红黑树怎么保证稳定性的

时间: 2023-04-02 10:02:43 浏览: 42
红黑树通过对节点进行颜色标记和旋转操作来保证稳定性。具体来说,红黑树要求每个节点要么是红色,要么是黑色,并且满足以下五个性质:1. 根节点是黑色的;2. 每个叶子节点都是黑色的空节点;3. 如果一个节点是红色的,则它的两个子节点都是黑色的;4. 对于每个节点,从该节点到其所有后代叶子节点的简单路径上,均包含相同数目的黑色节点;5. 新插入的节点默认为红色,插入后通过旋转和变色等操作来保证以上性质不被破坏。
相关问题

红黑树查找C语言代码,并保证红黑树的稳定性

以下是红黑树查找的C语言代码,同时保证了红黑树的稳定性: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义红黑树的颜色 #define RED 0 #define BLACK 1 // 定义红黑树的节点结构体 typedef struct rb_node { int key; // 节点的键值 int color; // 节点的颜色 struct rb_node *left; // 左子节点 struct rb_node *right; // 右子节点 struct rb_node *parent; // 父节点 } rb_node; // 定义红黑树的根节点 rb_node *root = NULL; // 左旋函数 void left_rotate(rb_node *node) { rb_node *right = node->right; node->right = right->left; if (right->left != NULL) { right->left->parent = node; } right->parent = node->parent; if (node->parent == NULL) { root = right; } else if (node == node->parent->left) { node->parent->left = right; } else { node->parent->right = right; } right->left = node; node->parent = right; } // 右旋函数 void right_rotate(rb_node *node) { rb_node *left = node->left; node->left = left->right; if (left->right != NULL) { left->right->parent = node; } left->parent = node->parent; if (node->parent == NULL) { root = left; } else if (node == node->parent->right) { node->parent->right = left; } else { node->parent->left = left; } left->right = node; node->parent = left; } // 插入函数 void insert(int key) { rb_node *node = (rb_node *)malloc(sizeof(rb_node)); node->key = key; node->color = RED; node->left = NULL; node->right = NULL; node->parent = NULL; rb_node *x = root; rb_node *y = NULL; while (x != NULL) { y = x; if (node->key < x->key) { x = x->left; } else { x = x->right; } } node->parent = y; if (y == NULL) { root = node; } else if (node->key < y->key) { y->left = node; } else { y->right = node; } while (node != root && node->parent->color == RED) { if (node->parent == node->parent->parent->left) { rb_node *uncle = node->parent->parent->right; if (uncle != NULL && uncle->color == RED) { node->parent->color = BLACK; uncle->color = BLACK; node->parent->parent->color = RED; node = node->parent->parent; } else { if (node == node->parent->right) { node = node->parent; left_rotate(node); } node->parent->color = BLACK; node->parent->parent->color = RED; right_rotate(node->parent->parent); } } else { rb_node *uncle = node->parent->parent->left; if (uncle != NULL && uncle->color == RED) { node->parent->color = BLACK; uncle->color = BLACK; node->parent->parent->color = RED; node = node->parent->parent; } else { if (node == node->parent->left) { node = node->parent; right_rotate(node); } node->parent->color = BLACK; node->parent->parent->color = RED; left_rotate(node->parent->parent); } } } root->color = BLACK; } // 查找函数 rb_node *search(int key) { rb_node *node = root; while (node != NULL && node->key != key) { if (key < node->key) { node = node->left; } else { node = node->right; } } return node; } // 中序遍历函数 void inorder(rb_node *node) { if (node != NULL) { inorder(node->left); printf("%d ", node->key); inorder(node->right); } } int main() { insert(10); insert(20); insert(30); insert(40); insert(50); insert(60); insert(70); insert(80); insert(90); insert(100); printf("中序遍历结果:"); inorder(root); printf("\n"); rb_node *node = search(50); if (node != NULL) { printf("查找结果:key=%d, color=%d\n", node->key, node->color); } else { printf("查找结果:未找到\n"); } return 0; } ```

python 的红黑树

### 回答1: 红黑树是一种自平衡二叉搜索树,它在保证具有二叉搜索树的搜索、插入、删除性质的同时,还能保证操作之后树的高度最多只会增加一倍。 在红黑树中,每个结点都有一个颜色属性,可以是红色或黑色。它满足以下几个性质: 1. 根节点是黑色的。 2. 所有叶子节点都是黑色的空节点(NIL)。 3. 如果一个节点是红色的,那么它的子节点必定是黑色的。 4. 对于任意一个节点而言,其到叶子节点的所有路径上包含相同数目的黑色节点。 红黑树的操作包括搜索、插入和删除,这些操作的时间复杂度均为 O(logn)。 在 Python 中,可以使用标准库中的 collections.abc.MutableSet 接口中的有序集实现红黑树,例如: ``` from collections.abc import MutableSet class RedBlackTree(MutableSet): # 红黑树的实现 tree = RedBlackTree() tree.add(1) tree.add(2) tree.add(3) print(1 in tree) # True print(4 in tree) # False tree.remove(2) print(2 in tree) # False ``` 红黑树作为一种高效的数据结构,在许多场景中都有应用。例如,在 Python 中的 set 和 dict 内部实现 ### 回答2: 红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它具有以下特点: 1.节点的颜色:每个节点要么是红色,要么是黑色。 2.根节点和叶子节点(NIL节点)都是黑色。 3.红色节点的子节点都是黑色。 4.从任一节点到其每个叶子节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点。 红黑树的这些特点确保了树的平衡性,即任意一个节点到其叶子节点的最长路径不会超过最短路径的两倍。这使得红黑树的查找、插入和删除等操作都能在较稳定的时间复杂度内完成。 在Python中,我们可以使用红黑树实现一些高效的数据结构,如字典(dict)和集合(set)。Python的内置模块collections中提供了OrderedDict和Counter两个以红黑树为基础的数据结构。OrderedDict是一种有序字典,它能够记住元素的插入顺序;Counter是一种计数器,它可以统计元素的出现次数。 此外,Python的第三方库也提供了红黑树的实现,如RBTree和redblack等。这些库可以用于更复杂的问题,如范围查询和区间搜索等。 总而言之,红黑树是一种高效的自平衡二叉查找树,它在Python中被广泛应用于实现字典和集合等数据结构,以及解决一些复杂的问题。 ### 回答3: 红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,是在普通二叉搜索树的基础上增加了颜色属性,并通过一系列规则来保持树的平衡。 在红黑树中,每个节点都有一个颜色属性,可以是红色或者黑色。除了基本的二叉搜索树的性质外,红黑树还满足以下规则: 1. 每个节点不是红色就是黑色; 2. 根节点是黑色的; 3. 所有叶子节点(NIL节点)都是黑色的; 4. 如果一个节点是红色的,那么它的两个子节点都是黑色的; 5. 对于每个节点,从节点到其所有后代叶子节点的简单路径上,均包含相同数目的黑色节点。 通过在插入和删除操作时维护这些规则,红黑树可以保持平衡以提供高效的查找、插入和删除操作。具体来说,当插入或删除节点后破坏了某些规则时,会进行相应的调整操作,包括变色、左旋和右旋等,使得树恢复平衡。 红黑树的平衡性能优秀,其查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(logN),其中N表示树中节点的数量。因此,红黑树经常被用作字典等数据结构的底层实现。 Python标准库中没有直接实现红黑树,但可以利用Python的字典数据结构来实现类似的功能。Python的字典使用了哈希表作为底层数据结构,具有较高的查找、插入和删除效率,因此通常可以满足实际需求。如果对于特定应用场景需要使用红黑树,可以借助第三方库实现,如`sortedcontainers`等。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

BSC绩效考核指标汇总 (2).docx

BSC(Balanced Scorecard,平衡计分卡)是一种战略绩效管理系统,它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域,以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中,BSC绩效考核指标主要分为两大类:财务类和客户类。 1. 财务类指标: - 部门费用的实际与预算比较:如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用,均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量,这反映了部门在成本控制上的效率。 - 经营利润指标:如承保利润、赔付率和理赔统计,这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。 - 人力成本和保费收益:如人力成本与计划的比例,以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比,评估业务运营和盈利能力。 - 财务效率:包括管理费用、销售费用和投资回报率,如净投资收益率、销售目标达成率等,反映公司的财务健康状况和经营效率。 2. 客户类指标: - 客户满意度:通过包装水平客户满意度调研,了解产品和服务的质量和客户体验。 - 市场表现:通过市场销售月报和市场份额,衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。 - 服务指标:如新契约标保完成度、续保率和出租率,体现客户服务质量和客户忠诚度。 - 品牌和市场知名度:通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。 BSC绩效考核指标旨在确保企业的战略目标与财务和非财务目标的平衡,通过量化这些关键指标,帮助管理层做出决策,优化资源配置,并驱动组织的整体业绩提升。同时,这份指标汇总文档强调了财务稳健性和客户满意度的重要性,体现了现代企业对多维度绩效管理的重视。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】Flask中的会话与用户管理

![python网络编程合集](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20201021201514/pythonrequests.PNG) # 2.1 用户注册和登录 ### 2.1.1 用户注册表单的设计和验证 用户注册表单是用户创建帐户的第一步,因此至关重要。它应该简单易用,同时收集必要的用户信息。 * **字段设计:**表单应包含必要的字段,如用户名、电子邮件和密码。 * **验证:**表单应验证字段的格式和有效性,例如电子邮件地址的格式和密码的强度。 * **错误处理:**表单应优雅地处理验证错误,并提供清晰的错误消
recommend-type

卷积神经网络实现手势识别程序

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据,因为它能够自动提取和学习局部特征,这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤: 1. **输入数据准备**:首先,你需要收集或获取一组带有标签的手势图像,作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**:对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作,以便于网络输入。 3. **卷积层(Convolutional Layer)**:这是CNN的核心部分,通过一系列可学习的滤波器(卷积核)对输入图像进行卷积,以
recommend-type

BSC资料.pdf

"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具,它帮助企业将战略目标可视化,确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角:财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**:这是战略地图的最终目标,通常表现为股东价值的提升。例如,股东期望五年后的销售收入达到五亿元,而目前只有一亿元,那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**:为了实现财务目标,需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户,以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**:确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等,每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**:评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本,确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤: 1. **确定股东价值差距**:识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**:分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**:规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**:识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**:评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**:根据战略地图制定具体行动计划,分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素: 1. **KPI的数量及分布比例**:一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标,且在四个视角之间有均衡的分布,如财务20%,客户20%,内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**:指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面,以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图,也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献,从而提高执行力和组织协同性。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【进阶】Flask中的请求处理

![【进阶】Flask中的请求处理](https://img-blog.csdnimg.cn/20200422085130952.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqMTEzMTE5MDQyNQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Flask请求处理概述** Flask是一个轻量级的Web框架,它提供了一个简洁且灵活的接口来处理HTTP请求。在Flask中,请求处理是一个核心概念,它允许
recommend-type

transformer模型对话

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构,最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译和文本生成。Transformer完全摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),转而采用全连接的方式处理序列数据,这使得它能够并行计算,极大地提高了训练速度。 在对话系统中,Transformer模型通过编码器-解码器结构工作。编码器将输入序列转化为固定长度的上下文向量,而解码器则根据这些向量逐步生成响应,每一步都通过自注意力机制关注到输入序列的所有部分,这使得模型能够捕捉到
recommend-type

BSC绩效考核指标汇总 (3).pdf

BSC(Balanced Scorecard,平衡计分卡)是一种企业绩效管理系统,它将公司的战略目标分解为四个维度:财务、客户、内部流程和学习与成长。在这个文档中,我们看到的是针对特定行业(可能是保险或保险经纪)的BSC绩效考核指标汇总,专注于财务类和非财务类的关键绩效指标(KPIs)。 财务类指标: 1. 部门费用预算达成率:衡量实际支出与计划费用之间的对比,通过公式 (实际部门费用/计划费用)*100% 来计算,数据来源于部门的预算和实际支出记录。 2. 项目研究开发费用预算达成率:同样用于评估研发项目的资金管理,公式为 (实际项目研究开发费用/计划费用)*100%。 3. 课题费用预算达成率、招聘费用预算达成率、培训费用预算达成率 和 新产品研究开发费用预算达成率:这些都是人力资源相关开支的预算执行情况,涉及到费用的实际花费与计划金额的比例。 4. 承保利润:衡量保险公司盈利能力的重要指标,包括赔付率和寿险各险种的死差损益(实际死亡率与预期死亡率的差异)。 5. 赔付率:反映保险公司的赔付情况,是业务健康度的一个关键指标。 6. 内嵌价值的增加:代表了保单的价值增长,反映了公司长期盈利能力。 7. 人力成本总额控制率:通过比较实际人力成本与计划成本来评估人力成本的有效管理。 8. 标准保费达成率:衡量公司的销售业绩,即实际收取保费与目标保费的比率。 9. 其他费用比率,如附加佣金、续期推动费用、业务推动费用等,用来评估营销费用的效率。 非财务类指标: 1. 销售目标达成率:衡量销售团队完成预定目标的程度,通过实际销售额与计划销售额的比率计算。 2. 理赔率:体现客户服务质量和效率,涉及保险公司处理理赔请求的速度和成功率。 3. 产品/服务销售收入达成率:衡量产品或服务的实际销售效果,反映市场响应和客户满意度。 这些指标集合在一起,提供了全面的视角来评估公司的经营效率、财务表现以及战略执行情况。通过定期跟踪和分析这些数据,企业可以持续优化策略,提升业绩,确保与整体战略目标的一致性。每个指标的数据来源通常来自于相关部门的预算和实际操作记录,确保信息的准确性。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩