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红黑树(Red-Black Tree)核心知识点与面试高频问题


一、红黑树的核心性质

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,通过以下规则确保平衡性:

  1. 节点颜色:每个节点是红色或黑色。

  2. 根节点:根必须是黑色。

  3. 叶子节点(NIL):所有叶子节点(空节点)视为黑色。

  4. 红色节点限制:红色节点的子节点必须为黑色(即不能有连续的红色节点)。

  5. 黑高平衡:从任意节点到其所有叶子节点的路径上,黑色节点的数量相同(称为黑高)。


二、红黑树的平衡操作
1. 旋转操作(核心面试点)
  • 左旋:以某个节点为支点,将其右子节点提升为新的父节点。

  • 右旋:以某个节点为支点,将其左子节点提升为新的父节点。

java

// 左旋伪代码示例
void leftRotate(Node x) {Node y = x.right;      // 保存x的右子节点yx.right = y.left;      // 将y的左子树变为x的右子树if (y.left != null) {y.left.parent = x; // 更新父节点}y.parent = x.parent;   // 将y连接到x的父节点// 更新父节点的子节点指向if (x.parent == null) {root = y;} else if (x == x.parent.left) {x.parent.left = y;} else {x.parent.right = y;}y.left = x;            // 将x作为y的左子节点x.parent = y;
}
2. 插入后的平衡调整(5种情况)

插入的节点默认为红色,可能破坏红黑树性质,需通过变色+旋转恢复平衡:

  • Case 1:叔叔节点是红色 → 变色(父、叔变黑,祖父变红)。

  • Case 2-3:叔叔节点是黑色,且当前节点是“右-左”或“左-右”结构 → 先旋转父节点,转为Case 4/5。

  • Case 4-5:叔叔节点是黑色,且当前节点是“左-左”或“右-右”结构 → 变色后旋转祖父节点。

3. 删除后的平衡调整(更复杂,7种情况)

删除黑色节点后可能破坏黑高平衡,需根据兄弟节点的颜色和子节点结构调整。


三、红黑树 vs AVL树
对比维度红黑树AVL树
平衡标准黑高平衡(宽松)严格高度平衡(左右子树高度差≤1)
插入/删除效率最多3次旋转(O(1))可能需O(log n)次旋转
查询效率O(log n),常数项较大更快的查询(严格平衡)
应用场景Java TreeMap/HashMap链表转树数据库索引、高频查询场景

四、面试高频问题
1. 基础问题
  • Q1:红黑树如何保证平衡?
    A:通过颜色约束和旋转操作,确保从根到叶子的最长路径不超过最短路径的2倍。

  • Q2:为什么Java HashMap链表长度超过8会转红黑树?
    A:哈希冲突时,链表查询退化为O(n),红黑树将其优化为O(log n)。

2. 手撕代码
  • 实现红黑树的插入逻辑(需处理5种Case):

    java

void fixAfterInsertion(Node x) {while (x != root && x.parent.color == RED) {if (parentOf(x) == leftOf(parentOf(parentOf(x)))) {Node y = rightOf(parentOf(parentOf(x))); // 叔叔节点if (colorOf(y) == RED) {                 // Case 1setColor(parentOf(x), BLACK);setColor(y, BLACK);setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);x = parentOf(parentOf(x));} else {if (x == rightOf(parentOf(x))) {     // Case 2x = parentOf(x);leftRotate(x);}// Case 3setColor(parentOf(x), BLACK);setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);rightRotate(parentOf(parentOf(x)));}}// 对称处理右子树情况...}root.color = BLACK;
}
3. 深度问题
  • Q:红黑树的黑高如何影响其性能?
    A:黑高保证了最坏情况下路径长度不超过2log(n+1),确保O(log n)时间复杂度。

  • Q:为什么红黑树比AVL树更适合实现Map?
    A:红黑树在插入/删除时旋转次数更少,适合频繁修改的场景;AVL树适合读多写少的场景。


五、红黑树的可视化学习工具
  • Red-Black Tree Visualizer:动态演示插入/删除过程。

  • 调试技巧:用纸笔画出插入/删除后的树结构,逐步验证变色和旋转逻辑。

http://www.dtcms.com/wzjs/322795.html

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