二叉查找树在频繁的动态更新过程中,可能会出现树的高度远大于log2n的情况,从而导致各个操作的效率下降。极端情况下,二叉树会退化为链表,时间复杂度会退化到O(n)。我上一节说了,要解决这个复杂度退化的问题,我们需要设计一种平衡二叉查找树,也就是今天要讲的这种数据结构。
很多书籍里,但凡讲到平衡二叉查找树,就会拿红黑树作为例子。不仅如此,如果你有一定的开发经验,你会发现,在工程中,很多用到平衡二叉查找树的地方都会用红黑树。你有没有想过,为什么工程中都喜欢用红黑树,而不是其他平衡二叉查找树呢?
带着这个问题,让我们一起来学习今天的内容吧!
什么是“平衡二叉查找树”?
平衡二叉树的严格定义是这样的:二叉树中任意一个节点的左右子树的高度相差不能大于1。从这个定义来看,上一节我们讲的完全二叉树、满二叉树其实都是平衡二叉树,但是非完全二叉树也有可能是平衡二叉树。
很多书籍里,但凡讲到平衡二叉查找树,就会拿红黑树作为例子。不仅如此,如果你有一定的开发经验,你会发现,在工程中,很多用到平衡二叉查找树的地方都会用红黑树。你有没有想过,为什么工程中都喜欢用红黑树,而不是其他平衡二叉查找树呢?
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什么是“平衡二叉查找树”?
平衡二叉树的严格定义是这样的:二叉树中任意一个节点的左右子树的高度相差不能大于1。从这个定义来看,上一节我们讲的完全二叉树、满二叉树其实都是平衡二叉树,但是非完全二叉树也有可能是平衡二叉树。
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