diff --git a/docs/dataStructures-algorithms/数据结构.md b/docs/dataStructures-algorithms/数据结构.md index 5af7844b..6bb19aba 100644 --- a/docs/dataStructures-algorithms/数据结构.md +++ b/docs/dataStructures-algorithms/数据结构.md @@ -112,7 +112,7 @@ Set 继承于 Collection 接口，是一个不允许出现重复元素，并且 [完全二叉树](https://baike.baidu.com/item/%E5%AE%8C%E5%85%A8%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91)（百度百科） - 完全二叉树：叶节点只能出现在最下层和次下层，并且最下面一层的结点都集中在该层最左边的若干位置的二叉树 + 完全二叉树：叶节点只能出现在最下层和次下层，并且最下面一层的结点都集中在该层最左边的若干位置的二叉树。 * ### 3 满二叉树 [满二叉树](https://baike.baidu.com/item/%E6%BB%A1%E4%BA%8C%E5%8F%89%E6%A0%91)（百度百科，国内外的定义不同） @@ -122,7 +122,7 @@ Set 继承于 Collection 接口，是一个不允许出现重复元素，并且 [数据结构之堆的定义](https://blog.csdn.net/qq_33186366/article/details/51876191) - 堆是具有以下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆；或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆 + 堆是具有以下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆；或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆。 * ### 4 二叉查找树（BST） [浅谈算法和数据结构: 七 二叉查找树](http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html) @@ -131,7 +131,7 @@ Set 继承于 Collection 接口，是一个不允许出现重复元素，并且 1. 若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的 值均小于它的根结点的值； 2. 若任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； - 3. 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树。 + 3. 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树； 4. 没有键值相等的节点（no duplicate nodes）。 * ### 5 平衡二叉树（Self-balancing binary search tree） @@ -144,7 +144,7 @@ Set 继承于 Collection 接口，是一个不允许出现重复元素，并且 2. 根节点总是黑色的； 3. 每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）； 4. 如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不一定）； - 5. 从根节点到叶节点或空子节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点（即相同的黑色高度） + 5. 从根节点到叶节点或空子节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点（即相同的黑色高度）。 - 红黑树的应用： @@ -166,9 +166,9 @@ Set 继承于 Collection 接口，是一个不允许出现重复元素，并且 [《B-树，B+树与B*树的优缺点比较》](https://blog.csdn.net/bigtree_3721/article/details/73632405) - B-树（或B树）是一种平衡的多路查找(又称排序)树，在文件系统中有所应用。主要用作文件的索引。其中的B就表示平衡(Balance) + B-树（或B树）是一种平衡的多路查找（又称排序）树，在文件系统中有所应用。主要用作文件的索引。其中的B就表示平衡(Balance) 1. B+ 树的叶子节点链表结构相比于 B- 树便于扫库，和范围检索。 - 2. B+树支持range-query(区间查询)非常方便，而B树不支持。这是数据库选用B+树的最主要原因。 + 2. B+树支持range-query（区间查询）非常方便，而B树不支持。这是数据库选用B+树的最主要原因。 3. B\*树 是B+树的变体，B\*树分配新结点的概率比B+树要低，空间使用率更高； * ### 8 LSM 树