浅谈基础算法之二叉树和AVL树（二）

 

序

 

　　承接上文 浅谈大型网站的算法和架构（一） ，我们继续聊我们的话题。

　　上文中很多人提到不扣题，这只是一部分资料，所以会感觉到不扣题，主要是题目太大了，而且内容太多了，我只能一部分一部分的写出来，望大家见谅。

　　

　　我们老大也只讲到上，还有中和下呢！
　　上偏重于基础部分——就是算法部分。里面包括现今架构中的产品使用的算法，让我们了解产品本质的一些东西。需要到伸展树这一篇开始才能真正讲到相关架构产品。

　　中和下他还没开始呢！估计也够我研究一段时间了。大家就权当了解下算法吧！

 

二叉树

 

　上文中提到的两个结构（数组和链表）各有弊端。

　　1》数组在更新的时候比较消耗资源，需要挨个挪动后面的元素。

　　2》而链表在查询的时候需要从头挨个对比之后选择出要查询的内容。

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　　综上我们需要一个查询更快，更新更快的结构，于是我们有了二叉树。

　特点:

　　每个结点最多有两棵子树。

找80

 

 

我们来看看代码实践:

                                    让我们运行起来看看

插入82

 

我们来看看代码实践（注意:在原有的代码上加了一个方法insert_bit_tree):

                                    让我们运行起来看看

二叉树的烦恼

 

我们不难发现如果在一个很极端的情况下，查找某个数据，那么会出现上图的情况。你猜想一下，如果是几千万条数据，会出现什么情况呢?

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由于上述原因，我们想到了平衡二叉树，又叫AVL树。

平衡二叉树:AVL Tree(1962)

 

让我们看看代码实践。

                                    主要理解一下这段代码　

                                    对该函数进行图解。

 

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由于篇幅太长，下篇将继续介绍。

 

 

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