二叉树 二叉搜索树的算法实现 //typedef struct..{...} Bnode; //typedef struct..{..
HashMap源码: 加载因子:loadFactory -- 默认 0.75f 初始容量大小: capacity 默认 16, 最大限制 1<<30 扩容: 当数组元素的数量 > 初始容量大小 * 加载因子,就会扩容. 会调用rehash方法将数组长度扩容到之前的两倍.扩容的时候,会生成一个新的数组,原来的所有数据需要重新计算哈希
☺ 集合重点---HashMap 可以看一下文章《从HashMap的执行流程开始 揭开HashMap底层实现》 一、集合 1、说说List、Set、Map三者的区别？ 谈及元素的有序性、重复性，Map的键值对结构 答：List 存储的元素是有序的，可以重复的；而 Set 存储的元素是无序的，不可以重复的； Map 是以 key-value
https://www.acwing.com/problem/content/1630/ 思路： 思路不难，按照题目意思判断即可，但是这个dfs有些难写，值得学习，特记录此题。 #include <iostream> #include <algorithm> #include <unordered_map> using namespace std; const int N = 40; int pre[N], in[N]; unordered_map
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！ ]（4）如果一个节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的。（5）从一个节点到该节点的子孙节点的所有路径上包含相同数目的黑节点。左旋对 x 进
在JDK1.7中，由”数组+链表“组成，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。 在JDK1.8中，有“数组+链表+红黑树”组成。 当链表超过8且数组长度(数据总量)超过64才会转为红黑树 将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于64，那么会选择先进行数组扩容，而不是
最后我们来介绍B树和其衍生出的（左偏）红黑树。 大部分的图源自这个网站，你也可以在上面找到一些其他的数据结构。 1. B树 我们发现二叉树做不到绝对平衡。于是我们考虑多叉树。 B 树（也叫B-树）就是一种完全平衡的多叉树，也就是说，每个叶子结点的高度都是一样的。 首先我们先给出一张 B 树
数据结构红黑树： 二叉树： binary tree，是每个结点不超过2的有序树( tree ) 。 简单的理解，就是一种类似于我们生活中树的结构，只不过每个结点上都最多只能有两个子结点。 二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。顶上的叫根结点，两边被称作"左子树"和"右子树"。 List集合_介
·二叉树: binary tree ,是每个结点不超过2的有序树( tree ) 。简单的理解，就是一种类似于我们生活中树的结构，只不过每个结点上都最多只能有两个子结点。二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。顶上的叫根结点，两边被称作"左子树"和“右子树”。查找元素慢︰想查找某个元素，
红黑树 生活中的树 二叉树:分支不能超过两个 计算机中的树(倒着)
1.HashMap的工作原理是什么？ HashMap的底层是通过数组加单向链表来实现的，在数组中每一个元素都是一个链表结构，，而链表中的每一个节点又是一个Entry对象，这个Entry对象它是用来存储指针的K-V键值对，也就是键值对的这个值，在HashMap中有两个比较重要的方法，一个是get（），一个是put（），先说一下put（），
如果从先易后难的顺序介绍各种树，那么红黑树必然放在 AVL 树后面。但在红黑树之前，还有一种名为 2-3 树的平衡树（Balanced-Tree，B-树）。2-3 树理解起来比红黑树容易很多，并且在理解它的基础上增加一个变更，就成了红黑树（尽管不是通常使用的那种红黑树）。因此学习红黑树的时候，最好先学习 2-3
参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/273829162（图解什么是红黑树） https://zhuanlan.zhihu.com/p/481921783（红黑树原理以及实现） 关键概念 红黑树的本质其实也是对概念模型：2-3-4树的一种实现，因此我们先来关注2-3-4树。 2-3-4树是阶数为4的B树，B树，全名BalanceTree，平衡树。这种结构主要
简介 实际应用中的自平衡搜索二叉树，除了AVL之外，红黑树也是备受宠爱。他不仅是linux中非线性结构的标准算法，而且是Java中TreeMap、TreeSet机制、C++中的STL这些经典工具背后的强大逻辑支撑。 与AVL不同，红黑树并不追求“绝对的平衡”，在毫无平衡性的BST和绝对平衡的AVL之间，红黑树聪明
TreeMap 基于红黑树实现，增删改查的平均和最差时间复杂度均为 O(logn) ，最大特点是 Key 有序。 Key 必须实现 Comparable 接口或提供的 Comparator 比较器，所以 Key 不允许为 null。 HashMap 依靠 hashCode 和 equals 去重，而 TreeMap 依靠 Comparable 或 Comparator。 TreeMap 排
LinkedHashMap: 是数组+双向链表的结构 TreeMap:是数组+红黑树的结构 ConCurrentHashMap 1.7 ：数组+segement+分段锁 1.8：数组+链表+红黑树 https://blog.csdn.net/m0_37741420/article/details/123614527
目录引言和2-3-4树的关系红黑树定义红黑树的查找效率红黑树的插入及变化规则插入及变化规则例子1例子2例子3红黑树的插入及变化规则，对应在2-3-4树中是什么操作？1. 新插入的节点必须为红色2. 没有父节点（当前节点为红黑树的根节点）3. 当前节点的父亲是红色，且它的叔叔节点也是红色4. 当
红黑树：一种 自平衡-二叉-搜索树 二叉树，按中序遍历后为一递增数组，自平衡意味着树的高度有一个上限，对于红黑树，其为2log(n+1)，所以时间复杂度为最差为Olog(n)。 赋予二叉搜索树自平衡特性的方法有多种，红黑树通过一下4条约束实现自平衡: Every node is either red or black. All NIL
从2-3-4树到红黑树： 红黑树是对概念模型2-3-4树的一种实现，在二叉树的属性中加入一个颜色属性来表示2-3-4树中不同的节点。 2-3-4树中的2节点对应着红黑树中的黑色节点，而2-3-4树中的非2节点是以红节点+黑节点的方式存在，红节点的意义是与黑色父节点结合，表达着2-3-4树中的3，4节点。 2
什么是索引 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构 若没有使用索引的话，查找数据的时候会从上到下一条一条的向下查找，直到找到数据为止，索引的目的是为了提高查找速度的。 索引的数据结构 二叉树 如图所示，若采用二叉树，的确能提高查找的速度。对于 col2 列的 89 来说，使用索
1. 为什么不使用红黑树 1. 红黑树保存在内存中,数据库表太大无法保存 2. 红黑树的查询一个节点最多要logn次io 查询效率过低 2. b树与b+树的区别 1. b树的节点都是数据节点 b+树只有叶子节点是数据节点非叶子节点起引导作用不存储全部数据 2. b+树的数据节点都是
本质还是一颗二叉搜索树，只是在其基础上增加了AddFix和RemoveFix来做平衡性修正，确保不会出现极端不平衡的情况。 【规则】 a) 根节点为黑 b) 红色节点的子节点只能是2个黑 c) 黑色节点的子节点只能是：1个红，2个红，2个黑或没有子节点，不可能出现1个黑（如下图所示） d) 任一结点到各个
2-3-4树 红黑树其实是由2-3-4树演变来的，如果想要理解红黑树，可以先看看2-3-4树，其特点如下： 2-节点：包含 1 个元素的节点，有 2 个子节点；3-节点：包含 2 个元素的节点，有 3 个子节点；4-节点：包含 3 个元素的节点，有 4 个子节点；元素始终保持排序顺序，整体上保持二叉查找树的性质，即父结点大
今天重温了一下经典的知识点，留个笔记 话不多说先上图 这是一个hashmap结构存数据的的过程推演，底层其实是一个元素为链表的一维数组，java8引进红黑树（为了平衡时间复杂度和空间复杂度） 这是截图的经典的解释，为了平衡时间复杂度和空间复杂度，数组长度达到64，链表长度到8的时
问题的源头：HashMap数据结构是？ 数组加链表，1.8增加了红黑树，那么为什么？以前我可能会回答：“数组的特点查找快，增删慢，链表查找慢，增删快，数组加链表是结合两者优点”，其实这种描述并不对，因为在使用HashMap的时候数组插入并不慢，而链表增删快的特点也没有发挥出来，因为每次put都需要遍历一
