C++21--红黑树
目录
1.红黑树的概念
2.红黑树的性质
3.红黑树结点的定义
4.红黑树的结构
5.红黑树的插入操作
6.红黑树的验证
7.红黑树与AVL树的比较
1.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两倍,因此是接近平衡的。
2.红黑树的性质
- 每个结点不是红色就是黑色
- 根节点是黑色的
- 如果一个结点是红色的,则它的两个孩子结点是黑色的
- 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
- 每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点)
3.红黑树结点的定义
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)
{}
};
4.红黑树的结构
为了后续实现关联式容器简单,红黑树的实现中增加一个头结点,因为根节点必须为黑色,为了与根节点进行区分,将头结点给成黑色,并且让头结点的parent指向红黑树的根节点,left指向红黑树中最小的节点,right指向红黑树中最大的节点,如下:
5.红黑树的插入操作
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结点
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;
}
2.检查新结点插入后,红黑树的性质是否造到破坏
因为新结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
注意:此处看到的树,可能是一颗完整的树,也可能是一颗子树
如果g是根节点,调整完成后,需要将g改为黑色
如果g是子树,g一定有双气囊,且g的双亲如果是红色,需要继续向上调整
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。
情况二:cur为红,p为红,g为黑,u不存在/u存在且为黑
说明:u的情况有两种
1.如果u节点不存在,则cur一定是新插入节点,因为如果cur不是新插入节点,则cur和p一定有一个节点是黑色,就不满足性质4:每条路径黑色节点个数相同。
2.如果u节点存在,则其一定是黑色的,那么cur节点原来的颜色一定是黑色的,现在看到其是红色的原因是,现在看到其是红色的原因是因为cur的子树在调整的过程中将cur节点的颜色由黑色改成红色。
p为g的左孩子,cur为p的做孩子,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
p、g变色--p变黑,g变红
情况三:cur为红,p为红,g为黑,u不存在/u存在且为黑
p为g的左孩子,cur为p的右孩子,则针对p左左单旋转;相反,
p为g的右孩子,cur为p的左孩子,则针对p做右单旋转
则转换成了情况2
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 (parent == grandfather->_left)
{
Node* uncle = grandfather->_right;
//u存在且为红
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
//变色
parent->_col = uncle->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
//继续向上处理
cur = grandfather;
parent = cur->_parent;
}
else //u不存在 或 存在且为黑
{
if (cur == parent->_left)
{
// g
// p
// c
RotateR(grandfather);
parent->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
}
else
{
// g
// p
// c
RotateL(parent);
RotateR(grandfather);
cur->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
}
break;
}
}
else
{
Node* uncle = grandfather->_left;
//u存在且为红
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
//变色
parent->_col = uncle->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
//继续向上处理
cur = grandfather;
parent = cur->_parent;
}
else//u不存在或存在且为黑
{
if (cur == parent->_right)
{
RotateL(grandfather);
parent->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
}
else
{
RotateL(parent);
RotateR(grandfather);
cur->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
}
break;
}
}
}
_root->_col = BLACK;
return true;
}
void RotateL(Node* parent)
{
Node* cur = parent->_right;
Node* curleft = cur->_left;
parent->_right = curleft;
if (curleft)
{
curleft->_parent = parent;
}
cur->_left = parent;
Node* ppnode = parent->_parent;
parent->_parent = cur;
if (parent == _root)
{
_root = cur;
cur->_parent = nullptr;
}
else
{
if (ppnode->_left == parent)
{
ppnode->_left = cur;
}
else
{
ppnode->_right = cur;
}
cur->_parent = ppnode;
}
}
void RotateR(Node* parent)
{
Node* cur = parent->_left;
Node* curright = cur->_right;
parent->_left = curright;
if (curright)
curright->_parent = parent;
Node* ppnode = parent->_parent;
cur->_right = parent;
parent->_parent = cur;
if (ppnode == nullptr)
{
_root = cur;
cur->_parent = nullptr;
}
else
{
if (ppnode->_left == parent)
{
ppnode->_left = cur;
}
else
{
ppnode->_right = cur;
}
cur->_parent = ppnode;
}
}
动态效果演示:
以升序(降序)插入构建红黑树
随机插入构建红黑树
6.红黑树的验证
1.算出任意一条路径的黑色节点个数,通过递归的方式再算出其余黑色节点的个数,查看是否相等。设置基准值benchmark就是一条路径黑色节点的个数
2.检测是否出现连续出现红色节点
bool CheckColour(Node* root, int blacknum, int benchmark)
{
if (root == nullptr)
{
if (blacknum != benchmark)
return false;
return true;
}
if (root->_col == BLACK)
{
++blacknum;
}
if (root->_col == RED && root->_parent && root->_parent->_col == RED)
{
cout << root->_kv.first << "出现连续红色节点" << endl;
return false;
}
return CheckColour(root->_left, blacknum, benchmark)
&& CheckColour(root->_right, blacknum, benchmark);
}
bool IsBalance()
{
return IsBalance(_root);
}
bool IsBalace(Node* root)
{
if (root == nullptr)
return true;
if (root->_col != BLACK)
{
return false;
}
//基准值
int benchmark = 0;
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_col == BLACK)
++benchmark;
cur = cur->_left;
}
return CheckColour(root, 0, benchmark);
}
7.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(log2(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,所以再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。