Mã nguồn C giải thuật cấu trúc dữ liệu cây đỏ đen & báo cáo đầy đủ phục vụ cho nhu cầu nghiên cứu và học tập.
Cây đỏ đen là một trong những cấu trức dữ liệu hay, cùng với cây nhị phân tìm kiếm là những cấu trúc dữ liệu có điểm mạnh trong việc lưu trữ và tìm kiếm dữ liệu. Song cây đỏ đen có những đặc tính riêng mà nhờ đó nó đã làm nổi bật những điểm mạnh của mình.
Bộ mã nguồn và báo cáo này sẽ trình bày: khái quát cây đỏ đen, các thuật toán cơ bản, code cài đặt các thuật tóan cơ bản và có những nhận xét về cấu trúc cây đỏ đen này.
Cây đỏ đen được ra giới thiệu bởi Rudolf Bayer trong quyển “Symmetric Binary B-Trees: Data Structure and maintenance Algorithms”, nhà xuất bản Acta Informatica, Tâp1, trang 290-306. Sau đó Leonidas J.Guibas và Robert Sedgewick đã thêm các đặc tính của cây đỏ đen và đặt tên cho nó ( Tham khảo: Guibas, L. and Sedgewick R. “ A dichromatic Framwork for Balanced Trees”, in Proc. 19th IEEE Symp. Foundations of Computer Science, trang 8-21, năm 1978).
Ta đã biết cây tìm kiếm nhị phân thông thường có những thuận lợi lớn về mặt lưu trữ và truy xuất dữ liệu trong phép toán tìm kiếm thêm vào hay loại bỏ một phần tử. Do đó, cây tìm kiếm nhị phân xem ra là một cấu trúc lưu trữ dữ liệu tốt.
Tuy nhiên trong một số trường hợp cây tìm kiếm nhị phân có một số hạn chế. Nó hoạt động tốt nếu dữ liệu được chèn vào cây theo thứ tự ngẫu nhiên. Tuy nhiên, nếu dữ liệu được chèn vào theo thứ tự đã đuợc sắp xếp sẽ không hiệu quả. Khi các trị số cần chèn đã đuợc sắp xếp thì cây nhị phân trở nên không cân bằng. Khi cây không cân bằng, nó mất đi khả năng tìm kiếm nhanh (hoặc chèn hoặc xóa) một phần tử đã cho.
Chúng ta khảo sát một cách giải quyết vấn đề của cây không cân bằng: đó là cây đỏ đen, là cây tìm kiếm nhị phân có thêm một vài đặc điểm .
Có nhiều cách tiếp cận khác để bảo đảm cho cây cân bằng: chẳng hạn cây 2-3-4. Tuy vậy, trong phần lớn trường hợp, cây đỏ đen là cây cân bằng hiệu quả nhất, ít ra thì khi dữ liệu được lưu trữ trong bộ nhớ chứ không phải trong những tập tin.
Nguồn: Sharecode.vn