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HashMap的工作机制与内部实现(二):红黑树的左旋和右旋

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简介:
本文深入探讨了Java中HashMap数据结构在特定条件下的工作方式,重点解析了当链表转换为红黑树时所涉及的复杂操作——左旋和右旋。通过具体示例帮助读者理解这些内部实现细节。 HashMap是Java中最常用的容器之一。本段落通过阅读源码来理解在HashMap中如何进行红黑树的左旋和右旋操作。 一、什么是左旋和右旋 红黑树具有以下性质: 1. 每个节点要么为黑色,要么为红色。 2. 根节点是黑色。 3. 叶子节点(即NIL)为黑色。 4. 红色结点的两个子结点都必须是黑色。 5. 从任意一个结点到每个叶子结点的所有路径上包含相同数量的黑结点。 当对红黑树进行增删改操作时,可能会破坏这些性质。为了维护这五条性质,有三种方法:变色、左旋和右旋。其中变色相对简单,本段落将重点介绍在HashMap中如何实现红黑树的左旋和右旋操作。

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客服
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  • HashMap):
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    本文深入探讨了Java中HashMap数据结构在特定条件下的工作方式,重点解析了当链表转换为红黑树时所涉及的复杂操作——左旋和右旋。通过具体示例帮助读者理解这些内部实现细节。 HashMap是Java中最常用的容器之一。本段落通过阅读源码来理解在HashMap中如何进行红黑树的左旋和右旋操作。 一、什么是左旋和右旋 红黑树具有以下性质: 1. 每个节点要么为黑色,要么为红色。 2. 根节点是黑色。 3. 叶子节点(即NIL)为黑色。 4. 红色结点的两个子结点都必须是黑色。 5. 从任意一个结点到每个叶子结点的所有路径上包含相同数量的黑结点。 当对红黑树进行增删改操作时,可能会破坏这些性质。为了维护这五条性质,有三种方法:变色、左旋和右旋。其中变色相对简单,本段落将重点介绍在HashMap中如何实现红黑树的左旋和右旋操作。
  • 区间算法
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    本项目专注于数据结构中红黑树与区间树的高效算法实现,通过优化代码提升性能,并提供详细的文档便于理解和应用。 算法导论实验要求使用C++实现红黑树的建立、插入、旋转、删除以及查找全操作,并且要完成区间树的所有操作。此外,还需要通过Graphviz工具进行红黑树的可视化展示,这需要自行安装Graphviz来支持该功能。
  • 叉搜索及性能对比
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    本文探讨了红黑树和二叉搜索树的数据结构特性及其C++实现方式,并深入分析了两种树在插入、删除操作中的时间和空间复杂性,展示了红黑树在保持平衡方面相对于二叉搜索树的优势。 实现红黑树和二叉搜索树的相关算法:包括插入(对于红黑树而言需要进行如左旋、右旋之类的调整),删除以及根据指定Key值节点的搜索功能。此外,还需要实现计算红黑树黑色高度的算法。
  • 构建、插入、转及可视化展示
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    本文介绍了红黑树的数据结构特性,并详细讲解了其构建和插入过程以及节点旋转的方法,同时提供了直观的可视化展示。 课程作业要求设计一个界面,并提供三种数据输入方式:手动输入、随机生成以及使用自带数据。最多可以处理16个数据项,但这一数量可以根据需要进行调整。数据显示的方式有两种选择:列表显示或树形控件显示。
  • 计算电场分量幅值相位并生成相应四个图像
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    本研究探讨了如何量化及可视化电磁场中的手性特性,通过计算电场的左旋和右旋分量的幅值与相位,并基于结果生成四种展示不同视角的图像。 计算电场的左旋和右旋分量的幅值与相位,并生成对应的四个图像。
  • 、B、B+
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    本文章深入探讨了四种常见的数据结构——二叉树、B树、B+树和红黑树的概念、特点及其应用场景,旨在帮助读者理解它们在计算机科学中的重要性。 ### 二叉树、B树、B+树与红黑树 #### 一、二叉树 二叉树是一种常见的数据结构,在计算机科学中应用广泛。它具有以下特点: - **节点最多有两个子节点**:每个节点可以有一个左子节点和一个右子节点。 - **完全二叉树**:除了最后一层,每一层的节点数都达到最大值,并且最后一层的所有叶结点都在最左边的位置上。 - **满二叉树**:除最后一层外,其他所有层次上的每个结点都有两个子结点。这种结构确保了每层的最大可能填充度。 - **平衡二叉树**:任意节点的左右子树高度差不超过1,并且左右子树本身也是平衡的。这有助于保持较低的高度和高效的搜索操作。 #### 二、B树 B树是一种自平衡多路查找数据结构,主要用于数据库系统和文件管理中。它的特点包括: - **每个结点可以有多于两个子节点**:最多M个(至少3个),从而支持更高效的查询。 - **从根开始的搜索过程**:通过比较键值与当前节点中的关键字来决定向哪个子树继续查找,直到找到目标或确定不存在为止。 - **插入和删除操作机制**:例如,在构建5阶B树时会根据给定的关键字序列进行调整;当节点满载需要分裂或者合并以保持平衡。 #### 三、B+树 B+树是用于索引结构的一种改进型多路查找树,广泛应用于数据库系统。其特点为: - **非叶子结点不存储数据**:仅作为指向实际数据的指针。 - **所有叶节点通过链表连接**:这使得支持范围查询和顺序访问成为可能,并且减少了磁盘I/O操作次数。 - **与B树的区别在于,关键字只存在于叶子节点上;而非根节点中也包含部分关键字以帮助定位。** #### 四、红黑树 红黑树是一种自平衡的二叉查找树,通过引入颜色属性来保证结构稳定。其特点如下: - **结点标记为红色或黑色**:用于区分不同类型的分支。 - **根结点是黑色**:确保整个数据结构从上到下都具有一定的稳定性。 - **空叶节点视为黑色**:有助于保持树的平衡性。 - **红黑规则**:任何红色节点的两个子节点都是黑色,且所有路径上的黑色节点数量相同。 **时间复杂度**: 对于基本操作(如插入、删除和查找),其效率为O(log n)级别。 ### 插入与删除操作 - 在进行插入时,首先按照二叉树的方式添加新结点,并将其标记为红色。随后通过旋转或重新着色恢复平衡。 - 删除过程类似于普通二叉搜索树的操作,但需要特别处理以维持红黑性质的完整性和有效性。 ### 优缺点分析 - **红黑树的优点**:相比AVL等其他自平衡二叉查找树,在插入和删除操作上表现更为稳定。因为即使在最坏情况下也能通过三次旋转恢复。 - **B+树的优势**:由于数据仅存储于叶节点,这使得它非常适合做范围查询,并且连续读取效率更高。 以上四种结构各有其适用场景与独特优势,选择时需根据具体应用需求进行权衡。
  • C++中交换
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    本文章详细讲解了在C++中实现二叉树左右子树节点交换的方法与技巧,并探讨其应用场景和注意事项。 二叉树的左右子树交换(C++):提供完整可运行代码。 这段文字要求我提供的内容是关于如何用C++编写一段可以实现二叉树左右子树互换功能的程序,并且需要给出完整的、可以直接编译和执行的代码。下面是一个简单的示例,展示了如何在C++中交换一个给定节点的左子树与右子树: ```cpp #include using namespace std; // 定义二叉树结点结构体 struct TreeNode { int val; TreeNode *left, *right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} }; void swapChildren(TreeNode* node); int main() { // 创建示例的二叉树,例如: // 1 // / \ // 2 3 TreeNode *root = new TreeNode(1); root->left = new TreeNode(2); root->right = new TreeNode(3); cout << 交换前:\n; swapChildren(root); // 调用函数进行子树的互换 } // 定义递归函数,用于交换每个节点的左右孩子结点。 void swapChildren(TreeNode* node) { if (node == NULL) return; TreeNode *temp = node->left; // 存储左孩子的引用 node->left = node->right; // 将右子树移到左边 node->right = temp; // 将原来的左孩子放到右边 swapChildren(node->left); // 对新的左子节点递归调用函数,进行进一步的交换。 swapChildren(node->right); // 同样对新生成的右子节点执行同样的操作 } ``` 上述代码中定义了一个二叉树结构体`TreeNode`和一个用于左右孩子结点互换的函数`swapChildren()`。主程序创建了具有三个节点的小型示例树,并调用该交换功能。 请注意,这个例子中的实现是递归地进行所有子节点的左、右孩子的互换操作,适用于任何大小或形状的二叉树结构。
  • (001)HashMap中链表到转换-method treefyBin.docx
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    本文档详细探讨了Java HashMap数据结构中,当桶内元素达到一定数量时,如何将链表高效地转化为红黑树以优化查找效率的过程和方法。 详细解读了HashMap中链表转红黑树的treefyBin方法,该方法涉及多个子过程:replacementTreeNode、treeify、comparableClassFor、compareComparables、tieBreakOrder、balanceInsertion、moveRootToFront 以及 rotateLeft和rotateRight等方法。此外还包括checkInvariants 方法,这些内容都有详细的解释说明。
  • C++中
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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。
  • CSSDIV图片上下居中
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    本教程详细介绍如何使用CSS样式将DIV容器内的图片进行精确的水平和垂直居中对齐,适用于网页设计初学者。 在DIV容器内设置 `text-align:center` 可以让图片水平居中,但默认情况下图片会垂直上对齐,并不会上下居中。如果想要实现这种效果,使用JavaScript进行判断比较麻烦,因为DIV内的图片高度是不确定的。因此可以考虑使用表格(table)来解决这个问题,不过大多数人都不愿意这样做。 所以还是用CSS控制一下吧。