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目录
- 🚀 前言:红黑树与AVL树的比较
- 一: 🔥 红黑树的概念
- 二: 🔥 红黑树的性质
- 三: 🔥 红黑树节点的定义和结构
- 🚀 3.1 基本元素
- 🚀 3.2 节点颜色
- 🚀 3.3 构造函数
- 🚀 3.4 红黑树节点的定义
- 四:🔥 红黑树的插入操作
- 五:🔥 红黑树的验证
- 六:🔥 红黑树的完整代码

🚀 前言: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( l o g 2 N log_2 N log2N),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。
一: 🔥 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俩倍,因而是接近平衡的。
二: 🔥 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?
三: 🔥 红黑树节点的定义和结构
🚀 3.1 基本元素
_left:指向节点的左子节点的指针
_right:指向节点的右子节点的指针
_parent:指向节点的父节点的指针
_kv:一个结构体或配对(pair),包含节点的键值(key)和值(value)。这取决于红黑的具体用途,可能只包含键或包含键值对。
_col:表示当前节点的颜色。
🚀 3.2 节点颜色
在上面的定义中,_col 成员变量用于表示节点的颜色,通过 Color 枚举类型来定义,可以是 RED 或 BLACK。
🚀 3.3 构造函数
初始化一个新节点时,通常需要一个构造函数,它接受一个键值对(或仅键),并设置节点的左子节点、右子节点、父节点和颜色(初始化为红色)
🚀 3.4 红黑树节点的定义
// 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?
答案:优先增加黑色节点会破坏红黑树的默认规则和结构,而新插入红色节点可以通过调整来适应规则,不一定会破坏结构。
四:🔥 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
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
cur和p均为红,违反了性质三,此处能否将p直接改为黑?
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为g的左孩子,cur为p的左孩子,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
解决方式: p为g的左孩子,cur为p的右孩子,则针对p做左单旋转;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
具体实现代码如下:
bool Insert(const pair<K, V>& kv){if (_root == nullptr) {_root = new Node(kv);_root->_col = BLACK;return true;}// 找到插入位置Node* cur = _root, * parent = nullptr;while (cur){if (cur->_kv.first == kv.first) return false;else if (cur->_kv.first < kv.first) {parent = cur;cur = cur->_right;}else {parent = cur;cur = cur->_left;}}cur = new Node(kv);// 新增节点 颜色优先选择红色cur->_col = RED;if (kv.first > parent->_kv.first) parent->_right = cur;else parent->_left = cur;cur->_parent = parent;// 1、parent不存在,cur就是根了,出去后把根处理成黑的// 2、parent存在,且为黑// 3、parent存在,且为红,继续循环处理// 变色了之后持续网上处理while (parent && parent->_col == RED) // 父亲颜色是红色就需要继续处理(来连续的红节点, 关键看叔叔){Node* grandfather = parent->_parent;if (parent == grandfather->_left) // 父亲在爷爷的左边 右边就是对称的{Node* uncle = grandfather->_right;// g// p uif (uncle && uncle->_col == RED) // 如果叔叔存在且为红色{parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;cur = grandfather;parent = grandfather->_parent;}else { // 叔叔存在且为黑或者不存在 那么旋转+变色// g// p u// c// 单旋if (cur == parent->_left){RotateR(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else {// g// p u// c// 双旋RotateL(parent);RotateR(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break; // 局部根节点是黑色那么就可以退出了}}else {// g// u pNode* uncle = grandfather->_left;if (uncle && uncle->_col == RED) // 如果叔叔存在且为红色{parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;cur = grandfather;parent = grandfather->_parent;}else { // 叔叔存在且为黑或者不存在 那么旋转+变色// g// u p// c// 单旋if (cur == parent->_right){RotateL(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else {// g// u p// c// 双旋RotateR(parent);RotateL(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break; // 局部根节点是黑色那么就可以退出了}}}_root->_col = BLACK;return true;}
五:🔥 红黑树的验证
红黑树的检测分为两步:
- 检测其是否满足二叉搜索树(中序遍历是否为有序序列)
- 检测其是否满足红黑树的性质
具体代码如下:
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);}bool Check(Node* root, int blackNum, const int refNum){if (root == nullptr){//cout << blackNum << endl;if (refNum != blackNum){cout << "存在黑色节点的数量不相等的路径" << endl;return false;}return true;}if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED){cout << root->_kv.first << "存在连续的红色节点" << '\n';return false;}if (root->_col == BLACK){blackNum++;}return Check(root->_left, blackNum, refNum) && Check(root->_right, blackNum, refNum);}
六:🔥 红黑树的完整代码
#pragma once#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <set>
#include <map>
#include <assert.h>using namespace std;enum Color
{RED,BLACK
};template<class K, class V>
struct RBTreeNode {pair<K, V> _kv;RBTreeNode<K, V>* _left;RBTreeNode<K, V>* _right;RBTreeNode<K, V>* _parent; Color _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:RBTree() = default;RBTree(const RBTree<K, V>& t){_root = Copy(t._root);}RBTree<K, V>& operator=(RBTree<K, V> t){swap(_root, t._root);return *this;}~RBTree(){Destroy(_root);_root = nullptr;}bool Insert(const pair<K, V>& kv){if (_root == nullptr) {_root = new Node(kv);_root->_col = BLACK;return true;}// 找到插入位置Node* cur = _root, * parent = nullptr;while (cur){if (cur->_kv.first == kv.first) return false;else if (cur->_kv.first < kv.first) {parent = cur;cur = cur->_right;}else {parent = cur;cur = cur->_left;}}cur = new Node(kv);// 新增节点 颜色优先选择红色cur->_col = RED;if (kv.first > parent->_kv.first) parent->_right = cur;else parent->_left = cur;cur->_parent = parent;// 1、parent不存在,cur就是根了,出去后把根处理成黑的// 2、parent存在,且为黑// 3、parent存在,且为红,继续循环处理// 变色了之后持续网上处理while (parent && parent->_col == RED) // 父亲颜色是红色就需要继续处理(来连续的红节点, 关键看叔叔){Node* grandfather = parent->_parent;if (parent == grandfather->_left) // 父亲在爷爷的左边 右边就是对称的{Node* uncle = grandfather->_right;// g// p uif (uncle && uncle->_col == RED) // 如果叔叔存在且为红色{parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;cur = grandfather;parent = grandfather->_parent;}else { // 叔叔存在且为黑或者不存在 那么旋转+变色// g// p u// c// 单旋if (cur == parent->_left){RotateR(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else {// g// p u// c// 双旋RotateL(parent);RotateR(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break; // 局部根节点是黑色那么就可以退出了}}else {// g// u pNode* uncle = grandfather->_left;if (uncle && uncle->_col == RED) // 如果叔叔存在且为红色{parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;cur = grandfather;parent = grandfather->_parent;}else { // 叔叔存在且为黑或者不存在 那么旋转+变色// g// u p// c// 单旋if (cur == parent->_right){RotateL(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else {// g// u p// c// 双旋RotateR(parent);RotateL(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break; // 局部根节点是黑色那么就可以退出了}}}_root->_col = BLACK;return true;}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;}Node* Copy(Node * root){if (root == nullptr)return nullptr;Node* newRoot = new Node(root->_kv);newRoot->_left = Copy(root->_left);newRoot->_right = Copy(root->_right);return newRoot;}void Destroy(Node * root){if (root == nullptr)return;Destroy(root->_left);Destroy(root->_right);delete root;}void InOrder(){_InOrder(_root);}int Height(){return _Height(_root);}// 检查是否是红黑树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);}private:bool Check(Node* root, int blackNum, const int refNum){if (root == nullptr){//cout << blackNum << endl;if (refNum != blackNum){cout << "存在黑色节点的数量不相等的路径" << endl;return false;}return true;}if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED){cout << root->_kv.first << "存在连续的红色节点" << '\n';return false;}if (root->_col == BLACK){blackNum++;}return Check(root->_left, blackNum, refNum) && Check(root->_right, blackNum, refNum);}int _Size(Node* root){return root == nullptr ? 0 : _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 RotateL(Node * parent){Node* subR = parent->_right;Node* subRL = subR->_left;parent->_right = subRL;if (subRL) subRL->_parent = parent;Node* parent_parent = parent->_parent;subR->_left = parent;parent->_parent = subR;if (parent_parent == nullptr){_root = subR;subR->_parent = nullptr;}else {if (parent == parent_parent->_left) parent_parent->_left = subR;else parent_parent->_right = subR;subR->_parent = parent_parent;}}void RotateR(Node * parent){Node* subL = parent->_left;Node* subLR = parent->_left->_right;parent->_left = subLR;if (subLR) subLR->_parent = parent;Node* parent_parent = parent->_parent;subL->_right = parent;parent->_parent = subL;if (parent_parent == nullptr){_root = subL;subL->_parent = nullptr;}else {if (parent == parent_parent->_left){parent_parent->_left = subL;}else {parent_parent->_right = subL;}subL->_parent = parent_parent;}}void _InOrder(Node* root){if (root == nullptr){return;}_InOrder(root->_left);cout << root->_kv.first << ":" << root->_kv.second << '\n';_InOrder(root->_right);}Node* _root = nullptr;};void TestRBTree1()
{RBTree<int, int> t;int a[] = { 16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15 };// int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 };for (auto e : a){t.Insert({ e, e });}t.InOrder();cout << t.IsBalance() << endl;
}
以上就是红黑树的讲解与完整实现过程,红黑树因为其自平衡的特性,及通过节点颜色来操作其树形结构的特点,极大的提高了数据存储及处理的效率,需要我们好好掌握,觉得这篇博客对你有帮助的,可以点赞收藏关注支持一波~😉
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