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  • 数据结构与算法简记--红黑树

    红黑树


    平衡二叉树

    • 定义:二叉树中任意一个节点的左右子树的高度相差不能大于 1。
    • 完全二叉树、满二叉树其实都是平衡二叉树,非完全二叉树也有可能是平衡二叉树。

    平衡二叉查找树

    • 任何节点的左右子树高度相差不超过 1,是一种高度平衡的二叉查找树。
    • 符合二叉查找树的特点:左子节点小于父节点,右子节点大于父节点。
    • 发明的初衷是:解决普通二叉查找树在频繁的插入、删除等动态更新的情况下,出现时间复杂度退化的问题。
    • “平衡”的意思,其实就是让整棵树左右看起来比较“对称”、比较“平衡”,不要出现左子树很高、右子树很矮的情况。

    如何定义一棵“红黑树”

    • 根节点是黑色的;
    • 每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL),也就是说,叶子节点不存储数据;
    • 任何相邻的节点都不能同时为红色,也就是说,红色节点是被黑色节点隔开的;
    • 每个节点,从该节点到达其可达叶子节点的所有路径,都包含相同数目的黑色节点;
    •  上图为不考虑黑色叶子节点的红黑树

    红黑树是“近似平衡”的

    • “平衡”的意思可以等价为性能不退化。“近似平衡”就等价为性能不会退化的太严重。

    从高度评估性能

    • 将红色节点从红黑树中去掉,那单纯包含黑色节点的红黑树的高度是多少呢?

      • 完全二叉树的高度近似 log2n,这里的四叉“黑树”的高度要低于完全二叉树,所以去掉红色节点的“黑树”的高度也不会超过 log2n
    • 把红色节点加回去,高度会变成多少呢?
      • 红黑树中包含最多黑色节点的路径不会超过 log2n,所以加入红色节点之后,最长路径不会超过 2log2n,也就是说,红黑树的高度近似 2log2n
      • 所以,红黑树的高度只比高度平衡的 AVL 树的高度(log2n)仅仅大了一倍,在性能上,下降得并不多。这样推导出来的结果不够精确,实际上红黑树的性能更好

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wod-Y/p/12181042.html
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