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红黑树适用于大量插入和删除;因为它是非严格的平衡树;只要从根节点到叶子节点的最长路径不超过最短路径的2倍,就不进行平衡调节
AVL树是严格的平衡树,上述的最短路径与最长路径的差不能超过|1|,AVL允许的差值小;在进行大量插入和删除操作时,频繁地进行平衡调整会严重降低效率;
红黑树虽然不是严格的平衡树,但是其依旧是平衡树;查找效率是logn;
AVL也是logn;
红黑树舍去了严格的平衡,使其插入,删除,查找的效率稳定在O(logn)
反观AVL树,查找没问题O(logn),但是为了保证高度平衡,动态插入和删除的代价也随之增加,综合效率肯定达不到O(logn)
所以在进行大量插入,删除操作时,红黑树更优一些
Hashmap用到数据结构有
数组,链表,红黑树
在没有地址冲突时,效率O(1)
有少量地址冲突,在冲突的地址拉链(建链表),效率在O(1)~O(logn)之间
有大量地址冲突,在冲突的地址建红黑树,效率O(logn)
AVL树是严格的平衡树,上述的最短路径与最长路径的差不能超过|1|,AVL允许的差值小;在进行大量插入和删除操作时,频繁地进行平衡调整会严重降低效率;
红黑树虽然不是严格的平衡树,但是其依旧是平衡树;查找效率是logn;
AVL也是logn;
红黑树舍去了严格的平衡,使其插入,删除,查找的效率稳定在O(logn)
反观AVL树,查找没问题O(logn),但是为了保证高度平衡,动态插入和删除的代价也随之增加,综合效率肯定达不到O(logn)
所以在进行大量插入,删除操作时,红黑树更优一些
Hashmap用到数据结构有
数组,链表,红黑树
在没有地址冲突时,效率O(1)
有少量地址冲突,在冲突的地址拉链(建链表),效率在O(1)~O(logn)之间
有大量地址冲突,在冲突的地址建红黑树,效率O(logn)
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