- 红黑树的特征
- 红黑树节点的定义
- 红黑树的插入
- 验证是否是红黑树
- G.
- 也是对二叉搜索树高度的控制,但没有AVL树(也叫高度平衡二叉搜索树)那么严格;红黑树:最长路径不超过最短路径的两倍。
- 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。
- 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;
- 如果一个节点是红色的,则它的两个孩子结点是黑色的;(不能有连续的红色)
- 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,用来确定有多少条路经的)。
- 时间复杂度:
- 接近平衡,按满二叉树的节点总数来算,h层一共有 2^h-1 个节点,又是搜索二叉树,因此查找一个值只需要查找高度次:
- 2^h-1 = N ; h = log2 (N+1) ; h = log2 N…
- 最坏情况:最长路径是最短的2倍,则: h = 2log2 N ,当 N 是10亿时,h 是 30;对于现在的cpu来说,2倍找60 次可以忽略。
- 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。
- 课外阅读:
- 红黑树的删除…可参考:《算法导论》或者《STL源码剖析》
- 分析红黑树的一篇博客
#include红黑树的插入using namespace std; enum Colour { RED, BLACK }; template struct RBTreeNode { RBTreeNode* _left; RBTreeNode* _right; RBTreeNode* _parent; pair _kv; Colour _col; RBTreeNode(const pair & kv) :_left(nullptr) ,_right(nullptr) ,_parent(nullptr) ,_kv(kv) ,_col(RED) { } };
- 插入新节点的颜色
- 根据上述几点性质可知,新插入节点的颜色是红色合适,如果节点父亲是红色,那么影响的只有某个子树的某格子数的某一条边…;
- 如果节点父亲是黑色,新插入的也是黑色,那么每条路径的黑色节点个数就不一样了,影响的是整个树。
- 插入新节点的父亲节点是红色时,那么必然有祖父结点且为黑;此时看叔叔结点:分两种情况(变色/旋转加变色)
- (情况一)叔叔节点存在且为红,则父亲和叔叔变红色,祖父结点变红色,继续往上处理;
- 如果祖父就是根,那么祖父也变黑。
- 不是根就会变成情况二的情况:因为祖父节点原来是黑色,变成了红色;
- 对于祖父上面的那一条路径来说,祖父的父亲可能是红,就不满足红黑树的性质了;
- 所以情况二的 新插入节点 也可能是变了色的祖父节点更新过来的…
- (情况二)叔叔节点不存在 或 存在且为黑,那么看情况进行单旋变色,或双璇变色;
- 如果新插入节点是在 父亲 的 左边,父亲也是在 祖父 的 左边,那么进行 右单旋;之后,父亲变黑,祖父变红。
- 如果新插入节点是在 父亲 的 右边,父亲也是在 祖父 的 右边,那么进行 左单旋;之后,父亲变黑,祖父变红。
- 如果新插入节点是在 父亲 的 右边,父亲也是在 祖父 的 左边,那么进行 左单旋,再进行右单旋;之后,新插入节点变黑,祖父变红。
- 如果新插入节点是在 父亲 的 左边,父亲也是在 祖父 的 右边,那么进行 右单旋,再进行左单旋;之后,新插入节点变黑,祖父变红。
- (情况一)叔叔节点存在且为红,则父亲和叔叔变红色,祖父结点变红色,继续往上处理;
- 插入还是二叉搜索树的插入,这里只展示对节点颜色的处理:
- 旋转和AVL树的旋转一样:看这里
template验证是否是红黑树class RBTree { typedef RBTreeNode Node; public: RBTree() :_root(nullptr) { } ..../insert... private: Node* _root; } bool Insert(const pair & kv) { if (_root ==nullptr) { _root = new Node(kv); _root->_col = BLACK;//根节点必须是黑色 return true; } Node* parent = nullptr; Node* cur = _root; while (cur) { if (cur->_kv.first parent = cur; cur = cur->_right; } else if (cur->_kv.first > kv.first) { parent = cur; cur = cur->_left; } else { return false;//不允许冗余 } } cur = new Node(kv); cur->_col = RED; //如果添加的是黑色,则对整个树都有影响,红色只对一个子树的一个路径有影响 cur->_parent = parent; if (parent->_kv.first _kv.first) { parent->_right = cur; } else { parent->_left = cur; } //1,叔叔存在且为红,变色往上继续处理;2,叔叔不存在或存在且为黑:旋转+变色 //若插入节点双亲的颜色是黑色便不需要处理 while (parent&&parent->_col==RED) { Node* grandf = parent->_parent;//根不能是黑色,那么必定有个黑色的父亲 if (grandf->_left==parent) { Node* uncle = grandf->_right; if (uncle && uncle->_col == RED) { parent->_col = uncle->_col = BLACK;//每条路径上的黑色节点个数保持不变 grandf->_col = RED; cur = grandf;//祖父变红以后迭代往上更新,看没有连续的红色 parent = cur->_parent; } else//叔不存在或黑 旋转变色 { //祖父为节点进行右单旋或双旋 if (cur=parent->_left) { //右单旋 RotateR(grandf); grandf->_col = RED; parent->_col = BLACK; } else//先左旋 ,再右旋 { RotateL(parent); RotateR(grandf); cur->_col = BLACK; grandf->_col = RED; } break; } } else//(grandf->_right==parent) 叔叔存在为红,或不存在为黑 { Node* uncle = grandf->_left; if (uncle && uncle->_col == RED) { parent->_col = uncle->_col = BLACK; grandf->_col = RED; cur = grandf;//祖父变红以后迭代往上更新,看没有连续的红色 parent = cur->_parent; } else { if (cur=parent->_right)//左单旋 { RotateL(grandf); parent->_col = BLACK; grandf->_col = RED; } else//先右旋,再左旋 { RotateR(parent); RotateL(grandf); cur->_col = BLACK; grandf->_col = RED; } break; } } } _root->_col = BLACK;//当叔叔存在且为红,祖父就是根,上面变完色出来把祖父的颜色改为黑色。 return true; }
- 一、中序遍历是否有序
- 二、是否满足红黑树的性质
- 每一条路径都和我基准值一样则满足每条路径的黑色个数相等
- 不能有连续的红色:红色节点的两个孩子节点必须是黑色,转换成看红色节点的父亲是不是黑色;因孩子节点可能为空,不好处理。
bool IsRBTree()
{
return _IsRBTree(_root);//包一层,方便外面对象调用
}
bool _IsRBTree(Node* cur)
{
if (cur==nullptr)
{
return true;//空树也是红黑树
}
if (cur->_col==RED)
{
cout << "根节点不是黑色,不是红黑树" << endl;
return false;
}
int Benchmark = 0;//基准值
Node* countcur = cur;
while (countcur)
{
if (countcur->_col==BLACK)//每一条路径都和我基准值一样则满足每条路径的黑色个数相等
{
++Benchmark;
}
countcur = countcur->_left;//任选一条路径作为基准值。
}
int layer_black = 0;//递归调用再传一个参数:记录一下每一层到上面总共有的黑色节点个数,这样就方便很多了
return red_node_is_black(cur)&&
black_num_is_same(cur, layer_black, Benchmark);
}
bool red_node_is_black(Node* cur)//看红色节点孩子是不是黑色等于是看有没有连续的红色。
{
if (cur==nullptr)
{
return true;
}
if (cur->_col == RED && cur->_parent->_col != BLACK)
{
return false;//当前节点是红,那么必有双亲节点是黑色。
}
return red_node_is_black(cur->_left) &&
red_node_is_black(cur->_right);
}
bool black_num_is_same(Node* cur, int layer_black, int Benchmark)
{
if (cur==nullptr)
{
if (layer_black==Benchmark)//路径走完,与基准值比较
{
return true;
}
else
{
return false;
}
}
if (cur->_col==BLACK)
{
++layer_black;
}
return black_num_is_same(cur->_left, layer_black, Benchmark) &&
black_num_is_same(cur->_right, layer_black, Benchmark);
}
G.
下一篇是,将红黑树改造成 map和set 的 底层,模板参数再度来袭,红黑树的迭代器…



