二叉查找树的定义——左子树中的所有节点的值小于等于根节点的值，右子树中的所有节点的值大于等于根节点的值。对于BST来说，还有一个比较有意思的性质——中序遍历得到的结果乃是升序序列 对于二叉查找树的插入操作来说，我们可以很简单地用以下伪代码来表示：对于二叉查找树的插入操作将导致一种极端情况——如果接下来插入的值呈现升序现象，那么
红黑树,B+树,B树的原理 简介:红黑树(Red-Black Tree)、B树(B-Tree)和 B+树(B+ Tree)都是自平衡的树结构,用于高效地进行查找、插入和删除操作。它们在数据库和文件系统等应用中有广泛的应用。 红黑树(Red-Black Tree)、B树(B-Tree)和 B+树(B+ Tree)都是自平衡的树结构,用于高效地进行查找、插入和删...
B树:有序数组 + 多叉平衡树,节点存储关键字、数据、指针;B+ 树:有序数组链表 + 多叉平衡树,非叶子节点存储指针、关键字,不存储数据;红黑树:红黑树是一种不大严格的平衡树(平衡树要求太高) 平衡树是为了防止二叉查找树退化为链表,而红黑树在维持平衡以确保 O(log2(n)) 的同时,不需要频繁着调整树的结构...
2、B+树 B+树是B树的变体,也是一种多路搜索树。 B+树的说明: B+树的搜索与B树也基本相同,区别是B+树只有达到叶子结点才命中(B树可以在非叶子结点命中),其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找 所有关键字都出现在叶子结点的链表中(即数据只能在叶子节点【也叫稠密索引】),且链表中的关键字(数据)恰好是...
二叉树是每个节点最多有两个子节点的树。 二叉树的叶子节点有0个字节点,二叉树的根节点或者内部节点有一个或者两个字节点。 2、二叉搜索树(Binary Search Tree) 二叉搜索树, 又叫 二叉查找树, 它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值...
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)。 红黑树的特性: (1)每个节点或者是黑色,或者是红色。 (2)根节点是黑色。 (3)每个叶子节点(NIL)是黑色。 [注意:这里叶子节点,是指为空(NIL或NULL)的叶子节点!] ...
二叉树 特点 二叉树特点是,根节点有俩孩子,左小右大(左<根/中<右) 查找比线性链表或数组快 极端情况变链表 但是有一种极端情况,会退化成一个链表:数据从小到大或从大到小,比如: 1 2 3 4 5 6 7 放入二叉树 二叉树的遍历 组装一棵二叉树如下: 前序遍历(中->
map 就是采用红黑树存储的,红黑树(RB Tree)是平衡二叉树,其优点就是树到叶子节点深度一致,查找的效率也就一样,为logN.在实行查找,插入,删除的效率都一致,而当是全部静态数据时,没有太多优势,可能采用hash表各合适。 hash_map是一个hash table占用内存更多,查找效率高一些,但是hash的时间比较费时。
上篇文章我们主要介绍了线性数据结构,本篇233酱带大家康康 无所不在的非线性数据结构之一:树形结构的特点和应用。 树形结构,是指:数据元素之间的关系像一颗树的数据结构。我们看图说话: 它具有以下特点: 每个节点都只有有限个子节点或无子节点; 没有父节点的节点称为根节点; ...
基于二叉查找树的这种特点,在查找某个节点的时候,可以采取类似于二分查找的思想,快速找到某个节点。n 个节点的二叉查找树,正常的情况下,查找的时间复杂度为 O(logN)。之所以说是正常情况下,是因为二叉查找树有可能出现一种极端的情况。 例如: 这种情况也是满足二叉查找树的条件,然而,此时的二叉查找树已经近似退化...