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c 红黑树-ag真人游戏

红黑树

注:在学习红黑树之前,建议先对avl树具备一定的了解

1. 红黑树的性质

和avl树一样,红黑树也是一棵自平衡的搜索二叉树

如上图,就是一棵经典的红黑树,以下是他的性质:

  1. 红黑树同样是一棵搜索二叉树,其满足搜索二叉树的所有性质:
  • 每个节点的左右子树都是一棵搜索二叉树

  • 左孩子的键值比父亲的小;右孩子的键值比父亲的大

  1. 红黑树的每个节点的左右子树也都是红黑树

  2. 红黑树的每个节点都有一个颜色,且要么是红色要么是黑色空节点被视作黑色节点

  3. 红黑树的根节点的颜色必须是黑色

  4. 红黑树每条路径的黑色节点个数必须相等

  5. 红黑树的红色节点不能连续出现

性质5和性质6,我么可以推导出红黑树的平衡特性:

红黑树的最长路径的长度不会超过最短路径的两倍

2. 了解操作

2.1 红黑树节点类的定义:

//定义一个枚举类,用于表示颜色
enum color
{
  
	red,
	black
};
//默认该红黑树的存储模型为key_value型
template
struct rbtreenode
{
  
	typedef rbtreenode node;
	node* _parent = nullptr;
	node* _left = nullptr;
	node* _right = nullptr;
	pair _kv;
	color _color = red;	//节点默默的颜色为红色
	rbtreenode(const pair kv)
		: _kv(kv)
	{
  }
};

2.2 插入节点

2.1.1 找到插入位置

既然红黑树也是一棵搜索二叉树,那么在插入新节点之前,首先肯定也要找到插入位置:

bool insert(const pair kv)
{
  
    //如果原来是一棵空树
    if (_root == nullptr)
    {
  
        _root = new node(kv);
        _root->_color = black;
        return true;
    }
    //找到插入位置
    node* cur = _root;
    node* parent = nullptr;
    while (cur)
    {
  
        parent = cur;
        if (cur->_kv.first > kv.first)
            cur = cur->_left;
        else if (cur->_kv.first < kv.first)
            cur = cur->_right;
        else
            return false;
    }
    cur = new node(kv);
    cur->_parent = parent;
    if (cur->_kv.first > parent->_kv.first)
        parent->_right = cur;
    else
        parent->_left = cur;
    //……………………
}

2.1.2 新节点颜色

红黑树的每个节点的颜色要么是红色,要么是黑色,那么我们新插入的节点应该是什么颜色?红色,还是黑色,还是红色黑色都可能呢?

我么可以进行假设:

假设新节点的颜色是黑色,如下图:

可以看到,如论黑色节点插入到哪个位置,红黑树的条件都会被打破

  • 这是因为:插入之前就是一棵红黑树,那么每条路径的黑色节点个数就一定相同
  • 此时在任意位置插入一个黑色节点,就肯定会使一条路径的黑色节点个数多余其他路径,从而破坏红黑树的条件

可见,如果新节点的颜色是黑色,我们是很难在插入后将其还原到满足红黑树的条件的

假设新节点的颜色是红色,如下图:

从图中可以看到:

  • 如果父节点的颜色是黑色,那么插入一个红色节点并不会破坏红黑树的条件
  • 如果父节点的颜色是红色,那么就会出现“出现连续红色节点”的情况,需要做出调整

总结:

  • 虽然插入黑色节点和红色节点都可能会导致红黑树的条件被破坏,但是相较于插入黑色节点必定会破坏红黑树的条件,插入红色节点只会在其父节点也是红色时才会破坏红黑树的条件
  • 因此,插入红色节点代价更小,即新节点的颜色默认为红色

接下来,我们就来分析父节点为红色或黑色时的不同插入情况

注意:

红黑树的形态无穷无尽,博主不可能将每种红黑树的插入情况都列举出来

但是,这些所有的情况都可以被分为父节点为黑色和父节点为红色这两类

博主在后面的分析会以一棵具体的红黑树来做示例,讲述节点的插入和后续颜色的调整。至于其他形态的红黑树,只要插入时的情况被归类为某一特定的情况,都可以用相同的方法处理,大家学会处理方法即可

2.1.3 父节点为黑色

插入新节点之前该树就是一棵红黑树,如果新节点的父节点的颜色是黑色,那么插入一个红色节点并不会影响到红黑树的条件

  • 红色节点没有连续出现
  • 每条路径的黑色节点个数仍然相等

因此,如果新节点的父节点为黑色,插入流程结束

2.1.4 父节点为红色

如果父节点的颜色为红色,那么就要分叔叔节点为红色以及叔叔节点不存在/叔叔节点为黑色这两种情况来讨论

注意:

以下涉及关于旋转的操作均已在avl树中提及,下面只会讲述大概的步骤,并提供代码,不会做详细讲解

2.1.4.1 叔叔节点为红色

此时,为了使红色节点不连续出现,并且保持每条路径的黑色节点个数相等,我们需要对部分节点的颜色进行调整:

爷爷节点的颜色改为红色

叔叔节点和父节点的颜色改为黑色

调节过后,如果爷爷节点的父亲仍为红色,则要继续向上调节

需要注意,上图中的爷爷节点就是整棵树的根节点,而规定红黑树的根节点是黑色的,因此调整完过后需要注意将根节点改为黑色

2.1.4.2 叔叔节点不存在/叔叔节点为黑色

在向上调整的过程中,我们可能会遇到叔叔节点不存在或者叔叔节点为黑色的情况:

此时,我们不能像叔叔节点为红色的情况一样,简单的将父节点变黑,爷爷节点变红来解决问题:

针对这种情况,我们需要根据parent节点相对grandparent的位置以及cur节点相对parent节点的位置,通过旋转来解决问题:

2.1.4.2.1 父节点parent为爷爷节点grandparent的左

情况一:curparent的左

如图:

此时,我们需要对grandparnet节点进行右单旋操作:

  • parent的右孩子链接给grandparent的左孩子

  • grandparent链接给parent的右孩子

最后,调节节点的颜色,使其满足红黑树的条件:

  • grandparent的颜色红
  • parnet的颜色变黑

对于叔叔节点不存在的情况,也执行相同的操作:

调整完毕

需要清楚的是

  • 调整后和插入节点前相比,该树每条路径的黑色节点的总个数并没有被改变,并且新的根为黑色

  • 如果该树是其他树的子树,尽管插入了一个节点,但是经过旋转调整过后并不会影响到其他节点,因此可以直接结束插入过程

情况二:curparent的右:

如图:

此时,我们需要对grandparent进行左右双旋操作:

  • 首先对parent进行左单旋
  • 再对grandparent进行右单旋

最后,调节节点的颜色,使其满足红黑树的条件:

  • cur的颜色变黑
  • grandparent的颜色变红

对于叔叔节点不存在的情况,也执行相同的操作:

调整完毕

同样,假设这棵树是一棵树的子树,经过旋转调节过后也不会影响到其他点节点,可以直接结束插入过程

2.1.4.2.2 父节点parent为爷爷节点grandparent的右

情况一:curparent的右

如图:

此时,我们需要对grandparnet节点进行左单旋操作:

  • parent的左孩子链接给grandparent的右孩子

  • grandparent链接给parent的左孩子

最后,调节节点的颜色,使其满足红黑树的条件:

  • grandparent的颜色红
  • parnet的颜色变黑

对于叔叔节点不存在的情况,也执行相同的操作:

调整完毕

同样,假设这棵树是一棵树的子树,经过旋转调节过后也不会影响到其他点节点,可以直接结束插入过程

情况二:curparent的左:

如图:

此时,我们需要对grandparent进行右左双旋操作:

  • 首先对parent进行右单旋
  • 再对grandparent进行左单旋

最后,调节节点的颜色,使其满足红黑树的条件:

  • cur的颜色变黑
  • grandparent的颜色变红

对于叔叔节点不存在的情况,也执行相同的操作:

调整完毕

同样,假设这棵树是一棵树的子树,经过旋转调节过后也不会影响到其他点节点,可以直接结束插入过程

2.1.4.3 旋转操作

左单旋:

旋转步骤为:

  • cur的左子树链接给parent的右子树
  • parent链接给cur的左子树

代码:

void rotatel(node* parent)
{
   
    node* pparent = parent->_parent;
    node* parentr = parent->_right;
    node* parentrl = parentr->_left;
    parent->_right = parentrl;
    //考虑cur->_left为空的情况,防止空节点的访问
    if (parentrl)
        parentrl->_parent = parent;
    parentr->_left = parent;
    parentr->_parent = pparent;
    parent->_parent = parentr;
    //如果cur就是_root根节点,那么就要更新根节点
    if (pparent == nullptr)
        _root = parentr;
    else	//否则就要将新的根(即cur)链接给上级节点
    {
   
        if (parent == pparent->_left)
            pparent->_left = parentr;
        else
            pparent->_right = parentr;
    }
}

右单旋:

旋转步骤为:

  • cur的右子树链接给parent的左子树
  • parent链接给cur的右子树

代码:

void rotater(node* parent)
{
   
    node* pparent = parent->_parent;
    node* parentl = parent->_left;
    node* parentlr = parentl->_right;
    parent->_left = parentlr;
    //考虑cur->_right为空的情况
    if (parentlr)
        parentlr->_parent = parent;
    parentl->_right = parent;
    parent->_parent = parentl;
    parentl->_parent = pparent;
	//如果cur就是_root根节点,那么就要更新根节点
    if (pparent == nullptr)
        _root = parentl;
    else	//否则就要将新的根(即cur)链接给上级节点
    {
   
        if (parent == pparent->_left)
            pparent->_left = parentl;
        else
            pparent->_right = parentl;
    }
}

左右双旋:

旋转步骤为:

  • 先对cur为根的树进行左单旋
  • 再对parent为根的树进行右单旋

代码:

void rotatelr(node* parent)
{
   
    node* parentl = parent->_left;	//即图中的cur节点
    node* parentlr = parentl->_right;	//即图中的parentlr节点
    rotatel(parentl);	//先对cur为根的树进行左单旋
    rotater(parent);	//再对parent为根的树进行右单旋
}

右左双旋:

操作步骤为:

  • 先对cur为根的树进行右单旋
  • 再对parent为根的树进行左单旋

代码:

void rotaterl(node* parent)
{
   
    node* parentr = parent->_right;	//即为图中提到的cur节点
    node* parentrl = parentr->_left;	//即为图中提到的parentrl节点
    rotater(parentr);	//先对cur为根的树进行右单旋
    rotatel(parent);	//再对parent为根的树进行左单旋
}

2.1.5 插入节点代码

bool insert(const pair kv)
{
  
    if (_root == nullptr)
    {
  
        _root = new node(kv);
        _root->_color = black;
        return true;
    }
    //找到插入位置
    node* cur = _root;
    node* parent = nullptr;
    while (cur)
    {
  
        parent = cur;
        if (cur->_kv.first > kv.first)
            cur = cur->_left;
        else if (cur->_kv.first < kv.first)
            cur = cur->_right;
        else
            return false;
    }
    cur = new node(kv);
    cur->_parent = parent;
    if (cur->_kv.first > parent->_kv.first)
        parent->_right = cur;
    else
        parent->_left = cur;
    //更新颜色,调节平衡
    while (parent && parent->_color != black)
    {
  
        node* grandparent = parent->_parent;
		
        //如果父节点为爷爷节点的左
        if (parent == grandparent->_left)
        {
  
            node* uncle = grandparent->_right;
			
            //如果叔叔存在且叔叔节点为红色
            if (uncle && uncle->_color == red)
            {
  
                parent->_color = black;
                uncle->_color = black;
                grandparent->_color = red;
				
                //继续向上调整
                cur = grandparent;
                parent = grandparent->_parent;
            }
            else	//如果叔叔节点不存在或叔叔节点为黑色
            {
  
                //如果cur为父节点的左,就进行右单旋
                if (cur == parent->_left)
                {
  
                    rotater(grandparent);
                    grandparent->_color = red;
                    parent->_color = black;
                }
                else	//如果cur为父节点的右,就进左右双旋
                {
  
                    rotatelr(grandparent);
                    cur->_color = black;
                    grandparent->_color = red;
                }
                break;	//旋转过后必定满足红黑树条件,直接结束插入
            }
        }
        else	//如果父节点为爷爷节点的右
        {
  
            node* uncle = grandparent->_left;
			
            //如果叔叔存在且叔叔节点为红色
            if (uncle && uncle->_color == red)
            {
  
                parent->_color = black;
                uncle->_color = black;
                grandparent->_color = red;
				
                //继续向上调整
                cur = grandparent;
                parent = grandparent->_parent;
            }
            else	//如果叔叔节点不存在或叔叔节点为黑色
            {
  
                //如果cur为父节点的右,就进行左单旋
                if (cur == parent->_right)
                {
  
                    rotatel(grandparent);
                    grandparent->_color = red;
                    parent->_color = black;
                }
                else	//如果cur为父节点的左,就进右左双旋
                {
  
                    rotaterl(grandparent);
                    cur->_color = black;
                    grandparent->_color = red;
                }
                break;	//旋转过后必定满足红黑树条件,直接结束插入
            }
        }
    }
    _root->_color = black;	//直接将根节点的颜色设置为黑色
    return true;
}

2.3 检查一棵树是否为红黑树

为了验证我们的插入算法是否正确,我们需要写一个isbalance函数来进行检验:

我么可以根据红黑树的两个性质来实现这个函数;

  1. 红色节点不能重复出现

  2. 每条路径的黑色节点个数相同

对于第一个性质:

  • 容易想到的一个方法是:递归遍历这棵树,每遍历到一个节点,就检查该节点是否和它的左孩子或者右孩子同时为红色
  • 但是,上面的方法书写起来较为复杂。我们可以换一种思路:每遍历到一个节点,就检查它和它的父节点是否同时为红色

对于第二个性质:

  • 我们需要求出每条路径的黑色节点的个数
  • 而所谓路径,就是从根节点出发,到达空节点所经过的节点
  • 因此,我们可以利用一个参数来记录遍历到当前节点时黑色节点的总个数
  • 为了方便比较,我么可以预先求出一条路径的黑色节点总个数作为基准值
  • 之后,当遍历到空节点时,就可以拿记录黑色节点个数的参数与基准值进行比较

实现代码;

bool isbalance()
{
  
    if (_root && _root->_color != black)
        return false;
	
    //以最左路径的黑色节点纵作为基准值
    int refblacknum = 0;
    node* cur = _root;
    while (cur)
    {
  
        if (cur->_color == black)
            refblacknum  ;
        cur = cur->_left;
    }
    return cheak(_root, 0, refblacknum);
}
bool cheak(node* root, int curblacknum, int refblacknum)
{
  
    //如果遍历到空节点就要拿curblacknum与基准值refblacknum进行比较
    if (root == nullptr)
    {
  
        if (curblacknum == refblacknum)
            return true;
        else
        {
  
            cout << root->_kv.first << "改路径黑色节点的数量与最左路径黑色节点数量不同" << endl;
            return false;
        }
    }
	
    //如果当前节点和父节点同时为红色,则不满足红黑树条件
    if (root->_color == red && root->_parent->_color == red)
    {
  
        cout << root->_kv.first << "存在连续的红色节点" << endl;
        return false;
    }
	
    //如果当前节点为黑色,则当前路径的黑色节点个数加1
    if (root->_color == black)
        curblacknum  ;
    return cheak(root->_left, curblacknum, refblacknum) && cheak(root->_right, curblacknum, refblacknum);
}

2.4 avl树与红黑树

如今,我们已经学习了两颗自平衡的搜索二叉树:avl树与红黑树

现在,我们来对二者进行一个简单的对比:

avl树规定:每个节点的左右子树的高度差不大于1

红黑树的性质决定:最长路径的长度不大于最短路径的两倍

从上面的两个特性我们可以得出两个结论:

  1. avl树的平衡条件比红黑树更加严格,因此avl树也比红黑树更加平衡就查找效率来说,avl树是要比红黑树略高的。但是,由于二者都是平衡搜索二叉树,查找特定的元素的时间复杂度都是o(logn)
  2. 由于avl树的平衡条件比红黑树要更加严格,因此维护其平衡也会更加复杂,同样是要删除或者插入一个元素,avl树往往会比红黑树经历更多的旋转操作,这也就导致了在插入和删除元素的效率上,avl树是不及红黑树的

可以做出总结:

  • 如果需要频繁的查找树中的元素,而插入和删除元素的操作相对较少,可以优先使用avl树
  • 如果需要频繁的插入或删除元素,而查找元素的次数相对较少,可以优先使用红黑树

事实上,我们后面将学到的关联式容器mapset的底层结构就是红黑树

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