From 0f970ac3a42d18a4e32f167597dfe7b6d661376d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: CyC2018 Date: Wed, 27 May 2020 00:38:02 +0800 Subject: [PATCH] auto commit --- notes/算法 - 符号表.md | 38 +++++++++++++++++++------------------- 1 file changed, 19 insertions(+), 19 deletions(-) diff --git a/notes/算法 - 符号表.md b/notes/算法 - 符号表.md index c2b23ca5..133ed8af 100644 --- a/notes/算法 - 符号表.md +++ b/notes/算法 - 符号表.md @@ -245,13 +245,13 @@ public class BinarySearchOrderedST, Value> implement **二叉树** 是一个空链接，或者是一个有左右两个链接的节点，每个链接都指向一颗子二叉树。 -

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**二叉查找树** （BST）是一颗二叉树，并且每个节点的值都大于等于其左子树中的所有节点的值而小于等于右子树的所有节点的值。 BST 有一个重要性质，就是它的中序遍历结果递增排序。 -

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基本数据结构： @@ -325,7 +325,7 @@ private Value get(Node x, Key key) { 当插入的键不存在于树中，需要创建一个新节点，并且更新上层节点的链接指向该节点，使得该节点正确地链接到树中。 -

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```java @Override @@ -354,11 +354,11 @@ private Node put(Node x, Key key, Value value) { 最好的情况下树是完全平衡的，每条空链接和根节点的距离都为 logN。 -

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在最坏的情况下，树的高度为 N。 -

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## 4. floor() @@ -436,7 +436,7 @@ private Node min(Node x) { 令指向最小节点的链接指向最小节点的右子树。 -

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```java public void deleteMin() { @@ -457,7 +457,7 @@ public Node deleteMin(Node x) { - 如果待删除的节点只有一个子树， 那么只需要让指向待删除节点的链接指向唯一的子树即可； - 否则，让右子树的最小节点替换该节点。 -

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```java public void delete(Key key) { @@ -520,7 +520,7 @@ private List keys(Node x, Key l, Key h) { 2-3 查找树引入了 2- 节点和 3- 节点，目的是为了让树平衡。一颗完美平衡的 2-3 查找树的所有空链接到根节点的距离应该是相同的。 -

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## 1. 插入操作 @@ -530,11 +530,11 @@ private List keys(Node x, Key l, Key h) { - 如果插入到 2- 节点上，那么直接将新节点和原来的节点组成 3- 节点即可。 -

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- 如果是插入到 3- 节点上，就会产生一个临时 4- 节点时，需要将 4- 节点分裂成 3 个 2- 节点，并将中间的 2- 节点移到上层节点中。如果上移操作继续产生临时 4- 节点则一直进行分裂上移，直到不存在临时 4- 节点。 -

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## 2. 性质 @@ -546,7 +546,7 @@ private List keys(Node x, Key l, Key h) { 红黑树是 2-3 查找树，但它不需要分别定义 2- 节点和 3- 节点，而是在普通的二叉查找树之上，为节点添加颜色。指向一个节点的链接颜色如果为红色，那么这个节点和上层节点表示的是一个 3- 节点，而黑色则是普通链接。 -

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红黑树具有以下性质： @@ -555,7 +555,7 @@ private List keys(Node x, Key l, Key h) { 画红黑树时可以将红链接画平。 -

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```java public class RedBlackBST, Value> extends BST { @@ -575,7 +575,7 @@ public class RedBlackBST, Value> extends BST
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```java public Node rotateLeft(Node h) { @@ -594,7 +594,7 @@ public Node rotateLeft(Node h) { 进行右旋转是为了转换两个连续的左红链接，这会在之后的插入过程中探讨。 -

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```java public Node rotateRight(Node h) { @@ -613,7 +613,7 @@ public Node rotateRight(Node h) { 一个 4- 节点在红黑树中表现为一个节点的左右子节点都是红色的。分裂 4- 节点除了需要将子节点的颜色由红变黑之外，同时需要将父节点的颜色由黑变红，从 2-3 树的角度看就是将中间节点移到上层节点。 -

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```java void flipColors(Node h) { @@ -631,7 +631,7 @@ void flipColors(Node h) { - 如果左子节点是红色的，而且左子节点的左子节点也是红色的，进行右旋转； - 如果左右子节点均为红色的，进行颜色转换。 -

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```java @Override @@ -756,7 +756,7 @@ public class Transaction { 对于 N 个键，M 条链表 (N>M)，如果哈希函数能够满足均匀性的条件，每条链表的大小趋向于 N/M，因此未命中的查找和插入操作所需要的比较次数为 \~N/M。 -

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## 3. 线性探测法 @@ -765,7 +765,7 @@ public class Transaction { 使用线性探测法，数组的大小 M 应当大于键的个数 N（M>N)。 -

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```java public class LinearProbingHashST implements UnorderedST { @@ -867,7 +867,7 @@ public void delete(Key key) { 线性探测法的成本取决于连续条目的长度，连续条目也叫聚簇。当聚簇很长时，在查找和插入时也需要进行很多次探测。例如下图中 2\~4 位置就是一个聚簇。 -

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α = N/M，把 α 称为使用率。理论证明，当 α 小于 1/2 时探测的预计次数只在 1.5 到 2.5 之间。为了保证散列表的性能，应当调整数组的大小，使得 α 在 [1/4, 1/2] 之间。