算法笔记(十六)—— 有序表(红黑树,AVL树,Size-balance树,跳表),一文搞定!

news2025/1/17 21:58:02

有序表所有的操作都是O(logN)级别(红黑树,AVL树,Size-balance树,跳表)。

 红黑树,AVL树,Size-balance树都属于平衡搜索二叉树(BST)。

搜索二叉书(不保证平衡性):

添:小的加在左边,大的加在右边

删除:在寻找结点时,记录其父结点

        1.  如果删除节点是叶子节点,直接删除

        2. 若有一个孩子,将孩子替代它的位子即可

        3. 如果左右孩子双全,拿左树上最右结点来替换,或者右树上的最左孩子来替换

AVL树(通过左旋右旋完成自平衡操作)

 检查不平衡的时机:

在添加节点,会沿着父节点路径检查节点有无平衡性

删除节点后,沿着被删除节点或替代节点的父结点路径检查

LL型:右旋即可

RR型:左旋即可

LR型(左子树的右子树过长):左旋加右旋让左树的右树根节点成为整棵树的右节点

RL型:右旋加左旋

如何确定类型:右节点高度和左结点高度(nullptr当做-1),高度差不超过1

红黑树和size-balance树与AVL树在平衡性的判断不同,但调整操纵完全相同。

SB树(每棵叔叔树的大小不能小于侄子树的大小)

LL型(左孩子的左子树大小比右子树大):右旋,然后对孩子节点变化的节点继续进行操作。

LR型(左孩子的右子树大小比右子树大):将左孩子右子树根节点左旋右旋到达整棵树的根节点,对孩子节点变化的节点继续进行操作。

红黑树

1. 每个节点不是红就是黑

2. 头节点和叶子节点(最底层的空节点) 必须为黑

3. 任何两个红节点不能相邻

4. 任何一棵子树,从头部出发,到结束要求路径上的黑结点一样(最长的路和最短的路不会超过两倍)

跳表(最底层上,所有节点都存在)

1. 存在一个默认节点,拥有最小的key

2. 用户给我数据,封装成节点,我进行随机选择来决定该节点有几条往外指的指针(层数)

3. 根据新节点的层数来对默认节点进行扩充

4. 从高层开始,在本层内找到刚刚小于该数据的节点

        4.1 找到了,但该数据没有这么高的层数,降层

        4.2 找到了,并且该数据有这么高的层数,加在所找节点之前       

        4.3 若没找直接指向数据。

查找:从高层出发,不能往右走了过后往下走

删除:找到点,将其前节点和后节点连起来即可

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