python字典红黑树

python字典红黑树相关知识

• 红黑树

  很多人认为红黑树很难懂，其实红黑树并没有我们想象中的那么难首先我们先看红黑树到底是干什么的红黑树（Red Black Tree） 是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，典型的用途是实现关联数组。红黑树和AVL树类似，都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能。它虽然是复杂的，但它的最坏情况运行时间也是非常良好的，并且在实践中是高效的： 它可以在O(log n)时间内做查找，插入和删除，这里的n 是树中元素的数目。我们看到，关于二叉树基本上都是干这样的事，每次排除一个子树，递归另一个子树，使其时间复杂度为O(log n)，然后以一种特殊的方法去维护他比如说             50      25      6013    30   55   88这样的树，他的左孩子总是比父节
• 了解红黑树的起源，理解红黑树的本质

  你好，我是彤哥。 前面两节，我们一起学习了关于跳表的理论知识，并手写了两种完全不同的实现，我们放一张图来简单地回顾一下： 实现跳表的关键之处是在有序链表的基础上加上各层索引，通过这些索引可以做到O(log n)的时间复杂度快速地插入、删除、查找元素。 说起跳表，我们就不得不提另一种非常经典的数据结构——红黑树，红黑树相对于跳表来说，虽然时间复杂度都是O(log n)，但是红黑树的使用场景相对更广泛一些，在早期的Linux内核中就一直存在红黑树的实现，也运用在了更高效的多路复
• 2-3 树/红黑树（red-black tree）

  2-3 tree2-3树节点：null节点，null节点到根节点的距离都是相同的，所以2-3数是平衡树2叉节点，有两个分树，节点中有一个元素，左树元素更小，右树元素节点更大3叉节点，有三个子树，节点中有两个元素，左树元素更小，右树元素更大，中间树介于两个父元素之间。 插入操作如下图所示红黑树红黑树可以理解为实现了2-3树的BST（binary search tree），它是一个自平衡树，保证在最坏的情况下的操作也是O(lg(n))特性：每个节点有一个颜色属性（红或黑）根节点是黑色的所有的null节点都是黑色的，从任何null节点到根节点所经过的黑色节点数目相同查找操作与BST是相同的插入规则如下：按BST的插入方法在null节点上建立新节点，新节点的颜色为红色如果有右子节点为红色，则左旋，右子节点变为父节点如果左子节点与左孙节点都为红色，则进行右旋，左字节的变为父节点如果两个节点的颜色都为红色，则翻转反色操作流程如下图所示：图左为插入节点c，先标记为红，因为a、c都为红节点，故颜色反转中间插入节点a，由于插
• 从红黑树的本质出发，彻底理解红黑树！

  前言 早上好，我是彤哥。 上一节，我们一起从二叉树、二叉查找树、平衡树、AVL树、2-3树、2-3-4树、B树，一路讲到红黑树，最后得出红黑树的本质：红黑树就是2-3-4树，请看下图： 我们知道2-3-4的插入、删除、查找元素的原理是相当简单的，那么，我们是不是可以利用2-3-4树来记忆红黑树呢？ 答案是肯定的，本节，我们就来看看如何利用2-3-4树来快速掌握红黑树，再也不用死记硬背了~~ 好了，让我们进入今天的学习吧。 再忆2-3-4树 我们给出一张图简单地回顾一下上一节关于2-3-4树插入元素N

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• 5. 红黑树的插入操作 插入元素会导致原本平衡的红黑树失去平衡，还会导致红黑树五大特性的不满足。因此插入后我们需要做调整，使其重新成为一个红黑树。
• 3. 红黑树的性质 红黑树的性质有五点，这里需要大家牢牢记住：每个节点不是红色就是黑色；根节点永远是黑色；红色节点的子节点必须是黑色；任意一个节点到每个叶子节点的路径上都包含相同数量的黑色节点；每次添加新节点都默认为红色。
• 2.3 跳跃表 vs 红黑树 面试官提问： 红黑树也能实现对数时间的查找插入特性，为什么还要使用跳跃表？题目解析：红黑树（Red Black Tree）是二叉查找树的一种变形，查找、插入、删除的时间复杂度也是 O (logN)，为什么 Redis 不使用红黑树作为 zset 的数据结构实现？关于这一点，Redis 的官方解释已经很全面：There are a few reasons:They are not very memory intensive. It’s up to you basically. Changing parameters about the probability of a node to have a given number of levels will make then less memory intensive than btrees.A sorted set is often target of many ZRANGE or ZREVRANGE operations, that is, traversing the skip list as a linked list. With this operation the cache locality of skip lists is at least as good as with other kind of balanced trees.They are simpler to implement, debug, and so forth. For instance thanks to the skip list simplicity I received a patch (already in Redis master) with augmented skip lists implementing ZRANK in O(log(N)). It required little changes to the code.总结下来就是两点原因：（1）相对于 B 树 / 红黑树，跳跃表修改节点对内存的变量影响小；（2）性能接近红黑树，但是跳表编码实现更简单，方便调试，简单来说就是编码完整的红黑树实现麻烦且不直观。
• 2. 红黑树的前世今生 红黑树是一种接近平衡的二叉搜索树，它能够保证任意一个节点左右子树的高度差不会超过较低子树的高度，也就是两棵子树的高度比值不会超过 2 倍。这样我们可以使搜索的时间复杂度更接近 O (logN)。为了保证树的平衡，我们需要在添加或删除元素的时候不断的调整树的结构，使每个节点的左右子树上的节点个数尽可能相等。
• 4. 红黑树调整的方式 如果每次添加节点都设置为红色，当父节点已经是红色时，会违背上面的第 3 条性质，这时候我们需要按照一定的方法去调整树，调整的方式有三种：改变节点颜色、左旋和右旋。改变节点颜色如下图，我们依次做了以下尝试： ①　默认红色：违反性质 3；②　默认黑色：违反性质 4；③　默认红色，将父节点和父节点的兄弟节点改为黑色，满足全部 5 条性质。左旋：拎起左旋节点的右子节点，使左旋节点向左下沉，成为右子节点的左子节点，右子节点上升成为其父节点。 右旋：拎起右旋节点的左子节点，使右旋节点向右下沉，成为左子节点的右子节点，左子节点上升成为其父节点。
• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值

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