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社区首页 >专栏 >【C++的剃刀】我不允许你还不会用红黑树~

【C++的剃刀】我不允许你还不会用红黑树~

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小文要打代码
发布2024-10-16 15:17:29
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发布2024-10-16 15:17:29
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文章被收录于专栏:C++学习历程

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 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。

红黑树的性质

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 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 5. 每个叶子结点都是黑色的 ( 此处的叶子结点指的是空结点 )

思考:为什么满足上面的性质,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?

红黑树节点的定义

代码语言:javascript
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// 节点的颜色
enum Color{RED, BLACK};
// 红黑树节点的定义
template<class ValueType>
struct RBTreeNode
{
 RBTreeNode(const ValueType& data = ValueType(),Color color = RED)
     : _pLeft(nullptr), _pRight(nullptr), _pParent(nullptr)
     , _data(data), _color(color)
 {}
 RBTreeNode<ValueType>* _pLeft;   // 节点的左孩子
 RBTreeNode<ValueType>* _pRight;  // 节点的右孩子
 RBTreeNode<ValueType>* _pParent; // 节点的双亲(红黑树需要旋转,为了实现简单给
出该字段)
 ValueType _data;            // 节点的值域
 Color _color;               // 节点的颜色
};

思考:在节点的定义中,为什么要将节点的默认颜色给成红色的?

红黑树结构

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,因为跟节点必须为黑色,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 pParent 域指向红黑树的根节点,pLeft域指向红黑树中最小的节点,_pRight域指向红黑树中最大的节点,如下:

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节点

代码语言:javascript
复制
template<class ValueType>
class RBTree
{
    //……
 bool Insert(const ValueType& data)
 {
 PNode& pRoot = GetRoot();
 if (nullptr == pRoot)
 {
 pRoot = new Node(data, BLACK);
 // 根的双亲为头节点
 pRoot->_pParent = _pHead;
            _pHead->_pParent = pRoot;
 }
 else
 {
 // 1. 按照二叉搜索的树方式插入新节点
             // 2. 检测新节点插入后,红黑树的性质是否造到破坏,
 //   若满足直接退出,否则对红黑树进行旋转着色处理
 }
 // 根节点的颜色可能被修改,将其改回黑色
 pRoot->_color = BLACK;
 _pHead->_pLeft = LeftMost();
 _pHead->_pRight = RightMost();
 return true;
 }
private:
 PNode& GetRoot(){ return _pHead->_pParent;}
 // 获取红黑树中最小节点,即最左侧节点
 PNode LeftMost();
 // 获取红黑树中最大节点,即最右侧节点
 PNode RightMost();
private:
 PNode _pHead;
};

2. 检测新节点插入后,红黑树的性质是否造到破坏

因为 新节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来讨论:

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

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 p g 的左孩子, cur p 的左孩子,则进行右单旋转;相反, p g 的右孩子, cur 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 g 的左孩子, cur p 的右孩子,则针对 p 做左单旋转;相反,

p g 的右孩子, cur p 的左孩子,则针对 p 做右单旋转

则转换成了情况 2


红黑树的验证

红黑树的检测分为两步: 1. 检测其是否满足二叉搜索树(中序遍历是否为有序序列) 2. 检测其是否满足红黑树的性质

代码语言:javascript
复制
bool IsValidRBTree()
{
	PNode pRoot = GetRoot();
	// 空树也是红黑树
	if (nullptr == pRoot)
		return true;
	// 检测根节点是否满足情况
	if (BLACK != pRoot->_color)
	{
		cout << "违反红黑树性质二:根节点必须为黑色" << endl;
		return false;
	}
	// 获取任意一条路径中黑色节点的个数
	size_t blackCount = 0;
	PNode pCur = pRoot;
	while (pCur)
	{
		if (BLACK == pCur->_color)
			blackCount++;
		pCur = pCur->_pLeft;
	}
	// 检测是否满足红黑树的性质,k用来记录路径中黑色节点的个数
	size_t k = 0;
	return _IsValidRBTree(pRoot, k, blackCount);
}
bool _IsValidRBTree(PNode pRoot, size_t k, const size_t blackCount)
{
	//走到null之后,判断k和black是否相等
	if (nullptr == pRoot)
	{
		if (k != blackCount)
		{
			cout << "违反性质四:每条路径中黑色节点的个数必须相同" << endl;
			return false;
		}
		return true;
	}
	// 统计黑色节点的个数
	if (BLACK == pRoot->_color)
		k++;
	// 检测当前节点与其双亲是否都为红色
	PNode pParent = pRoot->_pParent;
	if (pParent && RED == pParent->_color && RED == pRoot->_color)
	{
		cout << "违反性质三:没有连在一起的红色节点" << endl;
		return false;
	}
	return _IsValidRBTree(pRoot->_pLeft, k, blackCount) &&
		_IsValidRBTree(pRoot->_pRight, k, blackCount);
}

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($log_2 N$) ,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 -- map/set mutil_map/mutil_set 2. Java 库 3. linux内核 4. 其他一些库

学习编程就得循环渐进,扎实基础,勿在浮沙筑高台

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原始发表:2024-10-15,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 红黑树的概念
  • 红黑树的性质
  • 红黑树节点的定义
  • 红黑树结构
  • 红黑树的插入操作
  • 红黑树的验证
  • 红黑树与AVL树的比较
  • 红黑树的应用
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