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红黑树 性质:从任一节点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色节点 ,怎么理解
zhonglou001
2013-03-22 09:38:14
如下图中的节点B 怎么理解性质:任一节点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色节点 。
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红黑树 性质:从任一节点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色节点 ,怎么理解
如下图中的节点B 怎么理解性质:任一节点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色节点 。
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zhonglou001
2013-03-22
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我理解错了
红黑树
二叉查找树的具体实现
红黑树
是
每个
节点
都带有颜色属性的二叉查找树,颜色或红色或
黑色
。在二叉查找树强制一般要求以外,对于任何有效的
红黑树
我们增加了如下的额外要求:
性质
1.
节点
是红色或
黑色
。
性质
2. 根
节点
是
黑色
。
性质
3
每个
叶
节点
(NIL
节点
,空
节点
)是
黑色
的。
性质
4
每个
红色
节点
的两个子
节点
都是
黑色
。(从
每个
叶子
到根的所有
路径
上不能有两个连续的红色
节点
)
性质
5. 从
任一
节点
到其
每个
叶子
的所有
路径
都
包含
相同
数目
的
黑色
节点
。
二叉树、B树、B+树、
红黑树
一、二叉树 特点:
每个
节点
最多有两个子
节点
二、B树 B树和二叉树的区别:二叉树最多能有两个子
节点
;B树最多只能有M个子
节点
,最少有三个子
节点
三、B+树 介绍:B+树是B树的升级版本,就目前情况,绝大部分都已经用B+树代替了B树了,文件管理、索引等等 四、
红黑树
本质:自平衡二叉树 在二叉查找树基础上,添加以下
性质
节点
是红色或
黑色
根
节点
是
黑色
每个
为空的
叶子
节点
是
黑色
的
每个
红色
节点
的两个子
节点
都是
黑色
从
任一
节点
到其
每个
叶子
节点
的所有
路径
都
包含
相同
数目
的
黑色
节点
时间复杂度为O(lgn)
区块链核心:共识算法
什么是共识算法背景分布式系统集群设计中面临着一个不可回避的问题,一致性问题对于系统中的多个服务
节点
,给定一系列操作,如何试图使全局对局部处理结果达成某种程度的一致?这个一致性问题大致有如下的场景:
节点
之间通讯不可靠的,延迟和阻塞
节点
的处理可能是错误的,甚至
节点
自身随时可能宕机
节点
作恶举例说明,就比如有两家电影院同时售卖总量一定的电影票,在这样的场景下,要如何设计方式来保证两家电影院协调同步不出现超卖或者错卖的问题呢?共识算法,就是解决对某一提案(目标,投票等各种协作工作),大家达成一致意见的过程比如上述的买票问题,就可以有如下的设计:1.每次卖票打电话给其他电影院,确认当前票数2.协商售卖时间,比如一三五A卖,二四六B卖3.成立个第三方存票机构,它统一发票通过以上的设计,可以看出一个很重要的解决一致性算法的解决思路,即:将可能引发不一致的并行操作进行串行化,就是现在计算机系统里处理分布式一致性问题基础思路和唯一秘诀 著名的共识设计理论FLP 不可能性原理 共识算法的理论下限提出该定理的论文是由 Fischer, Lynch 和 Patterson 三位作者于 1985 年发表,该论文后来获得了 Dijkstra(就是发明最短
路径
算法的那位)奖。FLP 原理认为对于允许
节点
失效情况下,纯粹异步系统无法确保一致性在有限时间内完成。三人三房间投票例子三个人在不同房间,进行投票(投票结果是 0 或者 1)。三个人彼此可以通过电话进行沟通,但经常会有人时不时地睡着。比如某个时候,A 投票 0,B 投票 1,C 收到了两人的投票,然后 C 睡着了。A 和 B 则永远无法在有限时间内获知最终的结果。如果可以重新投票,则类似情形每次在取得结果前发生带入到计算机领域就是说,即便在网络通信可靠情况下,一个可扩展的分布式系统的共识问题的下限是无解。即可靠性的下限是0%CAP 分布式系统领域的重要原理CAP 原理最早由 Eric Brewer 在 2000 年,ACM 组织的一个研讨会上提出猜想,后来 Lynch 等人进行了证明• C(一致性):所有的
节点
上的数据时刻保持同步,即数据一致• A(可用性):
每个
请求都能在一定时间内接受到一个响应,即低延迟• P(分区容错):当系统发生分区时仍然可以运行的定理:任何分布式系统只可同时满足二点,没法三者兼顾。即数据一致,响应及时,可分区执行不可能同时满足。举个例子:一个分布式网路上,某一个
节点
有一组依赖数据A,当网络无延迟,无阻塞时,依赖于X的操作可正常进行。但网络无延迟阻塞在现实世界中是没法100%保证的,那么当网络异常时,必然会产生分布式系统的分区和孤岛,那当一个执行操作在A分区之外时,如果要保证P,即当系统发生分区时仍可运行,就需要在分布式系统中多个
节点
有X的备份数据,以应对分区情况。则这时候就需要在C,A之间做出选择。假如选择C,即要保证数据在分布式网络中的一致性,那么就需要在X每次改动时,需要将全网
节点
的X数据同步刷新成最新的状态,那么在等待数据刷新完成之前,分布式系统是不可响应X的依赖操作的,即A的功能缺失假如选择A,即要突出低延迟的实时响应。那么在响应的时候,可能全
节点
的X数据并没有同步到最新的状态,则会导致C的缺失。上面看上去有些绕,那么你只要记住这句话,CAP原理在分布式网络系统的应用讨论,其实就是讨论在允许网络发生故障的系统中,该选择一致性还是可靠性?如果系统重视一致性,那么可以基于ACID原则做系统设计即 Atomicity(原子性)、Consistency(一致性)、Isolation(隔离性)、Durability(持久性)。ACID 原则描述了对分布式数据库的一致性需求,同时付出了可用性的代价。• Atomicity:每次操作是原子的,要么成功,要么不执行;• Consistency:数据库的状态是一致的,无中间状态;• Isolation:各种操作彼此互相不影响;• Durability:状态的改变是持久的,不会失效相应的有一个BASE原则,(Basic Availiability,Soft state,Eventually Consistency)则强调了可用性。 经典的共识算法设计业内,针对
节点
异常的情况,会有两种分类1.故障的,不响应的
节点
,成为非拜占庭错误2.恶意响应的
节点
,称为非拜占庭错误Paxos 最早的共识算法 非拜占庭算法的代表Paxos有三种角色:• proposer:提出一个提案,等待大家批准为结案。客户端担任该角色;• acceptor:负责对提案进行投票。往往是服务端担任该角色;• learner:被告知结案结果,并与之统一,不参与投票过程。即普通
节点
系统运行由proposer驱动,当合法提案在一定时间内收到1/2以上投票后达成共识。因此,可得出无法达成共识的条件:1.proposer故障2.二分之一以上acceptor故障拜占庭问题与BFT(Byzantine Fault Tolerant) 算法Leslie Lamport 1982 年提出用来解释一致性问题的一个虚构模型。拜占庭是古代东罗马帝国的首都,由于地域宽广,守卫边境的多个将军(系统中的多个
节点
)需要通过信使来传递消息,达成某些一致的决定。但由于将军中可能存在叛徒(系统中
节点
出错),这些叛徒将努力向不同的将军发送不同的消息,试图会干扰一致性的达成。拜占庭问题即为在此情况下,如何让忠诚的将军们能达成行动的一致。对于拜占庭问题来说,假如将军总数为 N,叛变将军数为 F,则当N>=3F+1 时,问题才有解,即叛变的将军不超过1/3时,存在有效的算法,如BFT,不论叛变者如何折腾,忠诚的将军们总能达成一致的结果。这是一个数学论证的结论,有兴趣的同学可以自行推导。PBFT 一种高效拜占庭容错共识算法PBFT是Practical Byzantine Fault Tolerance的缩写,意为实用拜占庭容错算法。该算法是Miguel Castro 和Barbara Liskov(2008年图灵奖得主)在1999年提出来的,解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题。他的核心思想是:对于每一个收到命令的将军,都要去询问其他人,他们收到的命令是什么。如上图,假设命令由A将军分发,假如A是作恶异常,分发给B,C,D的操作分别是1,2,3.意图扰乱共识。拜占庭容错算法上设计实现是,当B,C,D收到命令后,相互之间也会沟通从A收到的命令是否一致,从而达到识破干扰的目的。其容错的极限值就是N>=3F+1。PBFT 在区块链上的实现区块链的
节点
分为记账
节点
和普通
节点
两个角色记账
节点
负责向全网提供记账服务,并维护全局账本,每过一段时间从记账
节点
中选一个议长,进行命令的分发,其他记账
节点
则作为议员进行验证将军就是记账
节点
,拥有全局账本,并验证交易的有效性,过互相传达验证结果,在f共识的一般流程如下:1.
任一
节点
接收到发送者签名的交易数据请求后,向全网广播2.所有记账
节点
均独立监听全网的交易数据,并记录在内存3.议长在经过t后发送共识请求提案request4.议员在收到提案后,进行相关验证,发送响应response5.任意
节点
在限定时间内收到至少F+1个response后,共识达成,把交易记录入区块并发布给全网,如果超时,则更换视图和议长6.任意
节点
在收到完整区块后,把
包含
的交易从内存中删除开始下一个共识循环区块产生间隔t, 记账
节点
n, 可容错
节点
数f, 视图编号v, 区块高度h, 议长编号p, 议员编号i p=(h-v)%n 未来的发展POW算法建立了比特币帝国,具有划时代的意义。但其能耗和速度问题却是制约区块链普及的两大难以解决的问题。目前POS算法是一大趋势,以太坊的Casper,EOS的DPos等都是借鉴了上述前人的设计理念做的基于应用场景的优化改造,但万变不离其宗,我和大家一样,需要不断的学习和思考,没准,能有发明出自己的共识算法的一天呢。
大厂真题之蚂蚁金服-资深工程师
1. 二叉搜索树和平衡二叉树有什么关系,强平衡二叉树(AVL 树)和弱平衡二叉树 (
红黑树
)有什么区别 二叉搜索树:也称二叉查找树,或二叉排序树。定义也比较
简单
,要么是一颗空 树,要么就是具有如下
性质
的二叉树: (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; (4)没有键值相等的
节点
。 平衡二叉树:在二叉搜索树的基础上多了两个重要的特点 (1)左右两子树的高度差的绝对值不能超过 1; (2)左右两子树也是一颗平衡二叉树。 红黑书:
红黑树
是在普通二叉树上,对
每个
节点
添加一个颜色属性形成的,需要 同时满足一下五条
性质
(1)
节点
是红色或者是
黑色
; (2)根
节点
是
黑色
; (3)
每个
叶
节点
(NIL 或空
节点
)是
黑色
; (4)
每个
红色
节点
的两个子
节点
都是
黑色
的(也就是说不存在两个连续的红色节 点); (5)从
任一
节点
到其没个叶
节点
的所有
路径
都
包含
相同
数目
的
黑色
节点
。 区别:AVL 树需要保持平衡,但它的旋转太耗时,而
红黑树
就是一个没有 AVL
哈希表树:哈希表,二叉搜索树,
红黑树
,epoll,socket,tcp,udp,多进程,共享内存,原子操作,惊群,协议栈
BST 哈希图(基于二叉搜索树实现) 哈希表+二叉搜索树实现key => value数据存储与修改。 特点:千万级键=>值数据,插入,查询,修改,删除几级实现。
红黑树
实现 插入初始初始都为红色 1,代表必须是红色或
黑色
。 2,根核苷酸必须是
黑色
。 3,叶
节点
(NIL)是
黑色
的。(NIL例程无数据,是空例程) 4,红色代表必须有两个
黑色
儿子例程。 5,从
任一
基线出发到其
每个
叶子
节点
的
路径
,
黑色
核苷酸的数量是替代的。 插入操作 1,情况一:插入例程为根例程,将插入副本修改为
黑色
。 2,情况二:插入中断的父亲例程为
黑色
,直接插入即可。 3,情况三:插入N振荡器的叔父(U)都为红色;将父亲(P)和叔父(U)修改为
黑色
祖父修改为红色,然后进行祖父做递归进行调整。 G(黑) G(红)
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