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Data structures 堆和红黑树有什么区别？

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Data structures 堆和红黑树有什么区别？,data-structures,heap,red-black-tree,Data Structures,Heap,Red Black Tree,我们知道堆和红黑树都具有以下属性： 搜索的最坏情况成本为lgN 插入的最坏情况成本是lgN 所以，既然红黑树的实现和操作很困难，为什么我们不使用堆而不是红黑树呢？我很困惑。红黑树： 具有确定性平衡策略的二叉搜索树的形式。这种平衡保证了良好的性能，并且始终可以在O（logn）时间内搜索它 堆： 我们需要搜索堆中的每个元素，以确定其中是否有元素。即使有优化，我相信搜索仍然是O（N）。另一方面，最好在集合O（1）中找到最小/最大值 在O（log n）中找不到堆中的任意元素。执行此操作需要O（n）。您可

我们知道堆和红黑树都具有以下属性：

  • 搜索的最坏情况成本为lgN
  • 插入的最坏情况成本是lgN
    • 所以，既然红黑树的实现和操作很困难，为什么我们不使用堆而不是红黑树呢？我很困惑。

    红黑树：
    具有确定性平衡策略的二叉搜索树的形式。这种平衡保证了良好的性能，并且始终可以在O（logn）时间内搜索它

    堆：
    我们需要搜索堆中的每个元素，以确定其中是否有元素。即使有优化，我相信搜索仍然是O（N）。另一方面，最好在集合O（1）中找到最小/最大值

    在
    O（log n）
    中找不到堆中的任意元素。执行此操作需要
    O（n）
    。您可以在
    O（1）
    中找到堆中的第一个元素（比如最小的元素），并在
    O（logn）
    中提取它。红黑树和堆有着完全不同的用途、内部顺序和实现：请参阅下面的详细信息

    典型用途

    红黑树：将字典存储在您希望元素按键排序的位置以及查找位置，以便您可以按顺序遍历这些元素。插入和查找是
    O（log n）

    堆：优先级队列（和堆排序）。最小值的提取和插入是
    O（logn）

    结构施加的一致性约束

    红黑树：总排序：左子级<父级<右子级

    堆：优势：仅限父级<子级

    （请注意，您可以使用比共享算法更一般的排序替换
    O（log（N））
    在堆中搜索？正如我记得的，您不能在
    O（log（N））
    中在堆中搜索。我们不知道“第一属性”。