上一篇博文中，我们详细地分析了树的基本概念以及二叉查找树的实现过程，基于二叉查找树的特性，即对于树种的每个结点 T（T 可能是父结点）, 它的左子树中所有项的值小 T 中的值，而它的右子树中所有项的值都大于 T 中的值。这意味着该树所有的元素可以用某种规则进行排序 (取决于 Comparable 接口的实现)，以致于二叉树查找树能够胜任快速地查找过程，这个查找的过程的时间复杂度为 O(logN)，但是这个时间复杂度并不是严格意义上的 O(logN)，在某些情况下还是会上升到 O(N)，显然这并不是一件好事情，因此本篇我们将来讨论另一种更为稳定的二叉树，它就是 AVL 树。以上是本篇将会讨论的主要内容： 普通二叉查找树的问题 平衡二叉树的定义 平衡二叉树的设计与实现 平衡二叉树的单旋转算法与实现 左左单旋转 LL 情景分析 右右单旋转 RR 情景分析 平衡二叉树的双旋转算法与实现 左右双旋转 LR 情景分析 右左双旋转 RL 情景分析 平衡二叉树插入操作的实现 平衡二叉树删除操作的实现 平衡二叉树的最少结点数和最多结点数问题

1. 概述 排序算法分为内部排序和外部排序，内部排序把数据记录放在内存中进行排序，而外部排序因排序的数据量大，内存不能一次容纳全部的排序记录，所以在排序过程中需要访问外存。 经常提及的八大排序算法指的就是内部排序的八种算法，分别是冒泡排序、快速排序、直接插入排序、希尔排序、简单…

它主要是为了解决传统哈希函数添加哈希表槽位数后要将关键字重新映射的问题。 本文会介绍一致性哈希算法的原理及其实现，并给出其不同哈希函数实现的性能数据对比，探讨Redis 集群的数据分片实现等，文末会给出实现的具体 github 地址。 Memcached 是一个高性能的分布式缓…

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用。 首先求出…

回归基础，复习数据结构与 Java 集合框架

红黑树是一种复杂并且重要的数据结构，Java 集合框架中多次使用，而且经常有面试问到，值得我们去研究清楚。

二叉查找树可以表示动态的数据集合，对于给定的数据集合，在建立一颗二叉查找树时，二叉查找树的结构形态与关键字的插入顺序有关。如果全部或者部分地按照关键字的递增或者递减顺序插入二叉查找树的结点，则所建立的二叉查找树全部或者在局部形成退化的单分支结构。在最坏的情况下，二叉查找树可能完全偏斜，高度为 n，其平均与最坏的情况下查找时间都是 O(n)；而最好的情况下，二叉查找树的结点尽可能靠近根结点，其平均与最好情况的查找时间都是 O(logn)。因此，我们希望最理想的状态下是使二叉查找树始终处于良好的结构形态。

面试算法实践与国外大厂习题指南 翻译自 Kevin Naughton Jr. 维护的仓库 interviews，包含了在线练习、算法概述与大厂习题实战等内容。笔者发现正好和之前翻译的 Java 语法清单 以及 Java 进阶面试问题列表 构成面试准备的一些资料合集，从属于笔者的 Java 入门与实践系列。