红黑树查找效率,红黑树的查找时间复杂度

红黑树查找效率,红黑树的查找时间复杂度

首先红黑树是不符合AVL树的平衡条件的，即每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树。但是提出了为节点增加颜色，红黑是用非严格的平衡来换取增删节点在做范围查找的时候：按照区间查找数据这个操作，红黑树的效率没有跳表高。跳表可以在O(logn)时间复杂度定位区间的起点，然后在原始链表中顺序向后查询就可以了。从算法实现难度上来

1、红黑树查找效率最高

≥▂≤ 不过，如果你要说，单单在查找方面的效率的话，平衡树比红黑树快。所以，我们也可以说，红黑树是一种不大严格的平衡树。也可以说是一个折中发方案。如果我上面讲的，你都懂，都能够在面试红黑树具有良好的效率，它可在O(logN)时间内完成查找、增加、删除等操作。因此，红黑树在业界应用很广泛，比如Java 中的TreeMap,JDK 1.8 中的HashMap、C++ STL

2、红黑树的查找效率

红黑树的查找效率通过分析红黑树和2-3-4树的关系，其实大概就能体会到红黑树的查找效率应该是和B树差不多的(毕竟B树中，找到一个节点后，往下应该顺着哪个分支找，也是要通过计算的)。接下来我们再6、红黑树的效率红黑树的查找、插入和删除时间复杂度都为O(log2N),额外的开销是每个节点的存储空间都稍微增加了一点，因为一个存储红黑树节点的颜色变量。插入和删除的时间要增加一

3、红黑树的查找时间复杂度

ˇωˇ 红黑树(red-black tree) 是一棵满足下述性质的二叉查找树：1. 每一个结点要么是红色，要么是黑色。2. 根结点是黑色的。3. 所有叶子结点都是黑色的(实际上都是Null指针，下图红黑树的查询对象原理是通过比较键值并沿着路径进行移动，直到找到目标对象或确定不存在。红黑树的查询效率是O(logN),其中N是树中节点的数量。通过保持红黑树的平衡性质，我们

4、红黑树查找复杂度

1千万个节点的avl 相同。所以查询，删除，插入全部放在一起来看，avl 树和rbtree 差不多。其实在红黑树中查找元素的最好效率就是O(logn),这就是当每个节点的最右子树的是平衡的，那么此时的红黑树就变成了AVL树。总之呢，AVL树的查找效率>= 红黑树的查找效率(=:红黑树变成