通过观察stl的底层我们可以看见,map和set是通过红黑树实现的。
通过观察这些typedef就可以看到,map和set的封装基本都是套用的红黑树的迭代器来封装实现的,所以我们的map和set也可以通过完成的红黑树来进行封装。
通过看stl的框架,我们可以看到set实际传递了两个key,但是两个key的重命名是不一样的,map也传递了两个key,第一个key是key,第二个key是pair,所以这里我们在搭建框架的时候,我们可以根据stl的底层的框架进行搭建。
namespace lyrics
{
template<class K,class V>
class map
{
public:
private:
RBTree<K, pair<const K, V>> _t;
};
}
根据stl的源代码,map的框架可以简化为上面这种。 为什么要传递第一个参数呢?
因为虽然只传递一个参数,对于set来说没什么影响,但是如果我们想用一个红黑树来封装两个容器的话,这其实是有影响的,因为在比较的时候,set确实不会有影响,但是map在比较的时候,比较逻辑是通过k来比较而并非通过pair来比较,还有就是查找的话,查找set也可以通过一个模版参数来办到,但是对于map来说,查找也是通过pair的first来查找的,所以这里我们应该传递两个参数,第一个参数用于查找和比较,第二个参数用于插入。
template<class T, class Ref, class Ptr>
struct RBTreeIterator
{
typedef RBTreeNode<T> Node;
typedef RBTreeIterator<T,Ref,Ptr> Self;//迭代器
Node* _node;
Node* _root;
RBTreeIterator(Node* node, Node* root) :_node(node), _root(root) {}
};
先创建一个迭代器类,由于这里我们取不到原本红黑树中的root所以我们这里初始化的时候多传递一个参数,在这个迭代器类中多了一个参数root就是用来取原本红黑树中的root的。
Self& operator++()
{
//要找到当前节点的右子树的最左节点,因为遍历到当前节点说明左子树已经走完了
if (_node->_right)
{
Node* leftMost = _node->_right;
while (leftMost->_left)
leftMost = leftMost->_left;
_node = leftMost;
}
//右为空,代表这棵树已经访问完了,所以应该找到父亲,因为当前节点是父亲的左子树
//所以左 中 右
//下一个访问的节点应该是访问祖先
else
{
Node* cur = _node;
Node* parent = cur->_parent;
while (parent && cur == parent->_right)
{
cur = parent;
parent = cur->_parent;
}
_node = parent;
}
return *this;
}
我们可以通过上面的红黑树来观察,假设当前遍历到的节点就是13,由于红黑树的遍历是中序遍历,所以可是知道,当前左子树已经遍历完了,所以所以下一个节点只看能在右子树,++求的是下一个节点,肯定是求右子树最小的节点,所以就是当前节点的右子树的最左节点。
如果右子树为空,我们来看看这种情况假设我们当前节点是66,右子树是空的节点,再假设,当前节点是父亲的右子树,如果当前节点是父亲的右子树,那么说明当前节点连带父亲的左子树和右子树都已经访问完了,所以应该向上进行遍历,将当前节点移动到父亲的位置,继续向上遍历,当当前节点是父亲的左子树的节点的时候就不需要在遍历了,因为遍历顺序是左中右,所以左的下一个节点就是右就是当前的父亲节点
Self& operator--()
{
//_node是空,代表是end
if (_node == nullptr)
{
//end--,则取的就是最右节点,也就是整棵树的最大节点
Node* rightMost = _root;
//找到左子树的最右节点
while (rightMost && rightMost->_right)
rightMost = rightMost->_right;
_node = rightMost;
}
//--是左子树的最右节点
else if (_node->_left)
{
Node* rightMost = _node->_left;
//找到左子树的最右节点
while (rightMost->_right)
rightMost = rightMost->_right;
_node = rightMost;
}
//如果左为空
else
{
Node* cur = _node;
Node* parent = cur->_parent;
//因为是反过来的,所以是右根左
while (parent && parent->_left == cur)
{
cur = parent;
parent = cur->_parent;
}
_node = parent;
}
return *this;
}
–的操作其实是和++相似的,但是需要注意的是:
–的顺序是右中左,而不是左中右,如果是右中左的话,我们假设当前节点是13,那么–的话上一个节点就是11,–应该是求的是比当前节点小的最大的一个节点,所以比当前节点小,所以应该是当前节点的左子树,又是最大的,所以应该是当前节点的左子树的最右的节点。
但是有可能左子树是空树,所以我们我们拿上面的那个红黑树的图来举例,当节点是22的时候,可以看见左子树是空的,所以所以这时候应该去找父节点,如果当前节点是父节点的左节点,那么继续向上找,因为是左节点,由于是右中左,所以左节点访问完之后,连同当前节点的父节点和右子树的节点已经访问完了,所以应该将当前节点遍历到父节点继续向上找,如果当前节点是父节点的右节点的话,那么就可以停下来不用找了,因为遍历的顺序是右中左,当前节点是父节点的右节点,说明下一个节点是父节点,所以不用找了,直接返回父节点就可以了。
==注意:这里有一个特殊情况,当节点是end()的时候,需要特殊处理,因为对于第一段逻辑来说,我们需要去访问node的left,这里我们访问空指针的成员已经报错了,所以这里要对空指针进行特殊处理:
这里就体现出来我们在初始化迭代器的时候传递root的重要性了,这里空指针的情况,我们直接取最右节点,也就是整棵树最大的节点。
//!=
bool operator!=(const Self& s) const
{
return _node != s._node;//迭代器比较就是两个指针相不相等
}
//==
bool operator==(const Self& s) const
{
return _node == s._node;
}
//返回节点中的data
Ref operator*()
{
return _node->_data;//data是T&
}
//pair的迭代器可以访问first和second
Ptr operator->()
{
return &(_node->_data);
}
我们先看看之前的insert的代码:
首先可以看见的是我们之前的红黑树是写的比较死的,适用的范围很小,为了,让其更模版话,我们可以将实际需要插入的类型用一个模版类型T来表示。
修改之后可以看见,这种形式,在传参的时候只需要根据是map或者是set来看传递pair还是传递K。
但是我们接着来看红黑树的代码,可以发现,我们之前写的比较逻辑都是通过pair的比较逻辑去比较的,这里就涉及到一个问题,我们现在的data换成T了,所以之前比较的逻辑就不符合语法了。
可以看看之前的部分的比较逻辑,上面的比较逻辑是基于值是pair的时候成立的,但是现在我们需要的是能适用于map和set的两个容器的比较,所以这里我们必须进行修改,最好的办法就是我们需要传递一个类仿函数,我们将他以模版参数的形式传递,在map和set中写一个类仿函数,然后分别传递到红黑树中,这里就多出来了第三个模版参数。
namespace lyrics
{
template<class K,class V>
class map
{
public:
private:
RBTree<K, pair<const K, V>,MapKeyOfT> _t;
};
}
这里第三个参数传递的是一个类仿函数,所以这里我们先写一个仿函数,这里我们写的目的就是要得到map中的pair的first。
struct MapKeyOfT
{
const K& operator()(const pair < K, V>& kv)
{
return kv.first;
}
};
这样我们就可以取到map中pair的第一个了。 接下来比较就方便多了,我们只需要创建一个对象即可,然后调用operator()()即可,接下来我们尝试改写一个insert的逻辑
将下面的代码的比较逻辑用这种方式进行修改之后的insert就适用于map和set了,但是在我们查看官方文档之后可以看到官方文档中的insert的返回值是pair<iterator,bool>,所以这里我们也应该修改成和官方文档相同的返回值,这样有利于我们后面封装operator[] (),所以改完之后整体就是下面的:
pair<Iterator,bool> Insert(const T& data)
{
//根节点是空时,判断一下
if (_root == nullptr)
{
_root = new Node(data);
_root->_col = BLACK;
return make_pair(Iterator(_root,_root), true);
}
//遍历节点,找到插入位置
Node* cur = _root;
Node* parent = nullptr;
KeyOfT kot;
while (cur)
{
//比当前节点大小就去左子树
if (kot(cur->_data) > kot(data))//这里调用operator()
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
//比当前节点大就去右子树
else if (kot(cur->_data) < kot(data))
{
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
//插入失败返回false
else return make_pair(Iterator(cur, _root), false);
}
cur = new Node(data);
Node* newnode = cur;
cur->_col = RED;//新增节点颜色给红色
if (kot(parent->_data) < kot(data)) parent->_right = cur;
else parent->_left = cur;
cur->_parent = parent;
//父亲是红色继续向上改变颜色
while (parent && parent->_col == RED)
{
Node* grandparent = parent->_parent;
if (grandparent->_left == parent)
{
Node* uncle = grandparent->_right;
//叔叔存在为红
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
parent->_col = uncle->_col = BLACK;
grandparent->_col = RED;
//改变指向
cur = grandparent;
parent = cur->_parent;
}
//叔叔不存在或者叔叔存在且为黑
else
{
//单旋加变色
if (cur == parent->_left)
{
RotateR(grandparent);
parent->_col = BLACK;
grandparent->_col = RED;
}
//双旋
else
{
//双旋
RotateL(parent);
RotateR(grandparent);
//双旋之后cur和parent是交换了,所以cur充当根
cur->_col = BLACK;
grandparent->_col = RED;
}
//第一个节点是黑色节点,所以可以直接结束
break;
}
}
else
{
Node* uncle = grandparent->_left;
//叔叔存在为红
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
parent->_col = uncle->_col = BLACK;
grandparent->_col = RED;
//改变指向,向上更新
cur = grandparent;
parent = cur->_parent;
}
//叔叔不存在或者叔叔存在且为黑
else
{
//单旋加变色
if (cur == parent->_right)
{
RotateL(grandparent);
parent->_col = BLACK;
grandparent->_col = RED;
}
//双旋
else
{
//双旋
RotateR(parent);
RotateL(grandparent);
//双旋之后cur和parent是交换了,所以cur充当根
cur->_col = BLACK;
grandparent->_col = RED;
}
//第一个节点是黑色节点,所以可以直接结束
break;
}
}
}
//暴力处理根节点的颜色
_root->_col = BLACK;
//父亲的颜色是黑色直接结束
return make_pair(Iterator(newnode, _root), true);
}
map的insert:
pair<iterator,bool> Insert(const pair<K, V>& kv)
{
return _t.Insert(kv);
}
Iterator Begin()
{
Node* leftSub = _root;
//最左节点就是第一个
while (leftSub && leftSub->_left != nullptr)//找到最左节点
leftSub = leftSub->_left;
return Iterator(leftSub, _root);//用最左节点构造一个begin
}
ConstIterator Begin() const
{
Node* leftSub = _root;
//最左节点就是第一个
while (leftSub && leftSub->_left != nullptr)//找到最左节点
leftSub = leftSub->_left;
return ConstIterator(leftSub, _root);//用最左节点构造一个begin
}
begin需要封装两个一个是const的begin一个是非const的迭代器。 begin很简单,begin就是取到最小的,如果当前节点不是nullptr直接访问这棵树的最左节点返回最左节点即可。 对map封装:
iterator begin()
{
return _t.Begin();
}
const_iterator begin()const
{
return _t.Begin();
}
//用空代表end
ConstIterator End()const
{
return ConstIterator(nullptr, _root);//引用nullptr构造一个迭代器
}
Iterator End()
{
return Iterator(nullptr, _root);//引用nullptr构造一个迭代器
}
end()我们可以直接返回nullptr。
对map进行封装:
iterator end()
{
return _t.End();
}
const_iterator end()const
{
return _t.End();
}
这个我们查看官方文档可以看见:
这个operator[] ()是用insert来封装的,所以我们接下来不管三七二十一先取出来当前key对应的值
V& operator[](const K& key)
{
pair<iterator, bool> ret = Insert(make_pair(key, V()));//这里第二个参数给缺省值,有可能插入成功,有可能插入失败
return ret.first->second;
}
namespace lyrics
{
template<class K,class V>
class map
{
struct MapKeyOfT
{
const K& operator()(const pair < K, V>& kv)
{
return kv.first;
}
};
public:
typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::Iterator iterator;
typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::ConstIterator const_iterator;
//这里底层取的是const key
//这里取const,上层就不能修改,set也可以用两个const迭代器
iterator begin()
{
return _t.Begin();
}
iterator end()
{
return _t.End();
}
const_iterator begin()const
{
return _t.Begin();
}
const_iterator end()const
{
return _t.End();
}
pair<iterator,bool> Insert(const pair<K, V>& kv)
{
return _t.Insert(kv);
}
iterator find(const K& key)
{
return _t.Find();
}
V& operator[](const K& key)
{
pair<iterator, bool> ret = Insert(make_pair(key, V()));//这里第二个参数给缺省值,有可能插入成功,有可能插入失败
return ret.first->second;
}
private:
RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT> _t;
};
}
set的封装和map的如出一辙,甚至比map的简单
namespace lyrics
{
template<class K>
class set
{
struct SetKeyOfT
{
const K& operator()(const K& key)
{
return key;
}
};
public:
//因为类模版没有被实例化,所以没有被实例化
//加上typename就表示等实例化之后去里面将其替换掉
typedef typename RBTree<K, const K, SetKeyOfT>::Iterator iterator;
//第二个K是给给底层的data用的,所以data不能修改,所以只用给第二个模版参数加上const就可以了
typedef typename RBTree<K, const K, SetKeyOfT>::ConstIterator const_iterator;
iterator begin()
{
return _t.Begin();//调用RBTree的begin,只是套一层壳子而已
}
const_iterator begin()const
{
return _t.Begin();//调用RBTree的begin,只是套一层壳子而已
}
iterator end()
{
return _t.End();
}
const_iterator end()const
{
return _t.End();
}
pair<iterator,bool> Insert(const K& key)
{
return _t.Insert(key);
}
iterator find(const K& key)
{
return _t.Find(key);
}
private:
RBTree<K, const K, SetKeyOfT> _t;
};
}
template<class T, class Ref, class Ptr>
struct RBTreeIterator
{
typedef RBTreeNode<T> Node;
typedef RBTreeIterator<T,Ref,Ptr> Self;//迭代器
Node* _node;
Node* _root;
//返回节点中的data
Ref operator*()
{
return _node->_data;//data是T&
}
//pair的迭代器可以访问first和second
Ptr operator->()
{
return &(_node->_data);
}
//构造函数,通过节点的指针进行构造
RBTreeIterator(Node* node, Node* root) :_node(node), _root(root) {}
//!=
bool operator!=(const Self& s) const
{
return _node != s._node;//迭代器比较就是两个指针相不相等
}
//==
bool operator==(const Self& s) const
{
return _node == s._node;
}
//前置++
Self& operator++()
{
//要找到当前节点的右子树的最左节点,因为遍历到当前节点说明左子树已经走完了
if (_node->_right)
{
Node* leftMost = _node->_right;
while (leftMost->_left)
leftMost = leftMost->_left;
_node = leftMost;
}
//右为空,代表这棵树已经访问完了,所以应该找到父亲,因为当前节点是父亲的左子树
//所以左 中 右
//下一个访问的节点应该是访问祖先
else
{
Node* cur = _node;
Node* parent = cur->_parent;
while (parent && cur == parent->_right)
{
cur = parent;
parent = cur->_parent;
}
_node = parent;
}
return *this;
}
Self& operator--()
{
//_node是空,代表是end
if (_node == nullptr)
{
//end--,则取的就是最右节点,也就是整棵树的最大节点
Node* rightMost = _root;
//找到左子树的最右节点
while (rightMost && rightMost->_right)
rightMost = rightMost->_right;
_node = rightMost;
}
//--是左子树的最右节点
else if (_node->_left)
{
Node* rightMost = _node->_left;
//找到左子树的最右节点
while (rightMost->_right)
rightMost = rightMost->_right;
_node = rightMost;
}
//如果左为空
else
{
Node* cur = _node;
Node* parent = cur->_parent;
//因为是反过来的,所以是右根左
while (parent && parent->_left == cur)
{
cur = parent;
parent = cur->_parent;
}
_node = parent;
}
return *this;
}
};
通过对 map 和 set 的封装,我们可以简化代码的使用方式,增强数据操作的安全性和可维护性,同时根据具体需求扩展功能。这不仅提高了代码的可读性和复用性,还在多线程环境下提供了更好的保障。尽管封装需要额外的设计和实现工作,但它带来的长远收益是显而易见的。未来,我们可以进一步探索封装的优化方向,如支持更多类型的容器或集成其他数据结构,以适应更复杂的应用场景。在实际项目中,合理地利用封装技术,将使我们的C++开发工作更加高效和灵活。