树的总结【未完待续】

前言

树是数据库系统领域最重要的数据结构之一,例如:Mysql中索引结构是B+树,Hbase的底层结构是LSM树(Log Structure Tree)是Hbase底层检索的数据结构,红黑树是Java8里HashMap的底层数据结构,哈弗曼树在编码和压缩领域有着重要的应用。
树在计算机里应用广泛,所以树结构无论是面试、考研,还是工作、自学都会用到。

常见的树介绍

二叉查找树(BST)

二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:
(1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;
(2)若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;
(3)左、右子树也分别为二叉排序树;
(4)没有键值相等的节点(因此,插入的时候一定是叶子节点)。
插入有序节点,退化成单支树
    1.查找效率最好O(logn),最坏O(n)
    2.插入效率和查找效率相同(只插入叶子节点)
    3.删除效率最好O(logn)+O(1)->只有左子树或者右子树
    最差O(logn)+O(logn)->左子树和右子树同时存在
二叉搜索树.JPG

AVL树-自平衡二叉查找树

AVL树本质上是一颗二叉查找树,但是它又具有以下特点:它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为一,所以它也被称为平衡二叉树。下面是平衡二叉树和非平衡二叉树对比的例图:


AVL树.png

红黑树

B-树

B+树

LSM树

霍夫曼树

参考文献

常见树介绍
AVL树-自平衡二叉查找树
图解数据结构树之AVL树

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