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

到此这篇关于详解Java集合中的基本数据结构的文章就介绍到这了,更多相关Java数据结构内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

最新评论