【高阶数据结构】红黑树 {概念及性质；红黑树的结构；带头结点的红黑树；红黑树的实现；红黑树插入操作详细解释；红黑树的验证}

news2024/12/23 15:21:35

红黑树

一、红黑树的概念

红黑树（Red Black Tree） 是一种自平衡二叉查找树，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。

在这里插入图片描述

AVL树 VS 红黑树

  • 红黑树是一种特化的AVL树，都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能。

  • AVL树要求每棵子树的左右高度差不超过1，是严格平衡；而红黑树要求最长路径不超过最短路径的2倍，是近似平衡。

  • 红黑树是AVL树的一种变体，它要求最长路径不超过最短路径的2倍，左右子树高差有可能大于 1。所以红黑树不是严格意义上的平衡二叉树（AVL），但相比AVL树对红黑树进行平衡的代价较低， 其平均统计性能要强于 AVL 。

    • 旋转次数：插入或删除同样的数据，AVL树旋转的次数更多，而由于红黑树近似平衡的性质，旋转的次数更少，平衡代价相对较低。
    • 查找效率：对于同样的N个数据，AVL树的高度是严格的log_2 N，红黑树的高度可能略高但最高不超过2log_2 N。对于计算机算力而言，其查找效率的差异可以忽略不计。综合而言，红黑树的性能更优。

二、红黑树的性质

红黑树是每个结点都带有颜色属性的二叉查找树，颜色或红色或黑色。 在二叉查找树强制一般要求以外，对于任何有效的红黑树我们增加了如下的额外要求:

  • 性质1. 结点是红色或黑色。

  • 性质2. 根结点是黑色。

  • 性质3. 每个红色结点的两个子结点都是黑色。（每条路径上不能有两个连续的红色结点）

  • 性质4. 从任一结点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色结点。 （每条路径上的黑色节点数量相同）

  • 性质5. 所有NIL结点都是黑色的。（NIL节点即空结点，空树也是红黑树）

这些约束强制了红黑树的关键性质: 从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长。结果是这个树大致上是平衡的。因为操作比如插入、删除和查找某个值的最坏情况时间都要求与树的高度成比例，这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的，而不同于普通的二叉查找树。

是性质3导致路径上不能有两个连续的红色结点确保了这个结果。最短的可能路径都是黑色结点，最长的可能路径有交替的红色和黑色结点。因为根据性质4所有路径都有相同数目的黑色结点，这就表明了没有路径能多于任何其他路径的两倍长。

思考：新插入的节点应该设为黑色还是红色？

  • 如果将新插入的节点设为黑色，不管插到那条路径都必然违反性质4。

  • 如果将新插入的节点设为红色：如果父节点是红色则违反性质3，需要进行调整；如果父节点是黑色就正常插入，无需调整。

  • 对比两种情况，最终选择将新插入的节点设为红色。

三、STL中的红黑树结构

  • 为了后续实现关联式容器map/set，STL红黑树的实现中增加一个头结点；
  • 因为根节点必须为黑色，为了与根节点进行区分，将头结点给成红色；
  • 并且让头结点的_parent域指向红黑树的根节点，_left域指向红黑树中最小的节点，_right域指向红黑树中最大的节点。

在这里插入图片描述

头结点的作用：

  • STL明确规定，begin()与end()代表的是一段前闭后开的区间，而对红黑树进行中序遍历后，可以得到一个有序的序列，因此：begin()可以放在红黑树中最小节点(即最左侧节点)的位置，end()放在最大节点(最右侧节点)的下一个位置，关键是最大节点的下一个位置在哪块？
  • 能否给成nullptr呢？答案是行不通的，因为对end()位置的迭代器进行–操作，必须要能找最后一个元素，此处就不行，因此最好的方式是将end()放在头结点的位置：

四、红黑树的核心结构

enum Color{
  RED,
  BLACK
};
//红黑树的节点
template <class K, class V>
struct RBTreeNode{ 
  RBTreeNode<K,V> *_left;
  RBTreeNode<K,V> *_right;
  RBTreeNode<K,V> *_parent;
  pair<K,V> _kv;
  Color _color; //颜色属性，是一个枚举类型

  RBTreeNode(const pair<K,V> &kv=pair<K,V>(), Color color = RED)
    :_left(nullptr),
    _right(nullptr),
    _parent(nullptr),
    _kv(kv),
    _color(color)
  {}
};

//红黑树结构
template <class K, class V>
class RBTree{ 
  typedef RBTreeNode<K,V> Node;
  Node *_phead; //指向头结点的指针

public:
  RBTree(){
    _phead = new Node; //红黑树的头结点
    _phead->_left = _phead; //起初先让头结点的左右指针指向自己
    _phead->_right = _phead;
  }
  //插入
  bool Insert(const pair<K,V> &kv);  
  //中序遍历，其内部主要依靠_Inorder递归遍历。
  void Inorder();  
  //查找
  Node* Find(const K &k);
  //检测红黑树是否为有效的红黑树，其内部主要依靠_IsValidRBTRee递归检测
  bool IsValidRBTRee();

private:
  //为了操作树简单起见：获取根节点
  Node*& GetRoot(){ 
    return _phead->_parent; 
  }
  //获取红黑树最左侧节点
  Node* LeftMost(){
  	Node *root = GetRoot();
    if(root == nullptr) //如果根节点为空，就返回_phead
      return _phead;
    else{
      Node *left = root;
      while(left->_left!=nullptr)
      {
        left = left->_left;
      }
      return left;
    }
  }
  //获取红黑树最右侧节点
  Node* RightMost(){
	Node *root = GetRoot();
    if(root == nullptr) //如果根节点为空，就返回_phead
      return _phead;
    else{
      Node *right = root;
      while(right->_right!=nullptr)
      {
        right = right->_right;
      }
      return right;
    }
  }
  void _Inorder(Node *root);
  bool _IsValidRBTree(Node *root, int blacknum, int &benchmark);
  //左单旋
  void RotateL(Node* parent);
  //右单旋
  void RotateR(Node* parent);
};

五、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

  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：

    • 如果新插入的节点是根节点，需要将节点变为黑色以满足性质2。
    • 如果父节点是黑色的，没有违反红黑树的任何性质，则不需要调整；
    • 但如果父节点颜色为红色时，就违反了性质3：路径上不能有两个连续的红色结点。此时需要对红黑树分情况来讨论：

在讲解情况三、四、五之前，先说明一下：

  • cur为当前节点（关注节点），p(parent)为父节点，g(grandparent)为祖父节点，u(uncle)为叔叔节点；
  • cur不一定就是新插入的节点，也有可能是因为 cur 的子树在调整的过程中将 cur 节点的颜色由黑色改成红色。

5.1 情况一：u存在且为红

情况一: cur为红，p为红，g为黑，u存在且为红

抽象分析：

在这里插入图片描述

  1. 因为cur和p都为红色违反性质3，所以一定要把p变为黑色。
  2. 但只变p又违反性质4各路径上黑色节点的数量不同，所以要把u也变为黑色。
  3. 但原来所有路径上只有1个黑色节点（可见的）而现在变为2个。如果g树是子树，又会使整棵树违反性质4。所以要把g变为红色。
  4. g的父节点也可能是红色，所以要继续向上调整。

解决方式：变色并继续向上调整

  1. 将p,u都改为黑色，g改为红色；
  2. 如果g不为根，就把g当成cur继续向上调整；
  3. 如果g为根，就把g变为黑色。性质2：根节点是黑色的。

具体分析：

cur就是新插入的节点：

在这里插入图片描述

cur节点原来是黑色之后又被调整为红色：

在这里插入图片描述

注意：a,b,c,d,e可能是连续的几层黑色节点（要求每条路径的黑色节点数量相同），然后才出现上述情况。因为情况太多，过于复杂故作省略。

5.2 情况二：u不存在/u存在且为黑（左左/右右）

情况二: cur为红，p为红，g为黑，u不存在/u存在且为黑（左左/右右）

抽象分析：
在这里插入图片描述

  1. 因为cur和p都为红色违反性质3，所以一定要把p变为黑色。
  2. 但只变p使左路黑节点+1违反性质4，因此还要以g为轴点右单旋，使左路黑节点-1。
  3. 但此时由于右单旋使右路黑节点+1，所以要将g变为红色，右路黑节点-1。最终满足性质4。

解决方式：单旋+变色

  1. 如果p为g的左孩子，cur为p的左孩子（左左），则对g进行右单旋；
  2. 如果p为g的右孩子，cur为p的右孩子（右右），则对g进行左单旋；
  3. p、g变色–p变黑色，g变红色。
  4. 完成旋转变色后每条路径的黑节点数量相同且与插入前也相同，并且根节点为黑色不需要继续往上处理。

具体分析：u 的情况有两种

uncle节点不存在：

如果 u 节点不存在，则 cur 一定是新插入节点，因为如果 cur 不是新插入节点，则 cur 和 p 一定有一个节点的颜色是黑色，就不满足性质4：每条路径黑色节点个数相同。

在这里插入图片描述

uncle节点存在且为黑色：

如果 u 节点存在且为黑色，那么 cur 节点原来的颜色也一定是黑色的，现在看到其是红色的原因是因为 cur 的子树在调整的过程中将 cur 节点的颜色由黑色改成红色。

在这里插入图片描述

注意：a,b,c,d,e可能是连续的几层黑色节点（要求每条路径的黑色节点数量相同），然后才出现上述情况。因为情况太多，过于复杂故作省略。

5.3 情况三：u不存在/u存在且为黑（左右/右左）

情况三: cur为红，p为红，g为黑，u不存在/u存在且为黑（左右/右左）

抽象图：
在这里插入图片描述
情况三先以p为轴点左单旋，转换为情况二。

解决方式：双旋+变色

  1. p为g的左孩子，cur为p的右孩子（左右），则先对p做左单旋，再对g做右单旋；
  2. p为g的右孩子，cur为p的左孩子（右左），则先对p做右单旋，再对g做左单旋；
  3. cur、g变色–cur变黑色，g变红色。
  4. 完成旋转变色后每条路径的黑节点数量相同且与插入前也相同，并且根节点为黑色不需要继续往上处理。

具体分析：

uncle节点不存在

在这里插入图片描述

uncle节点存在且为黑色：

在这里插入图片描述

注意：a,b,c,d,e可能是连续的几层黑色节点（要求每条路径的黑色节点数量相同），然后才出现上述情况。因为情况太多，过于复杂故作省略。

总结：

  • 二叉树插入操作的难点在于通过变色和旋转操作恢复红黑树的性质，性质得到满足红黑树就能做到近似平衡：最长路径不超过最短路径的两倍。
  • 恢复的最终目的：1.关注子树满足红黑树的所有性质 2.插入前后关注子树每条路径的黑节点数量不变（保证整棵树的性质4）

5.4 插入代码

bool Insert(const pair<K,V> &kv)
{
  //1. 按照二叉搜索的树规则插入新节点
  Node* &root = GetRoot(); //这里注意要用引用接收返回值
  if(root == nullptr)
  {
  	//如果新插入的节点是根节点，需要将节点变为黑色以满足性质2
    root = new Node(kv, BLACK); //因为GetRoot返回指针的引用，所以改的实际是_phead->_parent
    root->_parent = _phead;
    _phead->_left = root;
    _phead->_right = root;
    return true;
  }

  Node *cur = root;
  Node *parent = nullptr;
  while(cur != nullptr)
  {
    if(kv.first > cur->_kv.first)
    {
      parent = cur;
      cur = cur->_right;
    }
    else if(kv.first < cur->_kv.first)
    {
      parent  = cur;
      cur = cur->_left;
    }
    else{
      return false;
    }
  }
  
  cur = new Node(kv,RED); //新插入的节点默认是红色的
  if(kv.first > parent->_kv.first)
  {
    parent->_right = cur;
  }
  else{
    parent->_left = cur;
  }
  cur->_parent = parent;
 
  //2.检测新节点插入后，红黑树的性质是否造到破坏。
  //如果父节点是黑色的，没有违反红黑树的任何性质，则不需要调整；
  //但如果父节点颜色为红色时，就违反了性质3：路径上不能有两个连续的红色结点。
  //上一次循环中grandparent 为根节点，此次循环parent == _phead
  while(parent != _phead && parent->_color == RED) 
  {
    Node *grandparent = parent->_parent;
    //断言检查：grandparent一定不为空且为黑色！
    assert(grandparent != nullptr);
    assert(grandparent->_color == BLACK);

    Node *uncle = grandparent->_left;
    if(parent == grandparent->_left)
      uncle = grandparent->_right;

    if(uncle != nullptr && uncle->_color == RED) //情况一：uncle存在且为红
    {
      parent->_color = uncle->_color = BLACK; //变色
      grandparent->_color = RED;
      cur = grandparent; //继续向上调整
      parent = cur->_parent;
    }
    else //情况二、三：uncle不存在或uncle存在且为黑
    {
      if(parent == grandparent->_left)
      {
        if(cur == parent->_left) //左左
        {
          RotateR(grandparent); //右单旋
          parent->_color = BLACK; //变色
          grandparent->_color = RED;
        }
        else{ //左右
          RotateL(parent); //左右双旋
          RotateR(grandparent);
          cur->_color = BLACK; //变色
          grandparent->_color = RED;
        }
      }
      else{
        if(cur == parent->_right) //右右
        {
          RotateL(grandparent); //左单旋
          parent->_color = BLACK; //变色
          grandparent->_color = RED;
        }
        else{ //右左
          RotateR(parent); //右左双旋
          RotateL(grandparent);
          cur->_color = BLACK; //变色
          grandparent->_color = RED;
        }
      }
      //旋转变色后无需继续调整，直接退出循环。
      break; 
    } //end of else
  } //end of while
  
  //如果在调整过程中将根节点变为红色，记得重新变回黑色。
  if(parent == _phead) 
    root->_color = BLACK;
  //令头节点的左指针指向红黑树的最左节点
  _phead->_left = LeftMost();
  //令头节点的右指针指向红黑树的最右节点
  _phead->_right = RightMost();
  return true;
}

5.5 旋转代码

关于旋转的详细讲解请阅读：
【高阶数据结构】AVL树 {概念及实现；节点的定义；插入并调整平衡因子；旋转操作：左单旋，右单旋，左右双旋，右左双旋；AVL树的验证及性能分析}

void RotateL(Node *parent){
  Node *subR = parent->_right;
  Node *subRL = subR->_left;
  Node *ppNode = parent->_parent;

  parent->_right = subRL;
  if(subRL != nullptr)
  {
    subRL->_parent = parent;
  }

  subR->_left = parent;
  parent->_parent = subR;
 
  if(ppNode == _phead)
  {
    _phead->_parent = subR;
  }
  else{
    if(ppNode->_left == parent)
    {
      ppNode->_left = subR;
    }
    else{
      ppNode->_right = subR;
    }
  }
  subR->_parent = ppNode;
}

void RotateR(Node *parent){
  Node *subL = parent->_left;
  Node *subLR = subL->_right;
  Node *ppNode = parent->_parent;
  
  subL->_right = parent;
  parent->_parent = subL;
  
  parent->_left = subLR;
  if(subLR != nullptr)
  subLR->_parent = parent;

  if(ppNode == _phead)
  {
    ppNode->_parent = subL;
  }
  else{
    if(ppNode->_left == parent)
    {
      ppNode->_left = subL;
    }
    else{
      ppNode->_right = subL;
    }
  }
  subL->_parent = ppNode;
}

六、查找和遍历

Node* Find(const K &k){
  Node *root = GetRoot();
  if(root == nullptr)
    return nullptr;
  Node *cur = root;
  while(cur != nullptr)
  {
    if(k > cur->_kv.first)
    {
      cur = cur->_right;
    }
    else if(k < cur->_kv.first)
    {
      cur = cur->_left;
    }
    else{
      return cur;
    }
  }
  return nullptr;
}

void Inorder(){
  _Inorder(GetRoot());
  cout << endl;
}

void _Inorder(Node *root){
  if(root == nullptr) return; 
  _Inorder(root->_left);
  cout << root->_kv.first << ":" << root->_kv.second << " ";
  _Inorder(root->_right);
}

七、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
bool IsValidRBTree(){
  Node *root = GetRoot();
  //空树也是红黑树
  if(root == nullptr) return true;
  //检查性质2:
  if(root->_color != BLACK)
  {
    cout << "违反性质2：根节点不为黑色！" << endl;
    return false;
  }
  //检查性质3,4：
  int benchmark = 0;
  return _IsValidRBTree(root, 0, benchmark);
}

//blacknum：用于记录当前路径的黑色节点个数，不能传引用。
//benchmark：用于记录第一条路径的黑色节点个数。需要传引用，返回给上层递归。
bool _IsValidRBTree(Node *root, int blacknum, int &benchmark){
  if(root == nullptr)
  {
    if(benchmark == 0) //表示第一条路径遍历完
    {
      benchmark = blacknum; //记录第一条路径的黑色节点个数
      return true;
    }
    else{
      if(blacknum != benchmark) //如果其他路径的blacknum与第一条路径不同，说明违反性质4
      {
        cout << "违反性质4：从任意节点到每个叶子节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点！" << endl;
        return false;
      }
      else{
        return true;
      }
    }
  }
    
  //检查性质3：
  if(root->_color == RED && root->_parent->_color == RED)
  {
    cout << "违反性质3：路径上有两个连续的红色节点！" << endl;
    return false;
  }

  if(root->_color == BLACK)
  {
    ++blacknum; 
  }
  return _IsValidRBTree(root->_left, blacknum, benchmark)
      && _IsValidRBTree(root->_right, blacknum, benchmark);
}

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一、前言 &#x1f497;博主介绍&#xff1a;✌全网粉丝10W,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、全栈领域优质创作者&#xff0c;博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌&#x1f497; 毕业设计选题非常重要&a…
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【数仓建设系列之五】数仓选型架构概览

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【数仓建设系列之五】实时数仓选型架构概览 离线数仓&#xff08;Offline Data Warehouse&#xff09;和实时数仓&#xff08;Real-time Data Warehouse&#xff09;是数仓领域两种常见的数据存储和处理架构&#xff0c;它们在数据处理的方式、目标和时间性上有所不同&#xff…
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web端三维重建算法-colmap++

web端三维重建算法-colmap++

vismap vismap 是colmap 版本 &#xff08;1&#xff09; 支持superpoint superglue &#xff08;2&#xff09; 支持netvlad 图像检索 &#xff08;3&#xff09;支持特征点尺度定权 &#xff08;4&#xff09;支持二维码定位 &#xff08;5&#xff09;支持融合gps &#x…
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穿破行业增长迷雾，云鲸J4为何能成为“破题之钥”？

穿破行业增长迷雾，云鲸J4为何能成为“破题之钥”？

文 | 螳螂观察 作者 | 青月 这几年&#xff0c;消费者对于产品的需求一直在变。 像汽车&#xff0c;过去的消费者可能更看重车的安全性、油耗低等&#xff0c;可如今再看消费者对车的需求&#xff0c;车联网服务、自动辅助驾驶等过去被视为“边缘”的能力&#xff0c;正在变…
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虚拟机Ubuntu操作系统最基本终端命令（安装包+详细解释+详细演示）

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虚拟机及乌班图&#xff08;Ubuntu操作系统&#xff09; 提示&#xff1a;大家需要软件的可以直接在此链接中提取 链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1_4VHGTlXjIuVhBINeOuBCA 提取码&#xff1a;nd0c 文章目录 虚拟机及乌班图&#xff08;Ubuntu操作系统&#xff09;终…
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医院不良事件管理系统源码 鱼骨图分析 跌倒事件、压疮事件、坠床事件等系统检测，智能上报

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医疗不良事件报告系统源码 医疗不良事件报告系统源码旨在建立全面的、统一的医疗不良事件标准分类系统和患者安全术语&#xff0c;使不良事件上报管理更加标准化和科学化。通过借鉴国内外医疗不良事件报告系统的先进经验&#xff0c;根据医疗不良事件的事件类型、处理事件的不…
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Linux高性能服务器编程 学习笔记 第二章 IP协议详解

Linux高性能服务器编程 学习笔记 第二章 IP协议详解

本章从两方面探讨IP协议&#xff1a; 1.IP头部信息。IP头部出现在每个IP数据报中&#xff0c;用于指定IP通信的源端IP地址、目的端IP地址&#xff0c;指导IP分片和重组&#xff0c;指定部分通信行为。 2.IP数据报的路由和转发。IP数据报的路由和转发发生在除目标机器外的所有主…
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