红黑联盟

红黑联盟相关知识

• 百度联盟取消个人联盟业务

  近期，百度联盟对外宣布，原个人联盟业务更名为“内容联盟---快捷合作”并入内容联盟业务，不影响原个人联盟广告投放及收益，原个人联盟入口关闭。内容联盟业务升级简介1、 业务模式升级：原个人联盟业务作为一种新业务模式并入内容联盟业务，更名为“内容联盟---快捷合作”，此调整不影响原个人联盟产品功能及服务;2、合作入口升级：百青藤首页新增“内容联盟”统一合作入口，原“个人联盟”业务入口合并至内容联盟业务中;3、功能升级：升级url接入方式、支持批量或聚合创建方式选择、新增优质频道推荐等多项优化，接入体验更佳。百青藤是百度6月份新推出的广告业务，对站长们而言相比百度ssp广告收益更高，不少站长都在运营，此外，此次百度联盟官方还规定后续个人站长需要接入百度联盟业务需要统一从百青藤内容联盟入口进入，应该是为了把站长们都迁移到百青藤上来，手里有站的站长可以尝试下。附上百青藤内容联盟入口链接：https://mssp.baidu.com/bqt#/product/wm作者：磊哥来源：卢松松博客，欢迎分享。
• 数据结构之红黑树

  数据结构之红黑树红黑树介绍：红黑树是一个平衡的二叉树，但不是一个完美的平衡二叉树。虽然我们希望一个所有查找都能在~lgN次比较内结束，但是这样在动态插入中保持树的完美平衡代价太高，所以，我们稍微放松逛一下限制，希望找到一个能在对数时间内完成查找的数据结构。这个时候，红黑树站了出来。1：红黑树性质先上图性质一：所有节点要么是红色要么是黑色。这里只是对节点进行区分，也就是说节点只有2种状态性质二：根节点必须是黑色。性质三：所有叶子节点（NIL或者空节点）必须为黑色。性质四：红节点的2个子节点必须都为黑色。这里是杜绝出现连续的红节点性质五：从任一节点到其它每个叶节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点。只有满足以上5个性质的二叉树才是红黑树。2：红黑树预备知识红黑树是一棵特殊的树二叉搜索树，正常情况下，二叉树的插入，查找的时间复杂度都是O(logn)，但是在极端情况下，二叉搜索树会退化成链表，导致插入，查找的复杂度回达到O(logn)，理想情况下，是实现一棵完全平衡树，但是因为调整一棵二叉树成为一棵完全平
• 数据结构（六）：红黑树

  红黑树是一种自平衡二叉查找树，与 AVL 树类似，提供 级别的查询、插入和删除节点复杂度。相对于 AVL 树单纯的对每个节点的平衡因子进行判断，红黑树给节点赋予了颜色属性，并通过对树中节点的颜色进行限制，来保持整棵树的平衡。之前提到的自平衡二叉查找树，即 AVL 树，属于一种高度平衡的二叉查找树，对每个节点的平衡因子进行严苛的限制，所以 AVL 树能够提供 的节点查询复杂度。也因为对每个节点的平衡因子限制较大，所以插入和删除节点时，需要进行很频繁的平衡调节操作。红黑树相对于 AVL 树，对树的高度限制较为宽松，所以红黑树的查找复杂度要略逊于 AVL 树。也因为对树高度的限制较小，所以插入和删除节点时需要较少的旋转操作即可达到平衡状态。条件限制红黑树中的节点存在颜色属性，通过对节点颜色的限制来保持树的平衡性。平衡的红黑树要求如下：节点是红色或者黑色；根节点是黑色；叶子节点是黑色；红色节点必须具有两个黑色子节点；从任一节点到其后代的叶子节点路径中包含相同个数的黑色节点。其中 1、2 条没什么可说的，第 3
• 红黑树（Red-Black Tree）解析

  这一篇我们来聊聊红黑树，写这篇文章的起因是在阅读HashMap源码时，发现JDK1.8对于HashMap的实现引入了红黑树来处理哈希冲突以提高性能，而红黑树的数据结构和操作都是较为复杂的，自己看得过程中有些地方也反复了多次。。。俗话说得好，好记性不如烂笔头，因此决定写下这篇笔记供自己和需要的人日后参考。OK，正式开始，何为红黑树？红黑树（Red-Black Tree） 是一种自平衡二叉查找树，其每个节点都带有黑或红的颜色属性。由于它的本质也是一种二叉查找树，因此它的查找，插入和删除操作均以二叉查找树的对应操作作为基础；但由于红黑树自身要保证平衡（也即要始终满足其五条特性，这个下文会有详述），每次插入和删除之后它都要进行额外的调整，以恢复自身的平衡，这是它与普通二叉查找树不同的地方，也正因为如此，红黑树的查找，插入和删除操作在最坏情况下的时间复杂度也能保证为O(logN)，其中N为树中元素个数。既然红黑树本质是二叉查找树，那么就有必要先来看一下二叉查找树的相关知识。二叉查找树二叉查找树（Binary

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• 3. 红黑树的性质 红黑树的性质有五点，这里需要大家牢牢记住：每个节点不是红色就是黑色；根节点永远是黑色；红色节点的子节点必须是黑色；任意一个节点到每个叶子节点的路径上都包含相同数量的黑色节点；每次添加新节点都默认为红色。
• 5. 红黑树的插入操作 插入元素会导致原本平衡的红黑树失去平衡，还会导致红黑树五大特性的不满足。因此插入后我们需要做调整，使其重新成为一个红黑树。
• 2.3 跳跃表 vs 红黑树 面试官提问： 红黑树也能实现对数时间的查找插入特性，为什么还要使用跳跃表？题目解析：红黑树（Red Black Tree）是二叉查找树的一种变形，查找、插入、删除的时间复杂度也是 O (logN)，为什么 Redis 不使用红黑树作为 zset 的数据结构实现？关于这一点，Redis 的官方解释已经很全面：There are a few reasons:They are not very memory intensive. It’s up to you basically. Changing parameters about the probability of a node to have a given number of levels will make then less memory intensive than btrees.A sorted set is often target of many ZRANGE or ZREVRANGE operations, that is, traversing the skip list as a linked list. With this operation the cache locality of skip lists is at least as good as with other kind of balanced trees.They are simpler to implement, debug, and so forth. For instance thanks to the skip list simplicity I received a patch (already in Redis master) with augmented skip lists implementing ZRANK in O(log(N)). It required little changes to the code.总结下来就是两点原因：（1）相对于 B 树 / 红黑树，跳跃表修改节点对内存的变量影响小；（2）性能接近红黑树，但是跳表编码实现更简单，方便调试，简单来说就是编码完整的红黑树实现麻烦且不直观。
• 4. 红黑树调整的方式 如果每次添加节点都设置为红色，当父节点已经是红色时，会违背上面的第 3 条性质，这时候我们需要按照一定的方法去调整树，调整的方式有三种：改变节点颜色、左旋和右旋。改变节点颜色如下图，我们依次做了以下尝试： ①　默认红色：违反性质 3；②　默认黑色：违反性质 4；③　默认红色，将父节点和父节点的兄弟节点改为黑色，满足全部 5 条性质。左旋：拎起左旋节点的右子节点，使左旋节点向左下沉，成为右子节点的左子节点，右子节点上升成为其父节点。 右旋：拎起右旋节点的左子节点，使右旋节点向右下沉，成为左子节点的右子节点，左子节点上升成为其父节点。
• 2. 红黑树的前世今生 红黑树是一种接近平衡的二叉搜索树，它能够保证任意一个节点左右子树的高度差不会超过较低子树的高度，也就是两棵子树的高度比值不会超过 2 倍。这样我们可以使搜索的时间复杂度更接近 O (logN)。为了保证树的平衡，我们需要在添加或删除元素的时候不断的调整树的结构，使每个节点的左右子树上的节点个数尽可能相等。
• 7. 小结 本节我们学习了重要的树形结构——红黑树，我们要牢记红黑树五大特性，结合动图了解变色、左旋和右旋的思路和方法，再去了解红黑树插入和删除操作的再平衡过程。学习红黑树一定要先理解再动手写代码，依据红黑树的五大特性，在插入和删除操作中来调整结构使树尽量保持平衡，来确保对整个数据结构的插入、删除和查找效率。在学习过程中，我们也可以更多的借助 JDK 源码来帮助我们梳理思路，从而帮助我们更快速、清晰、准确的理解红黑树。

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