红黑树学习资料总结

学习算法 还是建议看看算法导论 算法导论第三版 如果不看数学推导 仅看伪代码 难度还是适中 本系列只是记录我的学习心得 和伪代码转化代码的过程 深入学习 还是建议大家看看算法书籍 教程更加系统. 本文参考算法导论第13章节 红黑树 代码由本人写成 转载请标明出处 红黑树是一个带颜色的二叉树 有以下5点性能 1 每个节点或者红色或者黑色 2 根节点黑色 3 每个叶子节点(nil)为黑色 4 如果一个节点是红色的则它的两个子节点都是黑色 5 每个节点 该节点到子孙节点的路径上 黑色节点数目相同 如图

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红黑树是工程中用的比较多的一个数据结构,它的优点是查找的复杂度是O(lgN), 而且红黑树会在插入 数据的时候保持平衡,抑制复杂度的暴涨.虽然它没有hashtable那样高效,但是不用事先规划并分配空间.那么它是怎么做到的呢? 下面是它的特性: 1.红黑树由红色和黑色的元素构成(着色) 2.红色节点没有红色的子节点(红色与红色是宿敌) 3.所有从根节点到叶子节点的黑色节点数量相等(左右平衡). 可以推出: 1根节点是黑色的. 2.红色节点的两个子节点都是黑色的 插入操作 数据是怎么插入呢?这里忘

  性质: 节点非黑即红 根和叶子节点是黑(这里说的叶子节点指填充后的树的叶子节点,NIL节点) 红节点的父节点是黑节点 任意一个节点到以他为根的叶子节点所经过的黑节点数目(不包括自身,但包括叶子节点)的个数是一样. 红黑树可以在O(lgn)时间内完成查询搜索操作,另插入操作需要最多2次旋转,删除操作需要最多3次旋转.

红黑树 红黑树算是用的比较多,但是平时自己很少写的一种数据结构了,先看下介绍: 红黑树(Red Black Tree) 是一种自平衡二叉查找树,是在计算机科学中用到的一种数据结构,典型的用途是实现关联数组. 看~ 典型是用来实现关联数组,能想到什么数据结构呢?list map set这些容器的底层都是红黑树来实现的. 红黑树和AVL树(平衡二叉查找树) 红黑树并不是完全平衡的一棵树,所以红黑树是在平均时间(经验)上为O(log n)的复杂度,包括插入,删除和查找. 红黑树规则 所有节点都分为红色

1.前言 本文伪码和解释参考: http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6105630 C实现的源码本文未贴出,请见: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6114226 July的博客对红黑树的分析很精彩,请见: http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/category/774945 本文对参考资料有所修订和补完(侵删). 2.正文 伪码中使用的符号:

1.设删除的节点为$z$,另外定义节点$x,y$如下: $y=\left\{\begin{matrix}z & z的左孩子或右孩子为空节点\\ Successor(z) & otherwise\end{matrix}\right.$ $x=\left\{\begin{matrix}y.left & y的左孩子不为空\\ y.right & otherwise\end{matrix}\right.$ 其中$Successor$函数的定义在这里 接下来,用$x$替换节点$y$,

在看HashMap源码的时候,涉及到红黑树,这个数据结构早已听闻大名,而且在学校的教材中没有讲这个数据结构,所以花了点时间去学习和理解这个数据结构.(比我想象中的复杂的多--) Red-Black Tree的简介 首先这是个二叉查找树,它属于但又不严格属于平衡二叉树(AVL),因为它没有像平衡二叉树一样,严格规定平衡因子的绝对值要小于等于1,而是靠他的颜色规定来达到高性能. 一棵拥有n个元素的RB树,树的高度最多为2log(n + 1),所以操作的时间复杂度是O(logN)级别的.--所以它其实

前面我们学习二叉搜索树的时候发如今一些情况下其高度不是非常均匀,甚至有时候会退化成一条长链,所以我们引用一些"平衡"的二叉搜索树.红黑树就是一种"平衡"的二叉搜索树,它通过在每一个结点附加颜色位和路径上的一些约束条件能够保证在最坏的情况下基本动态集合操作的时间复杂度为O(nlgn).以下会总结红黑树的性质,然后分析红黑树的插入操作,并给出一份完整代码. 先给出红黑树的结点定义: #define RED 1 #define BLACK 0 ///红黑树结点定义,与普通