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使用纯C语言实现的通用红黑树（Tree-Map）容器。

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简介：
由于纯C实现的通用红黑树容器较为难以寻觅，因此我自行进行了实现。算法部分则直接借鉴了Linux内核中rbtree项目的剪裁，作者在此基础上构建了一个通用的容器，其中包含了一些测试样例以及性能基准测试。该容器能够同时在Windows和Linux操作系统上运行。鉴于Linux内核的rbtree使用了大量的C99语法，我还需要编写了相应的宏来调整内核代码。Linux下的make文件是完整的，而Windows下则提供了VS08版本的sln文件（仅包含测试样例，未包含基准测试）。

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  • 纯C语言实现的通用红黑树（Tree-Map）容器
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    本项目采用纯C语言编写，提供了一个高效、灵活且易于使用的红黑树数据结构。该实现不仅支持标准操作如插入、删除和查找，还提供了迭代器功能以便遍历整个数据集。适用于需要高性能键值对存储的应用场景。 纯C实现的通用红黑树容器较少见，所以我决定自己尝试着做一个。算法部分参考了Linux内核中的rbtree代码，并在此基础上封装了一个通用的容器，其中包含测试示例以及基准测试程序。此红黑树适用于Windows和Linux系统。 由于Linux内核中使用的rbtree涉及大量C99语法，在移植到其他环境时需要进行一些宏定义转换以兼容不同编译器的要求。在Linux环境下使用make命令可以完整地构建项目，而在Windows平台下则提供了Visual Studio 2008版本的解决方案文件（仅包含测试程序部分）。 此外还附带了一个C++标准库中的STL Map容器性能基准测试作为参考对比。
     
  • C语言实现的红黑树代码
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    这段代码实现了红黑树的数据结构及其基本操作，包括插入、删除和查找等功能，使用了C语言编写。适合学习或实际项目中应用。 红黑树是一种自平衡二叉查找树，在1972年由Rudolf Bayer提出。它的设计目标是在保持查询效率的同时，通过特定的规则保证插入和删除操作能在较短时间内完成，以解决AVL树在频繁插入和删除时可能会遇到的过度平衡问题。每个节点都带有颜色属性（红色或黑色），这些颜色规则确保了树的平衡。 1. **红黑树的性质**： - 每个节点要么是红色，要么是黑色。 - 根节点为黑色。 - 所有叶子节点都是空节点且标记为黑色。 - 如果一个节点是红色，则它的两个子节点必须为黑色。 - 对于每个节点而言，从该点到其所有后代叶结点的每条简单路径上都包含相同数量的黑色结点。 2. **插入操作**： - 插入新数据可能导致树不平衡。因此需要通过旋转和重新着色来恢复平衡。通常将新的叶子标记为红色以满足红黑树规则，并在必要时执行左旋、右旋或颜色翻转等调整步骤。 3. **删除操作**： - 删除节点的操作相对复杂，可能涉及多个阶段的处理过程。首先需要找到要移除的具体元素，然后根据不同情况来安排子节点和兄弟节点的颜色及位置调整以保持红黑树平衡。 4. **查找操作**： - 红黑树的查询效率与普通二叉搜索树相似，时间复杂度为O(log n)，因为其结构始终保持大致平衡状态。 5. **旋转操作**： - 左旋：当需要将一个右子节点提升至父节点位置时使用。这涉及到更改父子链接关系和可能的颜色调整。 - 右旋：相反地，在需把左子结点移动到父结点位置的情况下执行。 6. **颜色翻转**： - 在插入或删除操作后，当某些节点不满足红黑树规则时会进行颜色翻转来修正。此过程通常涉及改变特定节点的颜色以保持性质的完整性。 7. **C语言实现**： - 使用C语言实现红黑树需要定义一个包含键值、颜色和子结点指针等成员的数据结构。同时，还需编写插入、删除以及查找等功能函数，并确保这些操作能够维护好数据结构的特点。 通过理解并实践红黑树算法可以构建高效且稳定的数据存储解决方案，在数据库索引、编译器符号表管理及内存分配系统等多个领域有着广泛应用价值。尽管掌握其平衡机制可能需要一些时间，但一旦熟练掌握后它将成为解决众多编程挑战的强大工具。
     
  • C语言中红黑树的完整实现
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    本项目提供了一个完整的C语言版本的红黑树数据结构实现，包括插入、删除和查找等操作，适用于需要高效键值对存储的应用场景。 请提供红黑树的完整代码实现，依据《算法导论》中的算法描述，并附上二叉查找树的完整代码。所有代码均用纯C语言编写。
     
  • C语言中的红黑树算法实现
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    本文章深入探讨了C语言中红黑树数据结构的具体实现方法及插入、删除等操作的过程，帮助读者理解其内部机制。 实验1：实现红黑树的基本算法。选取n的值分别为 12、24、36、48、60，随机生成n个互异的正整数（K1, K2, K3, ……, Kn）作为节点的关键字，并将这些关键字依次插入到一棵初始为空的红黑树中。统计每次算法运行所需的时间，并绘制时间曲线。（红黑树采用三叉链表结构） 实验2：对上述生成的红黑树，找出并删除其中第n/3小和第n/4小的节点，统计算法运行所需的总时间，并绘制出相应的时序图。
     
  • C++中的红黑树实现
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    本文档深入探讨了在C++编程语言中如何实现和操作红黑树数据结构，提供详细的代码示例与解释。 程序为红黑树的C++代码实现，主要包括插入、删除和查找等操作。红黑树的具体内容可以参考《算法导论》第3版第13章。
     
  • 用纯C语言实现的filtfilt滤波器
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    本项目使用纯粹的C语言实现了filtfilt算法，这是一种零相位信号处理技术，用于对数据进行前后向两次过滤以消除相移效应。适合于需要高效能信号处理的应用场景。 纯C语言移植的matlab的filtfilt滤波器，实现无延时IIR滤波。
     
  • 使用Java集合进行递归的通用树Tree实现
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    本篇文章主要介绍如何利用Java集合框架实现一个灵活且高效的通用树结构(Tree)，并探讨了在其中运用递归算法的方法。通过这种方式，可以方便地处理和操作各种层级数据。 请大家来下载吧！这里的资源非常丰富而且实用，欢迎大家多多支持！
     
  • 用纯C语言实现的Vector(vector_master)
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    vector_master是一个利用C语言编写的高效向量（动态数组）库。它提供了一系列灵活且功能强大的API来操作和管理可变大小的数据集合，适用于需要高性能数据存储与处理的应用程序开发。 本段落介绍如何使用纯C语言实现向量（vector）数据结构，并提供一些基本特性和操作的示例。这种实现适用于仅支持C语言而不支持C++的平台。文章还包含了测试用例以及函数使用的范例，以帮助理解和应用该向量数据结构的功能。
     
  • Catia Product Tree Map: 使用C#从Catia V6编辑器中提取产品树图
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    本工具利用C#编程语言，自动化地从CATIA V6编辑器中抽取产品结构信息，并生成清晰的产品树地图，便于工程设计和管理。 在IT行业中，Catia是一款广泛使用的计算机辅助设计（CAD）软件，主要用于三维机械设计、模拟及制造等领域。而Catia V6则是其较新的版本，提供了更强大的功能以及改进的用户体验。本段落将深入探讨如何利用C#编程语言从Catia V6编辑器中获取产品树图。 为了实现这一目标，我们首先需要具备一些基本的C#知识，包括类、对象、方法、属性和事件等概念。作为一种面向对象的语言，C#非常适合进行COM（组件对象模型）编程，并能够与各种应用程序接口(API)，例如Catia V6 API交互工作。 通过使用Catia V6的API——也被称作“Catia Automation”——开发人员可以通过编程方式控制整个Catia应用，包括访问产品结构、几何模型和工程数据等。由于该API基于COM设计，因此可以利用C#来调用其接口进行操作。 要获取产品树图，我们需要首先创建一个Catia应用程序实例并完成身份验证。这可借助以下的C#代码实现： ```csharp using System; using System.Runtime.InteropServices; using CATIA; public class CatiaWrapper { [DllImport(Ole32.dll, PreserveSig = true)] private static extern int CoInitialize(IntPtr pvReserved); [DllImport(Ole32.dll)] private static extern int CoUninitialize(); [DllImport(oleaut32.dll, CharSet = CharSet.Unicode)] public static extern int VariantClear(ref object var); 初始化COM环境 static void Main(string[] args) { int hr = CoInitialize(IntPtr.Zero); if (hr == 0 || hr == unchecked((int)0x80004005)) { 创建Catia应用程序实例并设置为不可见 Application app = new Application(); app.Visible = false; // 设置为true可使Catia界面可见 // ... 其他操作 ... CoUninitialize(); } } ``` 接下来，我们需要通过使用Catia的应用程序对象打开或激活包含产品树的文档。我们可以通过调用`app.Documents.Open()`方法来实现这一目的，并访问产品结构树(ProductStructureManager)以遍历每个产品和组件，从而构建出所需的产品树图。 ```csharp // 打开指定文件并获取ProductStructureManager实例 Document doc = app.Documents.Open(path_to_your_file.CATPart); ProductStructureManager psm = doc.Product.Structure; // 遍历文档中的所有产品及子组件，并输出相关信息 foreach (Product product in psm.Products) { Console.WriteLine(产品名称： + product.Name); foreach (Component component in product.Components){ Console.WriteLine(组件实例名： + component.ComponentInstance.Name); // ... 进一步处理每个组件 ... } ``` 在实际开发过程中，可能需要获取产品的详细信息（如几何形状、材料和属性等）。Catia V6 API提供了丰富的类及方法来访问这些数据。例如`product.Geometry`, `product.Material`。 对于开发者来说，在与Catia进行深度集成时掌握这项技术至关重要，这不仅能够提高工作效率，还能为数据分析、报告生成以及自动化工作流程整合提供可能。
     
  • C++中红黑树的实现代码
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    本文章提供了一种在C++中高效实现红黑树的数据结构方法，并附带详细的代码示例和注释说明。通过学习可以深入了解红黑树的工作原理及其应用。 描述： 实现红黑树与二叉搜索树的相关算法包括插入（涉及调整如左旋、右旋）、删除及搜索（指定Key值节点）。另外，需要实现计算红黑树黑高的算法。 1. 插入测试：输入8, 11, 17, 15, 6, 1, 22, 25和27建立一棵红黑树，并按照规定格式输出整棵红黑树及其黑高。 2. 删除测试：从步骤一中建立的红黑树删除Key值为15的节点，然后以相同方式输出调整后的红黑树及新的黑高。 3. 生成包含不同自然数（范围1至300,000）随机产生的30万个键值集合，并分别构建对应的红黑树和二叉搜索树。对于每个数据结构，在其中查找Key=15000的节点，记录并输出每次操作的时间。 4. 重复步骤三的操作五次以求得平均时间消耗。 5. 在完成上述任务的基础上修改代码实现P307页上的OS_Key_Rank算法（输入为1,2,3,4,5,6,7和8建树，k=6），并输出该算法的返回值。具体细节参见readme文档。