【C++进阶】六、红黑树

简介: 目录一、红黑树的概念二、红黑树的性质三、红黑树节点的定义四、红黑树的插入五、红黑树的验证六、红黑树与AVL树的比较七、完整代码五、红黑树的验证六、红黑树与AVL树的比较七、完整代码

目录

一、红黑树的概念

二、红黑树的性质

三、红黑树节点的定义

四、红黑树的插入

五、红黑树的验证

六、红黑树与AVL树的比较

七、完整代码


一、红黑树的概念

       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

如下图就是一棵红黑树:

image.png

二、红黑树的性质

红黑树有以下性质:

  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,即没有连续红色节点
  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
  1. 每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点,如上图的NIL节点)
  • 红黑树最优情况(左右平衡):全黑或每条路径都是一黑一红相间的满二叉树,搜索高度 logN
  • 情况(左右极不平衡):每颗子树左子树全黑,右子树一黑一红,搜索高度 2*logN

       红黑树不追求极致的平衡,AVL树则是追求极致的平衡,红黑树是近似平衡;红黑树这种近似平衡的结构大大减少了大量的旋转,红黑树的综合性能优于 AVL树

为什么红黑树满足上面的性质,红黑树就能保证:其最长路径中节点个数不会超过最短路径节点个数的两倍?

  • 红黑树的最短路径:全黑,一条路径上的全是黑色节点
  • 红黑树的最长路径:一黑一红相间的路径

比如:

image.png

三、红黑树节点的定义

       红黑树也是使用键值对,即KV模型,也是为了方便后序操作,红黑树的结构也是三叉链,即增加了指向父节点的 parent指针,还增加了一个成员变量,用于标识节点的颜色(red or black)

enumColour{
RED,
BLACK,
};
//K:key, V:valuetemplate<classK, classV>structRBTreeNode{
//构造函数RBTreeNode(constpair<K, V>&kv)
        :_kv(kv)
        ,_left(nullptr)
        ,_right(nullptr)
        ,_parent(nullptr)
        ,_col(RED)
    {}
//成员变量pair<K, V>_kv;
RBTreeNode<K, V>*_left;
RBTreeNode<K, V>*_right;
RBTreeNode<K, V>*_parent;
Colour_col;
};
template<classK, classV>classRBTree{
typedefRBTreeNode<K, V>Node;
public:
private:
Node*_root=nullptr;//缺省值};

注:这里使用了枚举来列举颜色

为什么构造红黑树结点时,默认将结点的颜色设置为红色?

  • 插入结点如果是黑色的,一定破坏红黑树的性质4,无论如何都必须对红黑树进行调整。
  • 插入结点如果是红色的,可能破坏红黑树的性质3,可能需要对红黑树进行调整 或者不需要调整

所以将节点颜色默认设置为红色

四、红黑树的插入

红黑树的插入分两步:

  1. 按照二叉搜索树的方式插入新节点
  2. 判断是否需要对红黑树进行调整

(1)插入节点

因为红黑树本身就是一棵二叉搜索树,因此寻找结点的插入位置是非常简单的,按照二叉搜索树的插入规则:

  1. 待插入结点的key值比当前结点小就插入到该结点的左子树
  2. 待插入结点的key值比当前结点大就插入到该结点的右子树
  1. 待插入结点的key值与当前结点的 key 值相等就插入失败

(2)判断是否需要对红黑树进行调整

判断:插入节点的父亲 parent 存在且为红色,则需要进行调整,否则不需要

然后分两种情况:

  • (A)parent在 grandfather 的左边
  • (B)parent在 grandfather 的右边

注:进行调整的关键是 uncle

(A)parent在 grandfather 的左边有三种情况:

  1. 情况1:uncle存在且为红,uncle和parent的颜色需要修改为黑,granfather 修改为红,如果满足循环条件继续往上更新
  2. 情况2:uncle存在且为黑,需要对红黑树进行旋转
  1. 情况3:uncle不存在,需要对红黑树进行旋转

情况1,图如下:

image.png

注:情况2和情况3是一起处理的

情况2 + 情况3:

  1. cur,parent,grandfather 三个节点在一条直线上,单旋处理即可,对 grandfater 进行右单旋,然后 parent 的颜色改为黑,grandfater 的颜色改为红
  2. cur,parent,grandfather 三个节点是折线,需要双旋处理,对 parent 进行左单旋,然后对 grandfater 进行右单旋,然后 cur 的颜色改为黑,grandfater 的颜色改为红

情况2,图如下:

cur,parent,grandfather 三个节点在一条直线上

image.png

调颜色

cur,parent,grandfather 三个节点是折线

image.png

调颜色

image.png

情况3,图如下:

cur,parent,grandfather 三个节点在一条直线上

image.png

调颜色

image.png

 cur,parent,grandfather 三个节点是折线

image.png

调颜色

image.png

(B)parent在 grandfater 的右边也有三种情况:(与左边情况完全一致,只是旋转不同)

  1. 情况1:uncle存在且为红,uncle和parent的颜色需要修改为黑,grandfater修改为红,如果满足循环条件继续往上更新
  2. 情况2:uncle存在且为黑,需要对红黑树进行旋转,对 grandfather 进行右单旋
  3. 情况3:uncle不存在,需要对红黑树进行双旋转,对 parent 进行左单旋,然后对 grandfather进行右单旋

注:情况2和情况3是一起处理的

情况2 + 情况3:

  1. cur,parent,grandfather 三个节点在一条直线上,单旋处理即可,对 grandfather 进行左单旋,然后 parent 的颜色改为黑,grandfater 的颜色改为红
  2. cur,parent,grandfather 三个节点是折线,需要双旋处理,对 parent 进行右单旋,然后对 grandfather 进行左单旋,然后 cur 的颜色改为黑,grandfather 的颜色改为红

图就不画了,左边的图反过来就是右边的图,旋转在 AVL树有解释,这里就不再解释

经调整后,保持了红黑树的特性

插入代码如下:

//插入boolInsert(constpair<K, V>&kv)
{
//节点为空,新建根节点if (_root==nullptr)
    {
_root=newNode(kv);
_root->_col=BLACK;//根节点默认为黑色returntrue;
    }
//节点为不空Node*parent=nullptr;//用于记录上一个节点Node*cur=_root;
//寻找合适的位置进行插入while (cur)
    {
if (cur->_kv.first>kv.first)
        {
parent=cur;
cur=cur->_left;
        }
elseif (cur->_kv.first<kv.first)
        {
parent=cur;
cur=cur->_right;
        }
else//cur->kv.first == kv.first要插入值已经存在,插入失败        {
returnfalse;
        }
    }
cur=newNode(kv);
cur->_col=RED;//新节点默认为红//插入if (parent->_kv.first<kv.first)//插入到parent左边    {
parent->_right=cur;
cur->_parent=parent;
    }
else//插入到parent右边    {
parent->_left=cur;
cur->_parent=parent;
    }
//进行调平衡 && 保持红黑树的特性,即插入节点的父亲是红色,需要对红黑树进行调整while (parent&&parent->_col==RED)//parent存在且为红 进行调整    {
Node*grandfather=parent->_parent;
//(1)parent在grandfater的左边//(2)parent在grandfater的右边if (parent==grandfather->_left)//parent在grandfater的左边        {
//情况1:uncle存在且为红,uncle和parent的颜色需要修改为黑,grandfater修改为红,如果满足循环条件继续往上更新//情况2:uncle存在且为黑,需要对红黑树进行旋转//情况3:uncle不存在,需要对红黑树进行旋转//注:情况2和情况3是一起处理的Node*uncle=grandfather->_right;
if (uncle&&uncle->_col==RED)//情况1            {
//修改颜色uncle->_col=parent->_col=BLACK;
grandfather->_col=RED;
//迭代往上更新cur=grandfather;
parent=cur->_parent;
            }
else//情况2 + 情况3            {
if (cur==parent->_left)//cur,parent,grandfater三个节点在一条直线上,单旋处理即可                {
RotateR(grandfather);//右单旋parent->_col=BLACK;
grandfather->_col=RED;
                }
else//cur,parent,grandfater三个节点是折线,需要双旋处理                {
RotateL(parent);//左单旋RotateR(grandfather);//右单旋cur->_col=BLACK;
grandfather->_col=RED;
                }
break;//旋转后,该子树的根变成了黑色,符合红黑树的特性,无需继续往上处理            }
        }
else//parent在grandfater的右边        {
//在右边 也是上面左边的三种情况Node*uncle=grandfather->_left;
if (uncle&&uncle->_col==RED)//情况1            {
//修改颜色uncle->_col=parent->_col=BLACK;
grandfather->_col=RED;
//迭代往上更新cur=grandfather;
parent=cur->_parent;
            }
else//情况2 + 情况3            {
if (cur==parent->_right)//cur,parent,grandfater三个节点在一条直线上,单旋处理即可                {
RotateL(grandfather);
parent->_col=BLACK;
grandfather->_col=RED;
                }
else//cur,parent,grandfater三个节点是折线,需要双旋处理                {
RotateR(parent);
RotateL(grandfather);
cur->_col=BLACK;
grandfather->_col=RED;
                }
break;//旋转后,该子树的根变成了黑色,符合红黑树的特性,无需继续往上处理            }
        }
    }
_root->_col=BLACK;//根的颜色需要变为黑(原因是可能情况1会把根节点变红)returntrue;
}

注:红黑树其他接口就不实现了,在面试考的花也是考查红黑树的插入,即红黑树如何调平衡

五、红黑树的验证

红黑树的检测分为两步:

  1. 检测其是是否满足二叉搜索树(中序遍历是否为有序序列)
  1. 检测其是否满足红黑树的性质

(1)中序检查

//中序遍历voidInOrder()
{
_InOrder(_root);
}
void_InOrder(Node*root)
{
if (root==nullptr)
return;
_InOrder(root->_left);
cout<<root->_kv.first<<":"<<root->_kv.second<<endl;
_InOrder(root->_right);
}

(2)检查红黑树特性

//检查红黑树特性boolIsBalance()
{
if (_root==nullptr)
    {
returntrue;
    }
if (_root->_col!=BLACK)
    {
cout<<"违反规则:根节点不为黑色"<<endl;
returnfalse;
    }
Node*left=_root;
intref=0;//用于一条路径上记录黑色节点的数量while (left)//求一条路径的黑色节点    {
if (left->_col==BLACK)
        {
++ref;
        }
left=left->_left;
    }
returnCheck(_root, 0, ref);
}
//检查每条路径的黑色节点是否相等 && 是否出现连续红色节点boolCheck(Node*root, intblackNum, intref)
{
if (root==nullptr)
    {
if (blackNum!=ref)
        {
cout<<"违反规则:本条路径的黑色节点的数量跟最左路径不相等"<<endl;
returnfalse;
        }
returntrue;
    }
if (root->_col==RED&&root->_parent->_col==RED)
    {
cout<<"违反规则:出现连续红色节点"<<endl;
returnfalse;
    }
if (root->_col==BLACK)
    {
++blackNum;
    }
returnCheck(root->_left, blackNum, ref)
&&Check(root->_right, blackNum, ref);
}

六、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(logN),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
  1. Java 库
  2. linux内核
  3. 其他一些库

七、完整代码

RBTree.h

#pragma onceenumColour{
RED,
BLACK,
};
//K:key, V:valuetemplate<classK, classV>structRBTreeNode{
//构造函数RBTreeNode(constpair<K, V>&kv)
        :_kv(kv)
        ,_left(nullptr)
        ,_right(nullptr)
        ,_parent(nullptr)
        ,_col(RED)
    {}
//成员变量pair<K, V>_kv;
RBTreeNode<K, V>*_left;
RBTreeNode<K, V>*_right;
RBTreeNode<K, V>*_parent;
Colour_col;
};
template<classK, classV>classRBTree{
typedefRBTreeNode<K, V>Node;
public:
//插入boolInsert(constpair<K, V>&kv)
    {
//节点为空,新建根节点if (_root==nullptr)
        {
_root=newNode(kv);
_root->_col=BLACK;//根节点默认为黑色returntrue;
        }
//节点为不空Node*parent=nullptr;//用于记录上一个节点Node*cur=_root;
//寻找合适的位置进行插入while (cur)
        {
if (cur->_kv.first>kv.first)
            {
parent=cur;
cur=cur->_left;
            }
elseif (cur->_kv.first<kv.first)
            {
parent=cur;
cur=cur->_right;
            }
else//cur->kv.first == kv.first要插入值已经存在,插入失败            {
returnfalse;
            }
        }
cur=newNode(kv);
cur->_col=RED;//新节点默认为红//插入if (parent->_kv.first<kv.first)//插入到parent左边        {
parent->_right=cur;
cur->_parent=parent;
        }
else//插入到parent右边        {
parent->_left=cur;
cur->_parent=parent;
        }
//进行调平衡 && 保持红黑树的特性,即插入节点的父亲是红色,需要对红黑树进行调整while (parent&&parent->_col==RED)//parent存在且为红 进行调整        {
Node*grandfather=parent->_parent;
//(1)parent在grandfater的左边//(2)parent在grandfater的右边if (parent==grandfather->_left)//parent在grandfater的左边            {
//情况1:uncle存在且为红,uncle和parent的颜色需要修改为黑,grandfater修改为红,如果满足循环条件继续往上更新//情况2:uncle存在且为黑,需要对红黑树进行旋转//情况3:uncle不存在,需要对红黑树进行旋转//注:情况2和情况3是一起处理的Node*uncle=grandfather->_right;
if (uncle&&uncle->_col==RED)//情况1                {
//修改颜色uncle->_col=parent->_col=BLACK;
grandfather->_col=RED;
//迭代往上更新cur=grandfather;
parent=cur->_parent;
                }
else//情况2 + 情况3                {
if (cur==parent->_left)//cur,parent,grandfater三个节点在一条直线上,单旋处理即可                    {
RotateR(grandfather);//右单旋parent->_col=BLACK;
grandfather->_col=RED;
                    }
else//cur,parent,grandfater三个节点是折线,需要双旋处理                    {
RotateL(parent);//左单旋RotateR(grandfather);//右单旋cur->_col=BLACK;
grandfather->_col=RED;
                    }
break;//旋转后,该子树的根变成了黑色,符合红黑树的特性,无需继续往上处理                }
            }
else//parent在grandfater的右边            {
//在右边 也是上面左边的三种情况Node*uncle=grandfather->_left;
if (uncle&&uncle->_col==RED)//情况1                {
//修改颜色uncle->_col=parent->_col=BLACK;
grandfather->_col=RED;
//迭代往上更新cur=grandfather;
parent=cur->_parent;
                }
else//情况2 + 情况3                {
if (cur==parent->_right)//cur,parent,grandfater三个节点在一条直线上,单旋处理即可                    {
RotateL(grandfather);
parent->_col=BLACK;
grandfather->_col=RED;
                    }
else//cur,parent,grandfater三个节点是折线,需要双旋处理                    {
RotateR(parent);
RotateL(grandfather);
cur->_col=BLACK;
grandfather->_col=RED;
                    }
break;//旋转后,该子树的根变成了黑色,符合红黑树的特性,无需继续往上处理                }
            }
        }
_root->_col=BLACK;//根的颜色需要变为黑(原因是可能情况1会把根节点变红)returntrue;
    }
//中序遍历voidInOrder()
    {
_InOrder(_root);
    }
//检查红黑树特性boolIsBalance()
    {
if (_root==nullptr)
        {
returntrue;
        }
if (_root->_col!=BLACK)
        {
cout<<"违反规则:根节点不为黑色"<<endl;
returnfalse;
        }
Node*left=_root;
intref=0;//用于一条路径上记录黑色节点的数量while (left)//求一条路径的黑色节点        {
if (left->_col==BLACK)
            {
++ref;
            }
left=left->_left;
        }
returnCheck(_root, 0, ref);
    }
private:
//检查每条路径的黑色节点是否相等 && 是否出现连续红色节点boolCheck(Node*root, intblackNum, intref)
    {
if (root==nullptr)
        {
if (blackNum!=ref)
            {
cout<<"违反规则:本条路径的黑色节点的数量跟最左路径不相等"<<endl;
returnfalse;
            }
returntrue;
        }
if (root->_col==RED&&root->_parent->_col==RED)
        {
cout<<"违反规则:出现连续红色节点"<<endl;
returnfalse;
        }
if (root->_col==BLACK)
        {
++blackNum;
        }
returnCheck(root->_left, blackNum, ref)
&&Check(root->_right, blackNum, ref);
    }
void_InOrder(Node*root)
    {
if (root==nullptr)
return;
_InOrder(root->_left);
cout<<root->_kv.first<<":"<<root->_kv.second<<endl;
_InOrder(root->_right);
    }
//左单旋voidRotateL(Node*parent)
    {
Node*subR=parent->_right;
Node*subRL=subR->_left;
//进行链接parent->_right=subRL;
if (subRL)
subRL->_parent=parent;
Node*ppNode=parent->_parent;//记录parent节点的前一个节点subR->_left=parent;
parent->_parent=subR;
if (ppNode==nullptr)//即subR已经是根节点        {
_root=subR;
_root->_parent=nullptr;
        }
else//subR不是根节点        {
//与上一个节点进行链接if (ppNode->_left==parent)//parent原本在 ppNode 的左边            {
ppNode->_left=subR;
            }
else//parent原本在 ppNode 的右边            {
ppNode->_right=subR;
            }
subR->_parent=ppNode;
        }
    }
//右单旋voidRotateR(Node*parent)
    {
Node*subL=parent->_left;
Node*subLR=subL->_right;
//进行链接parent->_left=subLR;
if (subLR)
subLR->_parent=parent;
Node*ppNode=parent->_parent;//记录parent节点的前一个节点subL->_right=parent;
parent->_parent=subL;
if (ppNode==nullptr)//即subL已经是根节点        {
_root=subL;
subL->_parent=nullptr;
        }
else//subR不是根节点        {
//与上一个节点进行链接if (ppNode->_left==parent)//parent原本在 ppNode 的左边            {
ppNode->_left=subL;
            }
else//parent原本在 ppNode 的右边            {
ppNode->_right=subL;
            }
subL->_parent=ppNode;
        }
    }
private:
Node*_root=nullptr;//缺省值};


Test.cpp

#include <iostream>usingnamespacestd;
#include "RBTree.h"voidTestRBTree1()
{
//int arr[] = { 8, 3, 1, 10, 6, 4, 7, 14, 13 };//int arr[] = { 16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15 };intarr[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 };
RBTree<int, int>t;
for (autoe : arr)
    {
t.Insert(make_pair(e, e));
    }
t.InOrder();
}
voidTestRBTree2()
{
srand(time(0));//随机数种子constsize_tN=100000;
RBTree<int, int>t;
for (size_ti=0; i<N; ++i)
    {
size_tx=rand();
t.Insert(make_pair(x, x));
//cout << t.IsBalance() << endl;    }
cout<<t.IsBalance() <<endl;
}
intmain()
{
TestRBTree2();
return0;
}

----------------我是分割线---------------

文章到这里就结束了,下一篇即将更新

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