当前位置： 首页 > news >正文

【C++】第二十一节—一文详解 | 红黑树实现(规则+效率+结构+插入+查找+验证)

news 2025/8/3 5:59:14

 Hi，我是云边有个稻草人......who？me，be like——→

《C++》本篇文章所属专栏—持续更新中—欢迎订阅

目录

一、红黑树的概念

1.1 红黑树的规则

1.2 思考⼀下，红黑树如何确保最长路径不超过最短路径的2倍的？

1.3 红黑树的效率

二、红黑树的实现

2.1 红黑树的结构

2.2 红⿊树的插⼊

【红⿊树树插⼊⼀个值的⼤概过程】

【情况1：变⾊】

【情况2：单旋+变⾊】

【情况2：双旋+变⾊】

2.3 红黑树的插入代码实现

2.4 红黑树的查找

2.5 红黑树的验证

2.6 红黑树的删除

三、完整代码

RBTree.h

AVLTree.h

test.cpp

正文开始——

一、红黑树的概念

红⿊树是⼀棵⼆叉搜索树，他的每个结点增加⼀个存储位来表⽰结点的颜⾊，可以是红⾊或者⿊⾊。 通过对任何⼀条从根到叶⼦的路径上各个结点的颜色进行约束，红⿊树确保没有⼀条路径会⽐其他路径⻓出2倍，因⽽是接近平衡的。

1.1 红黑树的规则
  1. 每个结点不是红色就是黑色
  2. 根结点是黑色的
  3. 如果⼀个结点是红⾊的，则它的两个孩⼦结点必须是黑色的，也就是说任意⼀条路径不会有连续的红⾊结点。
  4. 对于任意⼀个结点，从该结点到其所有NULL结点的简单路径上，均包含相同数量的黑色结点（最长路径 <= 2*最短路径）

说明：《算法导论》等书籍上补充了⼀条每个叶⼦结点(NIL)都是黑色的规则。他这里所指的叶⼦结点不是传统的意义上的叶⼦结点，⽽是我们说的空结点，有些书籍上也把NIL叫做外部结点。NIL是为了⽅便准确的标识出所有路径，《算法导论》在后续讲解实现的细节中也忽略了NIL结点，所以我们知道⼀下这个概念即可。

见下图，为了让上面的第三点规则更闭环一点，补充了当红色节点没有孩子结点的情况，空节点也是黑色的。

1.2 思考⼀下，红黑树如何确保最长路径不超过最短路径的2倍的？
  • 由 规则4 可知，从根到NULL结点的每条路径都有相同数量的黑色结点，所以极端场景下，最短路径就是全是黑色结点的路径，假设最短路径⻓度为bh(black height)。
  • 由 规则2 和 规则3 可知，任意⼀条路径不会有连续的红⾊结点，所以极端场景下，最长的路径就是一黑一红间隔组成，那么最⻓路径的⻓度为2*bh。
  • 综合红⿊树的4点规则⽽⾔，理论上的全⿊最短路径和一黑一红的最长路径并不是在每棵红黑树都存在的。假设任意⼀条从根到NULL结点路径的⻓度为x，那么bh <= x <= 2*bh。

下面是经典的红黑树，可以根据下图去更好的理解上面红黑树的规则：

1.3 红黑树的效率

假设N是红黑树树中结点数量，h最短路径的长度，那么2^h - 1 <= N < 2^(2∗h) - 1 , 由此推出 h ≈ logN，也就是意味着红黑树增删查改最坏也就是⾛最⻓路径2*logN，那么时间复杂度还是O(logN）。

红黑树的表达相对AVL树要抽象⼀些，AVL树通过高度差直观的控制了平衡。红黑树通过4条规则的颜⾊约束，间接的实现了近似平衡，他们效率都是同⼀档次，但是相对而言，插入相同数量的结点，红黑树的旋转次数是更少的，因为他对平衡的控制没那么严格。

二、红黑树的实现

2.1 红黑树的结构
//枚举值表示颜色
enum Colour
{RED,BLACK
};//这里我们默认使用key/value结构实现
template<class K,class V>
struct RBTreeNode
{// 这里更新控制平衡加入parent指针pair<K, V> _kv;RBTreeNode<K,V>* _left;RBTreeNode<K, V>* _right;RBTreeNode<K, V>* _parent;Colour _col;RBTreeNode(const pair<K,V>& kv):_kv(kv),_left(nullptr),_right(nullptr),_parent(nullptr){ }
};template<class K,class V>
class RBTree
{typedef RBTreeNode<class K, class V> Node;
public:
private:Node* _root;
};
2.2 红⿊树的插⼊
【红⿊树树插⼊⼀个值的⼤概过程】
  1. 插⼊⼀个值按⼆叉搜索树规则进⾏插⼊，插⼊后我们只需要观察是否符合红⿊树的4条规则。
  2. 如果是空树插⼊，新增结点是⿊⾊结点。如果是⾮空树插⼊，新增结点必须红⾊结点，因为⾮空树插⼊，新增⿊⾊结点就破坏了规则4，规则4是很难维护的。
  3. ⾮空树插⼊后，新增结点必须红⾊结点，如果⽗亲结点是⿊⾊的，则没有违反任何规则，插⼊结束
  4. ⾮空树插⼊后，新增结点必须红⾊结点，如果⽗亲结点是红⾊的，则违反规则3。进⼀步分析，c是红⾊，p为红，g必为⿊（插入之前保证这棵树是一棵平衡的红黑树），这三个颜⾊都固定了，关键的变化看u的情况，需要根据u分为以下⼏种情况分别处理。

说明：下图中假设我们把新增结点标识为c (cur)，c的⽗亲标识为p(parent)，p的⽗亲标识为 g(grandfather)，p的兄弟标识为u（uncle）。

【情况1：变⾊】

c为红，p为红，g为⿊，u存在且为红，则将p和u变⿊，g变红。在把g当做新的c，继续往上更新。

分析：因为p和u都是红⾊，g是⿊⾊，把p和u变⿊，左边⼦树路径各增加⼀个⿊⾊结点，g再变红，相当于保持g所在⼦树的⿊⾊结点的数量不变，同时解决了c和p连续红⾊结点的问题，需要继续往上更新是因为，g是红⾊，<1>如果g的⽗亲还是红⾊，那么就还需要继续处理；<2>如果g的⽗亲是黑色，则处理结束 了；<3>如果g就是整棵树的根，再把g变回黑色。

情况1只变⾊，不旋转。所以⽆论c是p的左还是右，p是g的左还是右，都是上⾯的变⾊处理⽅式。

  • 跟AVL树类似，图0我们展⽰了⼀种具体情况，但是实际中需要这样处理的有很多种情况。
  • 图1将以上类似的处理进⾏了抽象表达，d/e/f代表每条路径拥有hb个⿊⾊结点的⼦树，a/b代表每 条路径拥有hb-1个⿊⾊结点的根为红的⼦树，hb>=0。
  • 图2/图3/图4，分别展⽰了hb == 0/hb == 1/hb == 2的具体情况组合分析，当hb等于2时，这⾥组合情况上百亿种，这些样例是帮助我们理解，不论情况多少种，多么复杂，处理⽅式⼀样的，变⾊再继续往上处理即可，所以我们只需要看抽象图即可。

图3

【情况2：单旋+变⾊】

c为红，p为红，g为⿊，u不存在或者u存在且为⿊，u不存在，则c⼀定是新增结点，u存在且为⿊，则 c⼀定不是新增，c之前是⿊⾊的，是在c的⼦树中插⼊，符合情况1，变⾊将c从⿊⾊变成红⾊，更新上来的。

分析：p必须变⿊，才能解决，连续红⾊结点的问题，u不存在或者是⿊⾊的，这⾥单纯的变⾊⽆法解决问题，需要旋转+变⾊。

如果p是g的左，c是p的左，那么以g为旋转点进⾏右单旋，再把p变⿊，g变红即可。p变成这颗树的根，这样⼦树⿊⾊结点的数量不变，没有连续的红⾊结点了，且不需要往上更新，因为p的⽗亲是⿊⾊还是红⾊或者空都不违反规则。

如果p是g的右，c是p的右，那么以g为旋转点进⾏左单旋，再把p变⿊，g变红即可。p变成这颗树新的根，这样⼦树⿊⾊结点的数量不变，没有连续的红⾊结点了，且不需要往上更新，因为p的⽗亲是⿊⾊还是红⾊或者空都不违反规则。

【情况2：双旋+变⾊】

c为红，p为红，g为⿊，u不存在或者u存在且为黑，u不存在，则c⼀定是新增结点，u存在且为黑，则c⼀定不是新增，c之前是黑色的，是在c的⼦树中插入，符合情况1，变⾊将c从黑色变成红色，更新上来的。

分析：p必须变黑，才能解决，连续红⾊结点的问题，u不存在或者是黑色的，这里单纯的变⾊无法解决问题，需要旋转+变色。

如果p是g的左，c是p的右，那么先以p为旋转点进行左单旋，再以g为旋转点进行右单旋，再把c变黑，g变红即可。c变成这棵树新的根，这样⼦树黑色结点的数量不变，没有连续的红色结点了，且 不需要往上更新，因为c的父亲是黑色还是红色或者空都不违反规则。

如果p是g的右，c是p的左，那么先以p为旋转点进⾏右单旋，再以g为旋转点进⾏左单旋，再把c变黑，g变红即可。c变成这颗树新的根，这样⼦树⿊⾊结点的数量不变，没有连续的红⾊结点了，且 不需要往上更新，因为c的⽗亲是黑色还是红色或者空都不违反规则。

2.3 红黑树的插入代码实现
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;if (parent->_kv.first < kv.first){parent->_right = cur;}else{parent->_left = cur;}cur->_parent = parent;while (parent && parent->_col == RED){Node* grandfather = parent->_parent;if (grandfather->_left == parent){//   g// p   u//Node* uncle = grandfather->_right;// 情况一：uncle存在且为红if (uncle && uncle->_col == RED){// 变色parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;// 继续往上处理cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else  // 情况二：uncle不存在，或者存在且为黑{if (cur == parent->_left){// 单旋+变色//    g//  p   u//cRotateR(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{// 双旋+变色//    g//  p   u//    cRotateL(parent);RotateR(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;}}else{//	 g// u   pNode* uncle = grandfather->_left;// 情况一：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// 单旋+变色//    g//  u   p//        cif (cur == parent->_right){RotateL(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{//双旋+变色//    g//  u   p//    cRotateR(parent);RotateL(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;}}}_root->_col = BLACK;return true;
}
2.4 红黑树的查找

按⼆叉搜索树逻辑实现即可，搜索效率为 O(logN)

Node* Find(const K& key)
{Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_kv.first < key){cur = cur->_right;}else if(cur->_kv.first > key){cur = cur->_left;}else{return cur;}}return nullptr;
}
2.5 红黑树的验证

这里获取最长路径和最短路径，检查最长路径不超过最短路径的2倍是不可行的，因为就算满足这个条件，红黑树也可能颜色不满足规则，当前暂时没出问题，后续继续插入还是会出问题的。所以我们还是去检查4点规则，满足这4点规则，⼀定能保证最长路径不超过最短路径的2倍。

  1. 规则1枚举颜色类型，天然实现保证了颜色不是黑色就是红色。
  2. 规则2直接检查根即可
  3. 规则3前序遍历检查，遇到红色结点查孩子不太方便，因为孩⼦有两个，且不⼀定存在，反过来检查⽗亲的颜色就⽅便多了。
  4. 规则4前序遍历，遍历过程中用形参记录跟到当前结点的blackNum(黑色结点数量)，前序遍历遇到黑色结点就++blackNum，⾛到空就计算出了⼀条路径的黑色结点数量。再任意⼀条路径黑色结点数量作为参考值，依次比较即可。

// blackNum 根到当前结点的黑色结点的数量
bool Check(Node* root, int blackNum, const int refNum)
{if (root == nullptr){// 前序遍历走到空时，意味着一条路径走完了//cout << blackNum << endl;if (refNum != blackNum){cout << "存在黑色结点的数量不相等的路径" << endl;return false;}return true;}// 检查孩子不太方便，因为孩子有两个，且不一定存在，反过来检查父亲就方便多了if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED){cout << root->_kv.first << "存在连续的红色结点" << endl;return false;}if (root->_col == BLACK){blackNum++;}return Check(root->_left, blackNum, refNum)&& Check(root->_right, blackNum, refNum);
}bool IsBalance()
{if (_root == nullptr)return true;if (_root->_col == RED)return false;//参考值int refNum = 0;Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_col == BLACK){++refNum;}cur = cur->_left;}return Check(_root, 0, refNum);
}
2.6 红黑树的删除

红黑树的删除本章节不做讲解，有兴趣的同学可参考：《算法导论》或者《STL源码剖析》中讲解。

三、完整代码

可以进行红黑树和AVL树的一些性能测试

RBTree.h
#pragma onceenum Colour
{RED,BLACK
};
// 这里我们默认按key/value结构实现
template<class K, class V>
struct RBTreeNode
{// 这里更新控制平衡也要加入parent指针pair<K, V> _kv;RBTreeNode<K, V>* _left;RBTreeNode<K, V>* _right;RBTreeNode<K, V>* _parent;Colour _col;RBTreeNode(const pair<K, V>& kv):_kv(kv), _left(nullptr), _right(nullptr), _parent(nullptr){}
};template<class K,class V>
class RBTree
{typedef RBTreeNode<K, V> Node;
public: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;if (parent->_kv.first < kv.first){parent->_right = cur;}else{parent->_left = cur;}cur->_parent = parent;while (parent && parent->_col == RED){Node* grandfather = parent->_parent;if (grandfather->_left == parent){//   g// p   u//Node* uncle = grandfather->_right;// 情况一：uncle存在且为红if (uncle && uncle->_col == RED){// 变色parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;// 继续往上处理cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else  // 情况二：uncle不存在，或者存在且为黑{if (cur == parent->_left){// 旋转+变色//    g//  p   u//cRotateR(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{// 旋转+变色//    g//  p   u//    cRotateL(parent);RotateR(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;}}else{//	 g// u   pNode* uncle = grandfather->_left;// 情况一：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// 单旋+变色//    g//  u   p//        cif (cur == parent->_right){RotateL(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{//双旋+变色//    g//  u   p//    cRotateR(parent);RotateL(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;}}}_root->_col = BLACK;return true;}void InOrder(){_InOrder(_root);cout << endl;}// blackNum 根到当前结点的黑色结点的数量bool Check(Node* root, int blackNum, const int refNum){if (root == nullptr){// 前序遍历走到空时，意味着一条路径走完了//cout << blackNum << endl;if (refNum != blackNum){cout << "存在黑色结点的数量不相等的路径" << endl;return false;}return true;}// 检查孩子不太方便，因为孩子有两个，且不一定存在，反过来检查父亲就方便多了if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED){cout << root->_kv.first << "存在连续的红色结点" << endl;return false;}if (root->_col == BLACK){blackNum++;}return Check(root->_left, blackNum, refNum)&& Check(root->_right, blackNum, refNum);}bool IsBalance(){if (_root == nullptr)return true;if (_root->_col == RED)return false;// 参考值int refNum = 0;Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_col == BLACK){++refNum;}cur = cur->_left;}return Check(_root, 0, refNum);}int Height(){return _Height(_root);}int Size(){return _Size(_root);}Node* Find(const K& key){Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_kv.first < key){cur = cur->_right;}else if (cur->_kv.first > key){cur = cur->_left;}else{return cur;}}return nullptr;}protected:int _Size(Node* root){if (root == nullptr)return 0;return _Size(root->_left) + _Size(root->_right) + 1;}int _Height(Node* root){if (root == nullptr)return 0;int leftHeight = _Height(root->_left);int rightHeight = _Height(root->_right);return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;}void RotateR(Node* parent){Node* subL = parent->_left;Node* subLR = subL->_right;parent->_left = subLR;if (subLR)subLR->_parent = parent;Node* ppNode = parent->_parent;subL->_right = parent;parent->_parent = subL;//if (ppNode == nullptr)if (parent == _root){_root = subL;subL->_parent = nullptr;}else{if (ppNode->_left == parent){ppNode->_left = subL;}else{ppNode->_right = subL;}subL->_parent = ppNode;}}void RotateL(Node* parent){Node* subR = parent->_right;Node* subRL = subR->_left;parent->_right = subRL;if (subRL)subRL->_parent = parent;Node* parentParent = parent->_parent;subR->_left = parent;parent->_parent = subR;if (parentParent == nullptr){_root = subR;subR->_parent = nullptr;}else{if (parent == parentParent->_left){parentParent->_left = subR;}else{parentParent->_right = subR;}subR->_parent = parentParent;}}void _InOrder(Node* root){if (root == nullptr){return;}_InOrder(root->_left);cout << root->_kv.first << ":" << root->_kv.second << endl;_InOrder(root->_right);}
private:Node* _root = nullptr;
};
AVLTree.h
#pragma oncetemplate<class K, class V>
struct AVLTreeNode
{// 需要parent指针，后续更新平衡因子可以看到pair<K, V> _kv;AVLTreeNode<K, V>* _left;AVLTreeNode<K, V>* _right;AVLTreeNode<K, V>* _parent;int _bf; // balance factorAVLTreeNode(const pair<K, V>& kv):_kv(kv), _left(nullptr), _right(nullptr), _parent(nullptr), _bf(0){}
};template<class K, class V>
class AVLTree
{typedef AVLTreeNode<K, V> Node;
public:bool Insert(const pair<K, V>& kv){if (_root == nullptr){_root = new Node(kv);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);if (parent->_kv.first < kv.first){parent->_right = cur;}else{parent->_left = cur;}cur->_parent = parent;// 更新平衡因子while (parent){if (cur == parent->_right){parent->_bf++;}else{parent->_bf--;}if (parent->_bf == 0){break;}else if (parent->_bf == 1 || parent->_bf == -1){cur = parent;parent = parent->_parent;}else if (parent->_bf == 2 || parent->_bf == -2){// 旋转if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1){RotateR(parent);}else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1){RotateL(parent);}else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == 1){RotateLR(parent);}else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == -1){RotateRL(parent);}else{assert(false);}break;}else{assert(false);}}return true;}void InOrder(){_InOrder(_root);cout << endl;}bool IsBalanceTree(){return _IsBalanceTree(_root);}Node* Find(const K& key){Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_kv.first < key){cur = cur->_right;}else if (cur->_kv.first > key){cur = cur->_left;}else{return cur;}}return nullptr;}int Height(){return _Height(_root);}int Size(){return _Size(_root);}
private:int _Size(Node* root){if (root == nullptr)return 0;return _Size(root->_left) + _Size(root->_right) + 1;}bool _IsBalanceTree(Node* root){// 空树也是AVL树if (nullptr == root)return true;// 计算pRoot结点的平衡因子：即pRoot左右子树的高度差int leftHeight = _Height(root->_left);int rightHeight = _Height(root->_right);int diff = rightHeight - leftHeight;// 如果计算出的平衡因子与pRoot的平衡因子不相等，或者// pRoot平衡因子的绝对值超过1，则一定不是AVL树if (abs(diff) >= 2){cout << root->_kv.first << "高度差异常" << endl;return false;}if (root->_bf != diff){cout << root->_kv.first << "平衡因子异常" << endl;return false;}// pRoot的左和右如果都是AVL树，则该树一定是AVL树return _IsBalanceTree(root->_left) && _IsBalanceTree(root->_right);}int _Height(Node* root){if (root == nullptr)return 0;int leftHeight = _Height(root->_left);int rightHeight = _Height(root->_right);return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;}void _InOrder(Node* root){if (root == nullptr){return;}_InOrder(root->_left);cout << root->_kv.first << ":" << root->_kv.second << endl;_InOrder(root->_right);}void RotateR(Node* parent){Node* subL = parent->_left;Node* subLR = subL->_right;parent->_left = subLR;if (subLR)subLR->_parent = parent;Node* ppNode = parent->_parent;subL->_right = parent;parent->_parent = subL;//if (ppNode == nullptr)if (parent == _root){_root = subL;subL->_parent = nullptr;}else{if (ppNode->_left == parent){ppNode->_left = subL;}else{ppNode->_right = subL;}subL->_parent = ppNode;}parent->_bf = 0;subL->_bf = 0;}void RotateL(Node* parent){Node* subR = parent->_right;Node* subRL = subR->_left;parent->_right = subRL;if (subRL)subRL->_parent = parent;Node* parentParent = parent->_parent;subR->_left = parent;parent->_parent = subR;if (parentParent == nullptr){_root = subR;subR->_parent = nullptr;}else{if (parent == parentParent->_left){parentParent->_left = subR;}else{parentParent->_right = subR;}subR->_parent = parentParent;}parent->_bf = subR->_bf = 0;}void RotateLR(Node* parent){Node* subL = parent->_left;Node* subLR = subL->_right;int bf = subLR->_bf;RotateL(parent->_left);RotateR(parent);if (bf == -1){subL->_bf = 0;parent->_bf = 1;subLR->_bf = 0;}else if (bf == 1){subL->_bf = -1;parent->_bf = 0;subLR->_bf = 0;}else if (bf == 0){subL->_bf = 0;parent->_bf = 0;subLR->_bf = 0;}else{assert(false);}}void RotateRL(Node* parent){Node* subR = parent->_right;Node* subRL = subR->_left;int bf = subRL->_bf;RotateR(parent->_right);RotateL(parent);if (bf == 0){subR->_bf = 0;subRL->_bf = 0;parent->_bf = 0;}else if (bf == 1){subR->_bf = 0;subRL->_bf = 0;parent->_bf = -1;}else if (bf == -1){subR->_bf = 1;subRL->_bf = 0;parent->_bf = 0;}else{assert(false);}}
private:Node* _root = nullptr;
};
test.cpp
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1#include<iostream>
#include<vector>
#include<assert.h>
using namespace std;#include"RBTree.h"
#include"AVLTree.h"// 测试代码
void TestRBTree1()
{RBTree<int, int> t;// 常规的测试用例int a[] = { 16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15 };// 特殊的带有双旋场景的测试用例//int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 };for (auto e : a){/*if (e == 14){int x = 0;}*/t.Insert({ e, e });cout << "Insert:" << e << "->";cout << t.IsBalance() << endl;}t.InOrder();cout << t.IsBalance() << endl;
}// 插入一堆随机值，测试平衡，顺便测试一下高度和性能等
void TestRBTree2()
{const int N = 10000000;vector<int> v;v.reserve(N);srand(time(0));for (size_t i = 0; i < N; i++){v.push_back(rand() + i);}size_t begin2 = clock();RBTree<int, int> t;for (auto e : v){t.Insert(make_pair(e, e));}size_t end2 = clock();cout << t.IsBalance() << endl;cout << "RBTree Insert:" << end2 - begin2 << endl;cout << "RBTree Height:" << t.Height() << endl;cout << "RBTree Size:" << t.Size() << endl;size_t begin1 = clock();// 确定在的值/*for (auto e : v){t.Find(e);}*/// 随机值for (size_t i = 0; i < N; i++){t.Find((rand() + i));}size_t end1 = clock();cout << "RBTree Find:" << end1 - begin1 << endl << endl;
}void TestAVLTree2()
{const int N = 10000000;vector<int> v;v.reserve(N);srand(time(0));for (size_t i = 0; i < N; i++){v.push_back(rand() + i);}size_t begin2 = clock();AVLTree<int, int> t;for (auto e : v){t.Insert(make_pair(e, e));}size_t end2 = clock();cout << t.IsBalanceTree() << endl;cout << "AVLTree Insert:" << end2 - begin2 << endl;cout << "AVLTree Height:" << t.Height() << endl;cout << "AVLTree Size:" << t.Size() << endl;size_t begin1 = clock();// 确定在的值/*for (auto e : v){t.Find(e);}*/// 随机值for (size_t i = 0; i < N; i++){t.Find((rand() + i));}size_t end1 = clock();cout << "AVLTree Find:" << end1 - begin1 << endl;
}int main()
{TestRBTree2();TestAVLTree2();return 0;
}

这运行的结果真是，唉？！

完——

 室内系的TrackMaker_hanser

be like... ...

至此结束——

我是云边有个稻草人

期待与你的下一次相遇... ... ...

http://www.dtcms.com/a/311051.html

相关文章：

  • 福彩双色球第2025088期篮球号码分析
  • 电脑手机热点方式通信（上）
  • StarRocks vs ClickHouse：2025 年 OLAP 引擎终极对比指南
  • Day25-对称二叉树-
  • 仿真电路：（十七下）DC-DC升压压电路原理简单仿真
  • Clickhouse#记录隐藏字段
  • 综合：单臂路由+三层交换技术+telnet配置+DHCP
  • 【云计算】云主机的亲和性策略（四）：云主机组
  • C 语言问题
  • 【机器学习】两大线性分类算法：逻辑回归与线性判别分析：找到分界线的艺术
  • 复杂路况下漏检率↓78%！陌讯动态决策模型在井盖缺失检测的实战解析
  • 系统性学习数据结构-第一讲-算法复杂度
  • Agents-SDK智能体开发[5]之集成MCP进阶
  • 机器学习 —— 决策树
  • [硬件电路-114]：模拟电路 - 信号处理电路 - 放大器的种类与比较
  • Node.js 路由与中间件
  • [硬件电路-119]：模拟电路 - 信号处理电路 - 比较器，模拟电路中的“决策者”，模拟信号到数字电平逻辑信号的转化者...
  • 音视频学习（四十六）：声音的三要素
  • 小迪23-28~31-js简单回顾
  • K8S的Pod之initC容器restartPolicy新特性
  • 强光干扰下识别精度提升28%！陌讯多模态融合算法在油罐车识别的落地实践
  • ubuntu源码编译安装cmake高版本、pybind11安装、crow使用
  • 第3章栈、队列、数组和矩阵
  • 译|Netflix 技术博客：一个利用视觉-语言模型和主动学习高效构建视频分类器的框架
  • 什么叫湖仓一体
  • 一个物理引擎仿真器(mujoco这种)的计算流程
  • ubuntu 系统风扇控制软件 CoolerControl
  • 烽火HG680-KD_海思MV320处理器-安卓9-原厂系统升级包-针对解决烧录不进系统的问题
  • 【Docker】RK3576-Debian上使用Docker安装Ubuntu22.04+ROS2
  • YOLO的Python实现以及 OpenCV