标签:哈希 平衡二叉树 性能 动态 重复数据 经历 情况下 strong log
父节点、子节点、兄弟节点
没有父节点的节点叫根节点,没有子节点的节点叫叶节点
节点的高度:节点到叶子节点的最长路径(边数)(从下往上,根节点高度为0)
节点的深度:根节点到这个节点所经历的边数(从上往下,根节点的深度为0)
节点的层数:节点的深度+1(类比楼房层数,地面是一楼)
树的高度:根节点的高度
示意图
要求树中任意一个节点,其左子树每个结点的值都要小于这个节点的值,而右子树节点的值都大于这个节点的值
如果要删除的节点没有子节点,直接父节点对应指针置空
如果仅有一个子结点,将父节点对应指针指向子节点
如果有两个子节点,那么需要找到右子树的最小节点(或是左子树最大节点),用这个节点替换要删除的节点
插入:如果碰到一个节点的值与要插入数据值相同,那么将其插入右子树,也就是把它当作大于这个节点的值处理
查找:遇到相同节点值时并不直接结束,而是继续在右子树中查找,直到叶子节点才停止,将所有等于查找值的节点都找出来
删除:找到相同节点值后,按一般的删除操作进行删除,然后继续在右子树中寻找是否有相同值节点,将所有等于删除值的节点全部删除
快速查找最大/小节点
中序遍历可以输出有序的数据序列
稳定动态扩容(哈希表有散列冲突,时间复杂度并不稳定)
实现上要考虑的东西不多
(这样看来跳表还真是优秀啊)
查找一个值时花费的时间其实和树的高度成正比
最坏情况下,二叉树退化为链表,查找时间复杂度为O(n)
最好情况,二叉平衡树,高度小于等于log2n,查找时间复杂度为O(logn)
为了防止二叉树在插入数据后出现时间复杂度退化的情况,人们发明了平衡二叉树来解决这个问题
标签:哈希 平衡二叉树 性能 动态 重复数据 经历 情况下 strong log
原文地址:https://www.cnblogs.com/codespoon/p/13266291.html