详解Java集合中的基本数据结构
集合中三大数据结构
数组
- 内存地址连续
- 可以通过下标的成员访问,下标访问的性能高
- 增删操作有较大的性能消耗(需要动态扩容)
链表(双向链表)
- 灵活的空间要求,存储空间不要求连续
- 不支持下标访问,支持顺序遍历搜索
- 针对增删操作找到对应的节点改变链表的头尾指针指向即可,无需移动元数据存储位置
树(Java中二叉树特性)
- 某节点的左子树节点仅包含小于该节点的值
- 某节点的右子树节点仅包含大于该节点的值
- 节点必须是二叉树
- 顺序排列
存在问题:树可以认为是介于数组和链表二者之间的一种数据结构,拥有较快的查询速度同时拥有较快的插入和删除速度。但是在树出现极端或严重的不平衡情况下会导致效率低下
基于红黑树折中解决二叉树不平衡带来的效率低下问题
红黑树
- 红黑树,Red-Black Tree [RBT]是一个自平衡(不是绝对平衡)的二叉查找树(BST),树上的每个节点需要遵循下面的规则
- 每个节点要么是黑色,要么是红色
- 根节点为黑色
- 每个叶子节点(NIL)是黑色
- 不能存在两个连续的红色节点(红色节点的两个子节点必须是黑色)
- 任一节点到叶子节点的路径包含相同数量的黑节点
红黑树通过什么自平衡
左旋:以某个节点作为支点(旋转节点),其右子节点变为旋转节点的父节点,右子节点的左节点变为旋转节点的右子节点,左子节点保持不变
右旋:以某个节点作为支点(旋转节点),其左子节点变为旋转节点的父节点,左子节点的右子节点变为旋转节点的左子节点,右子节点保持不变
变色:节点的颜色由红色变为黑色或者黑色变为红色
红黑树插入场景
1、红黑树为空
1.1 插入节点作为根节点并把节点设置为黑色
2、插入节点的父节点为黑节点\
2.1 直接插入
3、插入节点的父节点为红节点
3.1 叔叔节点存在且为红节点
- 1、P节点和S节点设置为黑色
- 2、PP节点设置为红色
- 3、PP设置为当前插入节点
- 4、再次重复上述步骤
3.2 叔叔节点不存在或者叔叔节点为黑色
3.2.1 P节点是PP节点的左节点
3.2.1.1 插入节点是P节点的左节点
- 1、P设置为黑色
- 2、PP节点设置为红色
- 3、PP节点右旋
3.2.1.2 插入节点是P节点的右节点
- 1、P节点左旋
- 2、把P设置为插入节点(此时等于上面的场景)
- 3、PP节点右旋
3.2.2 P节点是PP节点的右节点
3.2.2.1 插入节点是P节点的右节点
- 1、P节点设置为黑色
- 2、PP节点设置为红色
- 3、PP节点左旋
3.2.2.2 插入节点是P节点的左节点
- 1、P节点右旋
- 2、将P设置为插入节点(此时等于上面场景)
- 3、PP节点左旋
PP节点左旋
3.2.2.2 插入节点是P节点的左节点
- 1、P节点右旋
- 2、将P设置为插入节点(此时等于上面场景)
- 3、PP节点左旋
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