avl和rbtree

http://www.zhihu.com/question/19856999

红黑树属于平衡二叉树。
说它不严格是因为它不是严格控制左、右子树高度或节点数之差小于等于1。
但红黑树高度依然是平均log(n)，且最坏情况高度不会超过2log(n)，这有数学证明。所以它算平衡树，只是不严格。不过严格与否并不影响数据结构的复杂度。
不用严格控制高度，使得插入效率更高。

 

红黑树的平衡要求不如AVL树严格，理论上search要慢些，实际也如此，不过差距并不大
红黑树在删除时节点旋转次数是O(1)，平衡因子调整次数是O(logn)，而AVL树则两者都是O(logn)，但由于红黑删除过程比较复杂，实际使用中性能差距好像也不大
红黑树和AVL树在插入时，节点旋转次数都是O(1)，平衡因子调整次数都是O(logn)

 

 

http://blog.csdn.net/shangzhiliang_2008/article/details/9421789

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630

 

红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉查找树，颜色或红色或黑色。在二叉查找树强制一般要求以外，对于任何有效的红黑树我们增加了如下的额外要求:

性质1. 节点是红色或黑色。

性质2. 根节点是黑色。

性质3 每个叶节点（NIL节点，空节点）是黑色的。

性质4 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)

性质5. 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。

 

这些约束强制了红黑树的关键性质: 从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长。结果是这个树大致上是平衡的。因为操作比如插入、删除和查找某个值的最坏情况时间都要求与树的高度成比例，这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的，而不同于普通的二叉查找树。

要知道为什么这些特性确保了这个结果，注意到性质4导致了路径不能有两个毗连的红色节点就足够了。最短的可能路径都是黑色节点，最长的可能路径有交替的红色和黑色节点。因为根据性质5所有最长的路径都有相同数目的黑色节点，这就表明了没有路径能多于任何其他路径的两倍长。

在很多树数据结构的表示中，一个节点有可能只有一个子节点，而叶子节点不包含数据。用这种范例表示红黑树是可能的，但是这会改变一些属性并使算法复杂。为此，本文中我们使用 "nil 叶子" 或"空(null)叶子"，如上图所示，它不包含数据而只充当树在此结束的指示。这些节点在绘图中经常被省略，导致了这些树好象同上述原则相矛盾，而实际上不是这样。与此有关的结论是所有节点都有两个子节点，尽管其中的一个或两个可能是空叶子。