的两个红色结点） 任意一结点到每个叶节点的路径上都包含数量的黑结点 如果一个节点是黑节点，那么它一定有两个子节点 红黑
红黑树：高效平衡的终极指南
2301_80215285的博客
07-24 1598
红黑树是一种高效的自平衡二叉搜索树，通过颜色标记和旋转操作确保最坏情况下O(log n)的时间复杂度。它遵循五大核心规则：节点非红即黑、根节点为黑、叶子节点为黑、无连续红节点、所有路径黑高相同。相比普通BST，红黑树在插入/删除时通过旋转和变色保持平衡，旋转不超过3次。广泛应用于Java集合框架（TreeMap）、Linux内核调度和数据库索引等场景。其设计在理论完美和实际效率间取得平衡，是理解高级数据结构的关键。
基于二分查找树讲解红黑树
05-21
红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它在数据结构和算法领域有着重要的应用，尤其是在需要高效查找、插入和删除操作的场景中。它的设计目标是确保任何节点到其每个叶子节点的所有路径都大致相等，从而避免了二叉查找树...
用python实现AVL树、B树、红黑树的插入、查找和删除操作
10-16
在计算机科学中，数据结构是程序设计的基础，而平衡查找树（如AVL树、B树和红黑树）是高效存储和检索数据的关键结构。本文将深入探讨如何使用Python实现这三种平衡查找树的插入、查找和删除操作，并通过实际运行测试...
二叉查找树(BST)，平衡二叉树(AVL)，红黑树之间的区别
Linkai12138的博客
10-14 1907
1. 4者的区别与联系 二叉树，二叉查找树(BST)，平衡二叉树(AVL)，红黑树之间的区别： 根据百度百科给出的定义，它们之间的关系可以用下图表示，平衡二叉树（平衡二叉查找树，AVL）和红黑树都是二叉查找树的一种，区别就是平衡二叉树严格平衡，红黑树是弱平衡。 而AVL树由于实现比较复杂，而且插入和删除性能差，在实际环境下的应用不如红黑树。 2. 二叉查找树（BST） 2.1 定义 左子树的值小于根节点的值，右子树的值全部大于根节点的值；左右子树分别都是一颗二叉查找树。（递归定义） 3.1.2 缺点 可
（全新整理）上市公司绿色全要素生产率数据（2007-2024年）数据格式：面板数据，excel、dta
01-03
1、资源内容地址：https://blog.youkuaiyun.com/2301_79696294/article/details/155912894 2、数据特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，且标注《数据来源》，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ，不会出现数据造假问题 3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！ 4、课程引用: 经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理
HttpClient response null
01-03
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/5061241daffd 在使用Apache HttpClient库发起HTTP请求的过程中，有可能遇到`HttpClient`返回`response`为`null`的现象，这通常暗示着请求未能成功执行或部分资源未能得到妥善处理。 在本文中，我们将详细研究该问题的成因以及应对策略。 我们需要掌握`HttpClient`的运作机制。 `HttpClient`是一个功能强大的Java库，用于发送HTTP请求并接收响应。 它提供了丰富的API，能够处理多种HTTP方法（例如GET、POST等），支持重试机制、连接池管理以及自定义请求头等特性。 然而，一旦`response`对象为`null`，可能涉及以下几种情形：1. **连接故障**：网络连接未成功建立或在请求期间中断。 需要检查网络配置，确保服务器地址准确且可访问。 2. **超时配置**：若请求超时，`HttpClient`可能不会返回`response`。 应检查连接和读取超时设置，并根据实际需求进行适当调整。 3. **服务器故障**：服务器可能返回了错误状态码（如500内部服务器错误），`HttpClient`无法解析该响应。 建议查看服务器日志以获取更多详细信息。 4. **资源管理**：在某些情况下，如果请求的响应实体未被正确关闭，可能导致连接被提前释放，进而使后续的`response`对象为`null`。 在使用`HttpClient 3.x`版本时，必须手动调用`HttpMethod.releaseConnection()`来释放连接。 而在`HttpClient 4.x`及以上版本中，推荐采用`EntityUtils.consumeQuietly(respons...
【计算机视觉】基于YOLOv5/v8/v10的厨房用品与食材检测系统设计：多模型对比与智能UI实现
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一个基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的厨房用品与食材检测系统的全流程开发过程，涵盖从数据集构建、模型训练、多版本性能对比到PyQt5可视化界面开发的完整实现路径。系统支持摄像头实时检测和图片上传检测，并提供了模型优化、功能扩展（如菜谱推荐、新鲜度分析）、边缘部署等进阶方向，帮助开发者将计算机视觉技术落地为实际智能应用。; 适合人群：计算机相关专业本科或研究生，具备Python编程基础和深度学习基础知识，正在进行计算机视觉类毕业设计或项目实践的学生；; 使用场景及目标：①完成“算法+系统”结合的高质量毕设项目；②掌握YOLO系列模型的训练与对比方法；③实现从模型训练到UI交互系统的工程化落地；④探索智能家居场景下的视觉应用拓展； 阅读建议：建议按照“数据准备→模型训练→UI开发→系统优化”的顺序逐步实践，重点关注多模型性能对比与实际部署中的常见问题（如图像格式转换、模型兼容性），并参考提供的代码链接进行调试与功能迭代。
【计算机视觉】基于Qt与百度AI的人脸识别系统开发：跨平台应用中实时检测与比对功能的设计与实现
01-03
内容概要：本文详细介绍了如何使用Qt框架与百度AI的人脸识别API从零开始构建一个跨平台的人脸识别系统。通过手把手教学，涵盖开发环境搭建、Qt界面设计、信号与槽机制应用、百度AI接口调用（包括获取Access Token、人脸检测、属性分析和人脸比对）、摄像头实时采集与处理等核心技术环节。同时提供了错误处理、多线程优化建议以及功能扩展方向，如人脸库管理、活体检测和跨平台部署，帮助开发者打造具备实际应用价值的智能系统。; 适合人群：具备C++基础，熟悉Qt开发框架，希望入门AI应用开发或拓展实战技能的研发人员，尤其适合工作1-3年想提升综合项目能力的程序员。; 使用场景及目标：①学习如何将第三方AI服务集成到桌面应用中；②掌握Qt进行GUI设计、摄像头操作和网络请求的完整流程；③实现人脸识别、属性分析、相似度比对等核心功能；④构建可用于门禁、身份验证等场景的原型系统。; 阅读建议：此资源以实战为导向，建议读者边学边练，严格按照步骤搭建环境并调试代码。重点关注API调用逻辑、信号与槽连接及多线程优化部分，结合提供的代码链接深入理解整体架构，逐步实现从静态图像处理到实时视频流分析的功能演进。
2026最新APP导航下载页PHP网站源码带后台
01-03
非常好看的一款App导航下载推荐页源码，带后台，PHP源码，Thinkphp框架 测试环境：centos7.9，PHP5.6，Mysql5.6 这款源码安装非常便捷干净，后台添加应用及轮播广告也非常方便，网站自适应PC+手机自适应 安装说明： 1.上传源码到根目录，伪静态改为:thinkphp 2.php版本5.6-7.2（本人测的5.6） 3.导入数据库文件，修改数据库路径 Application/Common/Conf/config.php 4.后台路径: 域名/Youni 后台账号:admin 后台密码:123456
340城市房价历史数据（2010-2025.7）.xlsx
01-03
## 数据指标说明 参考《经济地理》中李辉(2019)的做法，整理了安居客在全国626个城市的二手房历史数据，并统计整理了各城市的月度和年度房价数据 本次推出的二手房历史房价挂牌数据，更新至2025年7月，包括626个城市的历史月度房价、年度均值、年度中位数、年末房价，对于购房和研究都有一定的参考价值 ## 一、数据介绍 数据名称：中国城市二手房房价历史数据 数据范围：626个城市 时间范围：2010.1-2025.7 样本数量：42522条 数据来源：安居客 更新时间：2025年7月 数据说明：包含历史月度数据、年度数据
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