紅黑二叉樹的認識
材料1：整體理解紅黑二叉樹結構圖；相對簡單容易理解的文章。
材料2：總結歸納理解紅黑二叉樹結構圖；相對詳細對紅黑二叉樹結構的講解，裡面包含TreeMap的put與delete方法的原始碼解讀
左旋和右旋動態圖
左旋轉：右節點新增就左旋轉，以父級紅色節點向左移動；如果存在小值的父節點，那麼就替代父節點的位置，之前的父節點將變為左子節點；
右旋轉：左節點新增就右旋轉，以父級紅色節點向右移動；如果存在大值的父節點，那麼就替代父節點的位置，之前的父節點將變為右子節點；
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Is It A Red-Black Tree？（判斷一棵樹是否為紅黑二叉樹）
以前沒接觸過這種樹，看了別人的程式碼，加上了詳細的註釋。 思路全在註釋中。 我將測試樣例放上，以便複製。 3 9 7 -2 1 5 -4 -11 8 14 -15 9 11 -2 1 -7 5 -4 8 14 -15 8 10 -7 5 -6 8 15 -11 17
紅黑二叉樹詳解及理論分析
什麼是紅-黑二叉樹？ 紅-黑二叉樹首先是一顆二叉樹，它具有二叉樹的所有性質，是一種平衡二叉樹。普通二叉樹在生成過程中，容易出現不平衡的現象，即使是使用隨機演算法生成二叉樹，也是有一定概率生成不平衡的二叉樹. 如下圖所示 ：
紅黑二叉樹( 尚未整理 )
標頭檔案:#ifndef __AOS_RBTREE_H__ #define __AOS_RBTREE_H__ typedef enum aos_rbcolor_t { AOS_RBCOLOR_BLACK, AOS_RBCOLOR_RED } AOS_RBCO
二叉樹認識與程式設計實現
歡迎瀏覽我的個人部落格 轉載請註明出處 https://pushy.site 1. 樹 我們都知道，樹是一種一對多的資料結構，它是由n個有限節點組成的一個具有層次關係的集合，它有如下的特點： 根節點是唯一的（老大當然是一個~）； 每個節點都有零個或者必須多個子節點（丁克、獨生子、雙胞
平衡二叉樹（AVL）與紅黑樹
數組 條件 節點 avl樹 平衡因子 src 特性 復雜度 關聯數組 一、AVL樹性質1.本身首先是一棵二叉搜索樹。2.帶有平衡條件：每個結點的左右子樹的高度之差的絕對值（平衡因子）最多為1。也就是說，AVL樹，本質上是帶了平衡功能的二叉查找樹（二叉排序樹，二叉搜索樹）。A
【算法】紅黑樹-二叉樹-算法
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二叉樹的java實現 public class BinaryTree { /** * 根節點 */ private static Node root; static class Node { int key; Node l
資料結構和演算法精講版（陣列、棧、佇列、連結串列、遞迴、排序、二叉樹、紅黑樹、堆、雜湊表）Java版
查詢和排序是最基礎也是最重要的兩類演算法，熟練地掌握這兩類演算法，並能對這些演算法的效能進行分析很重要，這兩類演算法中主要包括二分查詢、快速排序、歸併排序等等。我們先來了解查詢演算法! 順序查詢: 順序查詢又稱線性查詢。它的過程為：從查詢表的最後一個元素開始逐個與給定關鍵字比較，若某個記錄的關鍵字和給定值比較
二叉樹，平衡二叉樹，紅黑樹，B-樹、B+樹、B*樹的區別
二叉查詢/搜尋/排序樹 BST (binary search/sort tree) 或者是一棵空樹； 或者是具有下列性質的二叉樹： （1）若它的左子樹不空，則左子樹上所有結點的值均小於它的根節點的值； （2）若它的右子樹上所有結點的值均大於它的根節點的值； （3）它的左、右子
各類二叉樹及紅黑樹簡述
紅黑樹（Red Black Tree） 是一種自平衡二叉查詢樹，典型的用途是實現 關聯陣列。 紅黑樹和AVL（平衡二叉搜尋樹）樹類似，都是在進行插入和刪除操作時通過特定操作保持二叉查詢樹的平衡，從而獲得較高的查詢效能。它可以在O(log n)時間內做查詢，插入和刪除，這裡的n為樹中元素的數目。
資料結構進階——二叉樹，紅黑樹
基本定義：一個根節點下分兩個子節點的樹結構稱為二叉樹。A為根節點，B、C分別為左孩子和右孩子，E這種無孩子的結點成為葉子結點，A，B，D，G共4層。二叉樹存在的三種排序方式圖中也說明的很清晰了。 先序：根->左->右； 中序：左->根->右； 後
二叉樹之B樹紅黑樹AVL樹堆積樹、B-樹、B+
B樹 即二叉搜尋樹： 1.所有非葉子結點至多擁有兩個子節點（Left和Right）； 2.所有結點儲存一個關鍵字； 3.非葉子結點的左指標指向小於其關鍵字的子樹，右指標指向大於其關鍵字的子樹； 如
紅黑樹、自平衡二叉樹、AVL樹、B樹的比較
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data_structure_and_algorithm -- 紅黑樹（上）：為什麼工程中都用紅黑樹這種二叉樹？
今天主要看一下紅黑樹，主要參考：前谷歌工程師王爭的課程，感興趣可以通過下面方式微信掃碼購買： 樹、二叉樹、二叉查詢樹。二叉查詢樹是最常用的一種二叉樹，它支援快速插入、刪除、查詢操作，各個操作的時間複雜度跟樹的高度成正比，理想情況下，時間複雜度是 O(logn)。
AVL平衡二叉樹，紅黑樹原理。
二叉搜尋樹 插入和刪除操作必須先查詢，查詢效率代表了二叉搜尋樹中各個操作的效能 最優情況：二叉搜尋樹為完全二叉樹，比較次數Log2^N 最壞情況：二叉搜尋樹為單支樹，平均比較次數N/2 平衡二叉樹 平衡樹： AVL樹，紅黑樹 AVL樹：（二叉搜尋樹改良版）
二叉樹之B樹紅黑樹AVL樹堆積樹、B-樹、B+總結分析
B樹 即二叉搜尋樹： 1.所有非葉子結點至多擁有兩個兒子（Left和Right）； 2.所有結點儲存一個關鍵字； 3.非葉子結點的左指標指向小於其關鍵字的子樹，右指標指向大於其關鍵字的子樹； 如： B樹的搜尋，從根結點開
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二叉樹，完全二叉樹，滿二叉樹，二叉排序樹，平衡二叉樹，紅黑樹，B數，B-樹，B+樹，B*樹（一）： BST樹 即二叉搜尋樹： 1.所有非葉子結點至多擁有兩個兒子（Left和Right）； 2.所有結點儲存一個關鍵字；
二叉查詢樹、平衡二叉樹、紅黑樹、B-/B+樹效能對比
1. 二叉查詢樹 (Binary Search Tree) BST 的操作代價分析： (1) 查詢代價： 任何一個數據的查詢過程都需要從根結點出發，沿某一個路徑朝葉子結點前進。因此查詢中資料比較次數與樹的形態密切相關。 當樹中每個結點左右子樹高度大致相同時，樹高為