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[数据结构]二叉搜索树(BST) VS 平衡二叉排序树(AVL) VS B树(平衡多路搜索树) VS B+树 VS 红黑树(平衡二叉B树)

原创
05/13 14:22
阅读数 62941

1 二叉排序树/二叉查找树/Binary Sort Tree

  • 1种对排序和查找都很有用的特殊二叉树
  • 叉排序树的弊端的解决方案:平衡二叉树
  • 二叉排序树必须满足的3条性质(或是具有如下特征的二叉树)
    • 若它的左子树不为空,则:左子树上所有结点的值< 它根结点的值
    • 若它的右子树不为空,则:右子树上所有结点的值 > 它根结点的值
    • 它的左子树、右子树也分别为二叉排序树(递归性)

(按照如上定义,即:
1 无键值相等的结点
2 中序遍历一颗二叉树时,可得一个结点值递增的有序序列)

2 平衡二叉排序树/Balanced Binary Tree/Adelson-Velskii & Landis

  • 1种结构平衡的二叉搜索树(即 叶节点高度差的绝对值不超过1)
  • 平衡因子:AVL树中左子树与右子树的深度之差只能为-1、0、1
  • AVL树的平衡调整方法:LL、RR、LR、RL(为了保证平衡,需付出一定代价)
  • 平衡二叉树的3条性质:(AVL树or空树,或是具有如下特征的二叉排序树(BST))
    • 左子树必须为平衡二叉树
    • 右子树必须为平衡二叉树
    • |左子树深度-右子树深度|≤1

3 B树

  • 1种平衡的多路搜索树,多用于文件系统、数据库的实现
  • 缺点
    • 在查询单条数据是非常快的。但如果范围查的话,b树每次都要从根节点查询一遍。
  • 提出者
    • 最早是由德国计算机科学家Rudolf Bayer等人于1972年在论文 《Organization and Maintenance of Large Ordered Indexes》提出的
  • 结点的结构图↓

4 B+树

  • 1种B树的变形树,更适合用于文件索引系统。
  • 实际应用:MySQL的存储引擎InnoDB/MyISAM均利用B+树建立索引。(MYSQL-Console:SHOW INDEX FROM tableName)
  • m阶B+树与m阶B树的差异
  • 含有n个关键字的结点必含有n棵子树;
  • 所有的非终端结点:可看成是索引部分,结点中仅含有其子树(根结点)中的最大(或最小)关键字
  • 所有的叶子结点:包含了全部关键字的信息,以及指向含这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依靠关键字的大小自小而大顺序连接;

5 红黑树/平衡二叉B树

  • 别称:平衡二叉B树,1种自平衡的二叉搜索树
  • 实际应用:HashMap等Java的JDK源码实现
  • 红黑树必须满足的5条性质
    • 节点必为Red or Black
    • 根节点必为Black
    • 叶子节点必为Black
    • Red节点的子节点(父节点)必为Black (即 从根节点到叶子节点的所有路径上不能有2个连续的Red节点)
    • 从任一节点到叶子节点的所有路径都包含相同数目的Black节点
  • 比起AVL树(平衡二叉树),红黑树的特点↓

文献

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