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红黑树(RBTree)

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南桥
发布2024-08-24 13:50:12
730
发布2024-08-24 13:50:12
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文章被收录于专栏:南桥谈编程

文章目录

  • 红黑树概念
  • 红黑树的性质
  • 红黑树节点定义
  • 红黑树的插入
    • 情况一: cur为红,p为红,g为黑,u存在且为红
    • 情况二: cur为红,p为红,g为黑,u不存在
    • 情况三: cur为红,p为红,g为黑,u存在且为黑
    • 插入完整代码
  • 红黑树验证
  • 红黑树与AVL树的比较
  • 红黑树的应用

红黑树概念

红黑树,是一种二叉搜索树,但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,可以是Red或Black。 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制,红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍,因而是接近平衡的。

最长路径<=最短路劲*2

AVL树严格平衡因子,需要更多的旋转;红黑树近似平衡

红黑树的性质

  1. 每个结点不是红色就是黑色
  2. 根节点是黑色的
  3. 如果一个节点是红色的,则它的两个孩子结点是黑色的(不存在连续的红色节点)
  4. 对于每个结点,从该结点到其所有后代叶结点的简单路径上,均 包含相同数目的黑色结点(每条路劲都存在相同数量的黑色节点)
  5. 每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点)

最短:全黑,最长:一黑一红

红黑树节点定义

代码语言:javascript
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enum Colour
{
	RED,
	BLACK
};

template<class K, class V>
struct RBTreeNode
{
	RBTreeNode<K, V>* _left;
	RBTreeNode<K, V>* _right;
	RBTreeNode<K, V>* _parent;

	pair<K, V> _kv;
	Colour _col;

	RBTreeNode(const pair<K, V>& kv)
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		, _kv(kv)
		, _col(RED)
	{}
};

红黑树和AVL树一样,都是三叉链,需要做孩子节点和父亲节点,红黑树还需要记录每个节点的颜色,因此需要一个_col

红黑树的插入

红黑树是在二叉搜索树的基础上加上其平衡限制条件,因此红黑树的插入可分为两步:

  1. 按照二叉搜索的树规则插入新节点
  2. 检测新节点插入后,红黑树的性质是否造到破坏

因为新节点的默认颜色是红色,因此:如果其双亲节点的颜色是黑色,没有违反红黑树任何性质,则不需要调整;但当新插入节点的双亲节点颜色为红色时,就违反了性质三不能有连在一起的红色节点,此时需要对红黑树分情况来讨论: 约定:cur为当前节点,p为父节点,g为祖父节点,u为叔叔节点

情况一: cur为红,p为红,g为黑,u存在且为红

解决方式:将p,u改为黑,g改为红,然后把g当成cur,继续向上调整。

上图所示,cur节点和p节点都是红色,违反了上述性质3.解决方式:将p节点和u节点变成黑色,g节点变成红色。g可能是这棵树的子树,如果不变红,这个子树路径黑色节点的数量都+1,破坏了性质4。

  • 如果g为根节点,调整完成后需要将g改成黑色
  • 如果g是子树,g一定有双亲,且g的双亲如果是红色,需要继续往上调整,原来的g变成curg的双亲如果是黑色,直接结束即可。

情况二: cur为红,p为红,g为黑,u不存在

如果u节点不存在,则cur一定是新插入的节点,因为如果cur不是新插入的节点,则curp一定有一个节点的颜色相同,就不满足性质4。

解决方式:将p改为黑,g改为红,然后进行旋转 p为g的左孩子,cur为p的左孩子,则进行右单旋转;相反,p为g的右孩子,cur为p的右孩子,则进行左单旋转

情况三: cur为红,p为红,g为黑,u存在且为黑

如果u节点存在且为黑,cur原来的节点一定是黑色的,现在看到红色是由情况一变过来的。

解决方式:将p改为黑,g改为红,然后进行旋转 p为g的左孩子,cur为p的左孩子,则进行右单旋转;相反,p为g的右孩子,cur为p的右孩子,则进行左单旋转

插入完整代码

代码语言:javascript
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bool Insert(const pair<K, V>& kv)
{
	if (_root == nullptr)
	{
		_root = new Node(kv);
		_root->_col = BLACK;
		return true;
	}

	Node* parent = nullptr;
	Node* cur = _root;
	while (cur)
	{
		if (cur->_kv.first < kv.first)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right;
		}
		else if (cur->_kv.first > kv.first)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else
		{
			return false;
		}
	}

	cur = new Node(kv);
	cur->_col = RED; // 新增节点给红色
	if (parent->_kv.first < kv.first)
	{
		parent->_right = cur;
	}
	else
	{
		parent->_left = cur;
	}
	cur->_parent = parent;

	// parent的颜色是黑色也结束
	while (parent && parent->_col == RED)
	{
		// 关键看叔叔
		Node* grandfather = parent->_parent;
		if (parent == grandfather->_left)
		{
			Node* uncle = grandfather->_right;
			// 叔叔存在且为红,-》变色即可
			if (uncle && uncle->_col == RED)
			{
				parent->_col = uncle->_col = BLACK;
				grandfather->_col = RED;

				// 继续往上处理
				cur = grandfather;
				parent = cur->_parent;
			}
			else // 叔叔不存在,或者存在且为黑
			{
				if (cur == parent->_left)
				{
					//     g  
					//   p   u
					// c 
					RotateR(grandfather);
					parent->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				}
				else
				{
					//      g  
					//   p     u
					//      c 
					RotateL(parent);
					RotateR(grandfather);
					cur->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				}

				break;
			}
		}
		else
		{
			Node* uncle = grandfather->_left;
			// 叔叔存在且为红,-》变色即可
			if (uncle && uncle->_col == RED)
			{
				parent->_col = uncle->_col = BLACK;
				grandfather->_col = RED;

				// 继续往上处理
				cur = grandfather;
				parent = cur->_parent;
			}
			else // 叔叔不存在,或者存在且为黑
			{
				// 情况二:叔叔不存在或者存在且为黑
				// 旋转+变色
				//      g
				//   u     p
				//            c
				if (cur == parent->_right)
				{
					RotateL(grandfather);
					parent->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				}
				else
				{
					//		g
					//   u     p
					//      c
					RotateR(parent);
					RotateL(grandfather);
					cur->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				}

				break;
			}
		}
	}

	_root->_col = BLACK;

	return true;
}

红黑树验证

  1. 如果一个节点是红色的,则它的两个孩子结点是黑色的(不存在连续的红色节点)
  2. 对于每个结点,从该结点到其所有后代叶结点的简单路径上,均 包含相同数目的黑色结点(每条路劲都存在相同数量的黑色节点) 性质3、4性质验证:遍历节点,遇到红色检查父亲是不是红色;每条路径都有相同数量黑色节点。

封装一个检查函数:

代码语言:javascript
复制
bool Check(Node* root, int blackNum, const int refNum)
{
	if (root == nullptr)
	{
		//cout << blackNum << endl;
		if (refNum != blackNum)
		{
			cout << "存在黑色节点的数量不相等的路径" << endl;
			return false;
		}

		return true;
	}

	if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED)
	{
		cout << root->_kv.first << "存在连续的红色节点" << endl;
		return false;
	}

	if (root->_col == BLACK)
	{
		blackNum++;
	}

	return Check(root->_left, blackNum, refNum)
		&& Check(root->_right, blackNum, refNum);
}

判断是否平衡:

代码语言:javascript
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bool IsBalance()
{
	if (_root->_col == RED)
	{
		return false;
	}

	int refNum = 0;
	Node* cur = _root;
	while (cur)
	{
		if (cur->_col == BLACK)
		{
			++refNum;
		}

		cur = cur->_left;
	}

	return Check(_root, 0, refNum);
}

红黑树与AVL树的比较

红黑树和AVL树都是高效的平衡二叉树,增删改查的时间复杂度都是O(

log_2 N

),红黑树不追求绝对平衡,其只需保证最长路径不超过最短路径的2倍,相对而言,降低了插入和旋转的次数,所以在经常进行增删的结构中性能比AVL树更优,而且红黑树实现比较简单,所以实际运用中红黑树更多。

红黑树的应用

  1. C++ STL库 – map/set、mutil_map/mutil_set
  2. Java 库
  3. linux内核
  4. 其他一些库
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原始发表:2024-08-21,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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          • 红黑树的插入
            • 情况一: cur为红,p为红,g为黑,u存在且为红
            • 情况二: cur为红,p为红,g为黑,u不存在
            • 情况三: cur为红,p为红,g为黑,u存在且为黑
            • 插入完整代码
          • 红黑树验证
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