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AVL树和红黑树的实现（含可视化界面）

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简介：
本项目实现了AVL树与红黑树的数据结构，并提供了一个包含图形界面的可视化工具，便于用户直观理解这两种自平衡二叉搜索树的特点及操作过程。 本人实现的AVL树与红黑树具有可视化界面，代码清晰易懂。

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  • AVL树和红黑树的实现（含可视化界面）
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    本项目实现了AVL树与红黑树的数据结构，并提供了一个包含图形界面的可视化工具，便于用户直观理解这两种自平衡二叉搜索树的特点及操作过程。 本人实现的AVL树与红黑树具有可视化界面，代码清晰易懂。
     
  • C++实现的AVL树、B树、红黑树、二叉搜索树、并查集、哈夫曼树和字典树合集
    优质
    本项目包含了多种经典数据结构的C++实现，包括AVL树、B树、红黑树、二叉搜索树、并查集、哈夫曼树及字典树，适用于学习与实践。 本段落涵盖了AVL树、B树、红黑树、二叉搜索树、并查集、哈夫曼树以及字典树的实现方法。
     
  • 使用BST、红黑树和AVL树及朴素算法实现字典查找
    优质
    本项目采用C++语言实现了基于BST、红黑树和AVL树的数据结构，并对比了这些自平衡二叉搜索树与简单哈希表在字典查找中的效率差异。 MFC界面使用几个数据结构实现了字典查找功能，可以根据关键字进行查询。
     
  • 红黑树和区间树的算法实现
    优质
    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。
     
  • C++ 实现的AVL树
    优质
    本项目用C++实现了一种自平衡二叉搜索树——AVL树。通过自动调整节点保证树的高度差不超过1，从而优化数据结构的查找效率。 AVL树的C++实现包括了插入和删除操作。
     
  • C++中的红黑树实现
    优质
    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C++实现二叉树、搜索二叉树和AVL树
    优质
    本教程深入讲解了如何使用C++语言实现二叉树、搜索二叉树及自平衡的AVL树，适合希望掌握数据结构与算法的编程爱好者。 C++实现类模板包括二叉树、搜索二叉树、AVL树及其各种算法的实现（如建立、输出、前序遍历、中序遍历、后序遍历、插入、删除、搜索、重构、求树高和统计叶子总数等）。
     
  • 用C++实现AVL树
    优质
    本篇文章详细介绍了如何使用C++编程语言来构建和维护AVL自平衡二叉查找树，包括节点旋转等核心算法。 C++实现AVL树,有兴趣的可以看看，可能不是很好，仅作为参考。
     
  • Python实现的高级数据结构——B树和红黑树
    优质
    本篇文章主要讲解了如何使用Python语言来实现两种重要的高级数据结构:B树与红黑树。这两种高效的数据存储方式在数据库和其他需要快速查找、插入和删除操作的应用中有着广泛的应用。通过本文的学习，读者可以深入了解B树和红黑树的工作原理，并掌握它们的Python实现方法。 一棵2t（其中t≥2）阶的B树是一棵平衡的2t路搜索树。它要么是空树，要么满足以下性质： 1. 根节点至少有两个子节点； 2. 每个非根节点包含的关键字数量j需满足：t-1≤j≤2t-1； 3. 除叶子节点外，每个节点都包含了目前该节点内关键字数加一的子指针； 4. 子树中的关键字与当前节点中关键字值之间存在大小关系； 5. 所有的叶子节点位于同一层，其深度等于树的高度。 当t=2时，这种B树被称为2-3-4树。在进行插入操作并导致某个节点的关键字数量达到最大（即为2t-1）时，该节点需要被拆分，并且在此之后不再检查此节点和它的父节点是否还需要进一步的拆分处理；直到下一个关键字要被插入为止。
     
  • C++中AVL树的实现
    优质
    本文介绍了如何在C++编程语言环境中实现自平衡二叉搜索树——AVL树。通过详细代码示例和解释，帮助读者理解AVL树的基本概念、操作方法及其高效性原理。 AVL平衡二叉树的C++实现（模板）包括了插入、查找、删除以及前序遍历、后序遍历和中序遍历等功能。