目录
- 一、正向迭代器
- 1.1 operator++
- 1.2 operator--
- 1.3 参考代码
- 二、反向迭代器
- 三、封装set
- 四、封装map
- 五、底层红黑树的实现
一、正向迭代器
我们之前vector，list这些都是容器的迭代器都是简单的指针++或者_node=_node->next这样的，那是因为它们要么是连续的空间，要么是一个节点中存放着下一个节点的地址，但是我们这里的红黑树的迭代器就没有那么简单了，因为这里的红黑树的各个节点既不是连续的内存，也没有在节点内存放着下一个节点的地址，所以红黑树的迭代器的++和–操作该如何完成呢？
1.1 operator++
1.2 operator–
1.3 参考代码
enum Colour
{
RED,
BLACK
};
//当RBTree封装set的时候T是K类型
//当RBTree封装map的时候T是pair<K,V>类型
//这样设计RBTreeNode就可以让T接受什么类型
//就是什么类型，符合泛型编程
template <class T>
struct RBTreeNode
{
public:
//红黑树存放的值
T _data;
//节点的三叉链指针
RBTreeNode<T>* _left;
RBTreeNode<T>* _right;
RBTreeNode<T>* _parent;
//节点的颜色
Colour _col;
//构造函数
RBTreeNode(const T& data)
:_data(data)
, _left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _parent(nullptr)
, _col(RED)
{}
};
template <class T,class Ref,class Ptr>
struct __RBTree_iterator
{
//由于这里的iterator的传的参数是T，T&，T*，跟Self是不一样的，
// 所以无论如何这里的iterator就是普通迭代器
typedef __RBTree_iterator<T, T&, T*> iterator;
typedef __RBTree_iterator<T, Ref, Ptr> Self;
typedef RBTreeNode<T> Node;
public:
//构造函数
__RBTree_iterator(Node* node)
:_node(node)
{}
//当我们是实例化出const迭代器的时候，这里是一个构造函数，是利用普通迭代器构造一个const迭代器的构造函数
//当我们是实例化出一个普通迭代器的时候，这里是一个拷贝构造函数，即利用普通迭代器拷贝构造出一个普通迭代器
//这个函数必须提供，因为后面封装set必须要用到这个，否则会报错
__RBTree_iterator(const iterator& it)
:_node(it._node)
{}
public:
Ref operator*()
{
return _node->_data;
}
Ptr operator->()
{
return &_node->_data;
}
Self& operator++()
{
//找下一个节点
Node* subR = _node->_right;
//如果右子树不为空，那么下一个节点就是右子树的最左节点
if (subR != nullptr)
{
Node* leftmost = subR;
while (leftmost->_left)
{
leftmost = leftmost->_left;
}
//最后把_node更新成右子树的最左节点
_node = leftmost;
}
else
{
//如果右子树为空，说明我的左子树访问完了，我也访问完了，那么下一个是访问我的父节点吗？
//其实不是的如果我是父亲的右孩子节点，那么我访问完了，但是因为我是父亲的右孩子节点，
//所以我访问完了，并且我的父亲也访问完了，所以这时的下一个需要访问的节点并不是我的
//父节点，而是要沿祖先路径查找我是父亲的左孩子的那个父亲，这个父节点才是我们下一个
//需要访问的节点，因为我是父亲的左孩子，那么我访问完了，下一个就是访问我的父节点了
Node* cur = _node;
Node* parent = _node->_parent;
while (parent)
{
if (cur == parent->_left)
{
break;
}
else
{
//找我是父亲左孩子的那个父亲
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
}
//这个父节点就是我们下一个需要访问的节点，如果parent是nullptr，那么
//说明找到根节点都没有找到我是父亲左孩子的那个父亲，说明这棵树已经访问
//完了，我们是用nullptr作为迭代器的end的
_node = parent;
}
return *this;
}
//找上一个节点
Self& operator--()
{
Node* subL = _node->_left;
//如果左子树存在，那么当前节点的上一个节点就是左子树的最右节点
if (subL != nullptr)
{
/*找左子树的左右节点*/
Node* rightmost = subL;
while (rightmost->_right)
{
rightmost = rightmost->_right;
}
_node = rightmost;
}
//如果左子树为nullptr，那么沿祖先路径查找我是父亲的右孩子的那个父亲，
//因为我是父亲的右孩子，那么我的前一个节点就是这个父亲
else
{
Node* cur = _node;
Node* parent = _node->_parent;
while (parent)
{
if (cur == parent->_right)
{
break;
}
else
{
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
}
_node = parent;
}
return *this;
}
bool operator!=(const Self& it)
{
return _node != it._node;
}
bool operator==(const Self& it)
{
return _node == it._node;
}
public:
Node* _node;
};
二、反向迭代器
//反向迭代器是使用了适配器模式，利用已有的正向迭代器适配出来的
//传参时传的是正向迭代器Itreator，然后利用正向迭代器的接口封装
//出反向迭代器的接口
template <class Iterator,class Ref,class Ptr>
struct __RBTree_reverse_iterator
{
typedef __RBTree_reverse_iterator<Iterator, Ref, Ptr> Self;
public:
//构造函数，利用正向迭代器构造出一个反向迭代器
__RBTree_reverse_iterator(const Iterator& it)
:_it(it)
{}
//通过运算符重载得到我们想要的效果，因为反向迭代器的++就是正向迭代器的--，
//所以直接调用正向迭代器的--接口即可完成反向迭代器的++操作
Self& operator++()
{
--_it;
return *this;
}
//同理，反向迭代器的--就是正向迭代器的++，所以直接调用正向迭代器的++即可
Self& operator--()
{
++_it;
return *this;
}
bool operator!=(const Self& it)
{
return _it != it._it;
}
Ref operator*()
{
return *_it;
}
Ptr operator->()
{
return &(operator*());
}
private:
Iterator _it;
};
三、封装set
#pragma once
#include "RBTree.h"
namespace kb
{
template <class K>
class MySet
{
//仿函数，用于取出红黑树的节点的key值，方便在插入节点的时候作大小比较，
//如果是set的话取出来的就是key本身
struct SetKeyOfT
{
const K& operator()(const K& key)
{
return key;
}
};
//对于set来说，set的模型和map的模型是一样的，都是key-value模型，set的key-value
//对应的是key-key，map的key-value对应的是key-pair<K,V>
//对于set我们知道，无论是set的key还是set的value都是不允许修改的，所以要把通过迭代器
//修改的行为直接禁掉，所以对于set来说，无论是iterator还是const_iterator的底层都是
// 用红黑树中的const_iterator，所以我们在使用set的iterator的时候看似使用的是普通
//迭代器，实际上底层也是const迭代器，这样做就能从根本上杜绝通过普通迭代器修改set的key
//或者value的行为了，这个库里面的实现方式，这个做法是真的绝
typedef typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::const_iterator iterator;
typedef typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::const_iterator const_iterator;
//反向迭代器也是按照正向迭代器那样设计来达到不让别人通过普通迭代器修改set的key或者value值的
typedef typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::const_reverse_iterator reverse_iterator;
typedef typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::const_reverse_iterator const_reverse_iterator;
public:
iterator begin()
{
return _set.begin();
}
iterator end()
{
return _set.end();
}
const_iterator cbegin()const
{
return _set.begin();
}
const_iterator cend()const
{
return _set.end();
}
reverse_iterator rbegin()
{
return _set.rbegin();
}
reverse_iterator rbegin() const
{
return _set.rbegin();
}
reverse_iterator rend()
{
return _set.rend();
}
reverse_iterator rend() const
{
return _set.rend();
}
//这个返回值的pair中的iterator是27行typedef出来的iterator，所以这个iterator看起来是
//普通迭代器，实际上是const迭代器
pair<iterator,bool> insert(const K& x)
{
//重点理解
//调用Insert函数返回的pair中的first是普通迭代器，而这里的作为返回值的pair中的
// iterator实际上是const_iterator，所以无法从普通的迭代器直接转化成const_iterator，
// 所以需要先用一个临时的pair接受Insert的返回值，这个临时的pair的第一个参数必须要显式
// 地指明是红黑树中的普通迭代器，然后再利用临时的pair中的第一个参数的这个普通迭代器构造
// 一个const迭代器，注意需要在iterator中提供一个构造const迭代器的构造函数，否则会报错
pair<typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::iterator,bool> ret = _set.Insert(x);
return pair<iterator, bool>(ret.first, ret.second);
//也可以像这样子写，因为我们已经提供了一个用普通迭代器构造const迭代器的构造函数，但是
// //不建议这样子写，因为这样子写我们对这个需要注意的细节就隐藏了，降低了可读性
//return _set.Insert(x);
}
void clear()
{
_set.clear();
}
private:
//对于set，key和value都是K类型，并且需要把比较的仿函数也作为模板参数传过去
RBTree<K, K, SetKeyOfT> _set;
};
}
四、封装map
#pragma once
#include "RBTree.h"
namespace kb
{
template <class K,class V>
class MyMap
{
//仿函数，用于取出红黑树的节点的key值，方便在插入节点的时候作大小比较，
//如果是map的话取出来的就是pair中的key值
struct MapKeyOfT
{
const K& operator()(const pair<K, V>& kv)
{
return kv.first;
}
};
//对于map，因为map的key值是不能被修改的，但是它的value值是允许被修改的，所以这里的
//迭代器就不能像set那里的迭代器那样设计了，因为如果像那样设计的话，无论是key还是value
//都没办法进行修改了，那需要怎么控制住key不能被修改，而value要能被修改呢？库里面的操作
//也很牛啊，它是直接在传pair的key时直接传一个const K构造pair，而V是普通的类型，这样设计
//就能使pair中的key不能被修改，而value能被修改。
//const迭代器就是pair的K和V都传const，这样pair的K,V也就都不能被修改了
typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::iterator iterator;
typedef typename RBTree<K, pair<const K, const V>, MapKeyOfT>::const_iterator const_iterator;
//反向迭代器也是同样的设计
typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::reverse_iterator reverse_iterator;
typedef typename RBTree<K, pair<const K, const V>, MapKeyOfT>::const_reverse_iterator const_reverse_iterator;
public:
//这里的插入函数的返回值的pair中的iterator和Insert的返回值的pair的iterator
//都是相同的类型，都是普通迭代器，不存在类型转换，所以就无需像set中的insert那样设计
pair<iterator,bool> insert(const pair<K, V>& x)
{
return _map.Insert(x);
}
//[]的运算符的重载就是利用insert的返回值实现的
V& operator[](const K& key)
{
pair<iterator, bool> ret = _map.Insert(make_pair(key, V()));
return ret.first->second;
}
void clear()
{
_map.clear();
}
//封装迭代器
iterator begin()
{
return _map.begin();
}
iterator end()
{
return _map.end();
}
const_iterator begin() const
{
return _map.begin();
}
const_iterator end() const
{
return _map.end();
}
const_reverse_iterator rbegin() const
{
return _map.end();
}
const_reverse_iterator rend() const
{
return _map.begin();
}
private:
//直接从这里传参实例化这棵树的时候把pair的K设置为const，这样
//对于map的key就不能被修改了，而value依然能够被修改
RBTree<K, pair<const K,V>, MapKeyOfT> _map;
};
}
五、底层红黑树的实现
#pragma once
#include <iostream>
using namespace std;
#include <assert.h>
namespace kb
{
enum Colour
{
RED,
BLACK
};
//当RBTree封装set的时候T是K类型
//当RBTree封装map的时候T是pair<K,V>类型
//这样设计RBTreeNode就可以让T接受什么类型
//就是什么类型，符合泛型编程
template <class T>
struct RBTreeNode
{
public:
//红黑树存放的值
T _data;
//节点的三叉链指针
RBTreeNode<T>* _left;
RBTreeNode<T>* _right;
RBTreeNode<T>* _parent;
//节点的颜色
Colour _col;
//构造函数
RBTreeNode(const T& data)
:_data(data)
, _left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _parent(nullptr)
, _col(RED)
{}
};
template <class T,class Ref,class Ptr>
struct __RBTree_iterator
{
//由于这里的iterator的传的参数是T，T&，T*，跟Self是不一样的，
// 所以无论如何这里的iterator就是普通迭代器
typedef __RBTree_iterator<T, T&, T*> iterator;
typedef __RBTree_iterator<T, Ref, Ptr> Self;
typedef RBTreeNode<T> Node;
public:
//构造函数
__RBTree_iterator(Node* node)
:_node(node)
{}
//当我们是实例化出const迭代器的时候，这里是一个构造函数，是利用普通迭代器构造一个const迭代器的构造函数
//当我们是实例化出一个普通迭代器的时候，这里是一个拷贝构造函数，即利用普通迭代器拷贝构造出一个普通迭代器
//这个函数必须提供，因为后面封装set必须要用到这个，否则会报错
__RBTree_iterator(const iterator& it)
:_node(it._node)
{}
public:
Ref operator*()
{
return _node->_data;
}
Ptr operator->()
{
return &_node->_data;
}
Self& operator++()
{
//找下一个节点
Node* subR = _node->_right;
//如果右子树不为空，那么下一个节点就是右子树的最左节点
if (subR != nullptr)
{
Node* leftmost = subR;
while (leftmost->_left)
{
leftmost = leftmost->_left;
}
//最后把_node更新成右子树的最左节点
_node = leftmost;
}
else
{
//如果右子树为空，说明我的左子树访问完了，我也访问完了，那么下一个是访问我的父节点吗？
//其实不是的如果我是父亲的右孩子节点，那么我访问完了，但是因为我是父亲的右孩子节点，
//所以我访问完了，并且我的父亲也访问完了，所以这时的下一个需要访问的节点并不是我的
//父节点，而是要沿祖先路径查找我是父亲的左孩子的那个父亲，这个父节点才是我们下一个
//需要访问的节点，因为我是父亲的左孩子，那么我访问完了，下一个就是访问我的父节点了
Node* cur = _node;
Node* parent = _node->_parent;
while (parent)
{
if (cur == parent->_left)
{
break;
}
else
{
//找我是父亲左孩子的那个父亲
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
}
//这个父节点就是我们下一个需要访问的节点，如果parent是nullptr，那么
//说明找到根节点都没有找到我是父亲左孩子的那个父亲，说明这棵树已经访问
//完了，我们是用nullptr作为迭代器的end的
_node = parent;
}
return *this;
}
//找上一个节点
Self& operator--()
{
Node* subL = _node->_left;
//如果左子树存在，那么当前节点的上一个节点就是左子树的最右节点
if (subL != nullptr)
{
/*找左子树的左右节点*/
Node* rightmost = subL;
while (rightmost->_right)
{
rightmost = rightmost->_right;
}
_node = rightmost;
}
//如果左子树为nullptr，那么沿祖先路径查找我是父亲的右孩子的那个父亲，
//因为我是父亲的右孩子，那么我的前一个节点就是这个父亲
else
{
Node* cur = _node;
Node* parent = _node->_parent;
while (parent)
{
if (cur == parent->_right)
{
break;
}
else
{
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
}
_node = parent;
}
return *this;
}
bool operator!=(const Self& it)
{
return _node != it._node;
}
bool operator==(const Self& it)
{
return _node == it._node;
}
public:
Node* _node;
};
//反向迭代器是使用了适配器模式，利用已有的正向迭代器适配出来的
//传参时传的是正向迭代器Itreator，然后利用正向迭代器的接口封装
//出反向迭代器的接口
template <class Iterator,class Ref,class Ptr>
struct __RBTree_reverse_iterator
{
typedef __RBTree_reverse_iterator<Iterator, Ref, Ptr> Self;
public:
//构造函数，利用正向迭代器构造出一个反向迭代器
__RBTree_reverse_iterator(const Iterator& it)
:_it(it)
{}
//通过运算符重载得到我们想要的效果，因为反向迭代器的++就是正向迭代器的--，
//所以直接调用正向迭代器的--接口即可完成反向迭代器的++操作
Self& operator++()
{
--_it;
return *this;
}
//同理，反向迭代器的--就是正向迭代器的++，所以直接调用正向迭代器的++即可
Self& operator--()
{
++_it;
return *this;
}
bool operator!=(const Self& it)
{
return _it != it._it;
}
Ref operator*()
{
return *_it;
}
Ptr operator->()
{
return &(operator*());
}
private:
Iterator _it;
};
template <class K,class T,class KeyOfT>
class RBTree
{
typedef RBTreeNode<T> Node;
public:
typedef __RBTree_iterator<T, T&, T*> iterator; //正向普通迭代器
typedef __RBTree_iterator<T, const T&, const T*> const_iterator; //正向const迭代器
typedef __RBTree_reverse_iterator<iterator, T, T*> reverse_iterator; //反向普通迭代器
typedef __RBTree_reverse_iterator<const_iterator, const T, const T*> const_reverse_iterator;//反向const迭代器
public:
RBTree()
:_root(nullptr)
{}
//拷贝构造
RBTree(const RBTree& rbt)
:_root(nullptr)
,_num(rbt._num)
{
_root = Copy(rbt._root);
}
Node* Copy(Node* root)
{
if (root == nullptr)
{
return nullptr;
}
Node* ret = new Node(root->_data);
ret->_col = root->_col;
ret->_left = Copy(root->_left);
if (ret->_left)
{
ret->_left->_parent = ret;
}
ret->_right = Copy(root->_right);
if (ret->_right)
{
ret->_right->_parent = ret;
}
return ret;
}
void Swap(Node*& tmp)
{
swap(_root, tmp);
}
//赋值重载
RBTree& operator=(RBTree root)
{
Swap(root._root);
return *this;
}
//析构函数
~RBTree()
{
clear();
}
Node* Find(const K& key)
{
KeyOfT kot;
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (key < kot(cur->_data))
{
cur = cur->_left;
}
else if (key > kot(cur->_data))
{
cur = cur->_right;
}
else
{
return cur;
}
}
return nullptr;
}
pair<iterator,bool> Insert(const T& data)
{
KeyOfT kot;
//如果是空树，那么就直接插入一个黑色节点做根即可
//注意要改颜色，因为节点的颜色默认是红色的
if (_root == nullptr)
{
_root = new Node(data);
_root->_col = BLACK;
return make_pair(iterator(_root), true);
}
//根据二叉搜索树的规则插入节点，同时记录父节点
Node* parent = nullptr;
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (kot(data) < kot(cur->_data))
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else if (kot(data) > kot(cur->_data))
{
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else
{
return make_pair(cur, false);
}
}
cur = new Node(data);
Node* newNode = cur;
if (kot(data) < kot(parent->_data))
{
parent->_left = cur;
cur->_parent = parent;
}
else if (kot(data) > kot(parent->_data))
{
parent->_right = cur;
cur->_parent = parent;
}
//走到这里已经插入完成，后面是检查新插入的节点有没有破坏红黑树的规则的逻辑
//检查新插入的节点是否满足红黑树的规则，如果不满足就要进行变色/变色+旋转
//因为新插入的cur节点的颜色一定是红色的，当cur的父节点存在并且为红色
//时说明出现了连续的两个红色节点，这时需要进行变色/变色+旋转，如果父节点
// 不存在或者存在且为黑色时就无需再处理了。
// 为什么父节点有可能不存在？因为这是一个循环，循环更新往祖先处理可能到达根节点，
//到了根节点就无需再处理了
while (parent && parent->_col == RED)
{
Node* grandfather = parent->_parent;
if (parent == grandfather->_left)
{
Node* uncle = grandfather->_right;
if (cur == parent->_left)
{
// grandfather
// parent
//cur
//画图
//叔叔存在且为红
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
//变色
parent->_col = BLACK;
uncle->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
//继续沿祖先路径检查
cur = grandfather;
parent = cur->_parent;//这里曾经漏写了
}
//叔叔不存在或者存在且为黑
else//(uncle==nullptr||uncle->_col==BLACK)
{
//单纯的左边高，进行右单旋+变色
RotateR(grandfather);
grandfather->_col = RED;
parent->_col = BLACK;
//旋转完之后无需再沿祖先路径处理
break;
}
}
else//cur == parent->_right
{
// grandfather
// parent
// cur
//画图
//叔叔存在且为红
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
//变色
parent->_col = BLACK;
uncle->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
//继续往上调整
cur = grandfather;
parent = cur->_parent;//这里曾经忘记写
}
//叔叔不存在或者存在且为黑
else//(uncle==nullptr || uncle->_col == BLACK)
{
//左右双旋
RotateL(parent);
RotateR(grandfather);
//变色
grandfather->_col = RED;
cur->_col = BLACK;
//旋转后就无需再沿祖先路径检查了，具体原因画图理解
break;
}
}
}
else//(parent == grandfather->_right)
{
Node* uncle = grandfather->_left;
if (cur == parent->_right)
{
// grandfather
// parent
// cur
//画图
//叔叔存在且为红
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
//变色
parent->_col = BLACK;
uncle->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
//继续沿祖先路径检查
cur = grandfather;
parent = cur->_parent;
}
//叔叔不存在或者存在且为黑
else//(uncle==nullptr || uncle->_col == BLACK)
{
//单纯的右边高，进行左单旋+变色
RotateL(grandfather);
grandfather->_col = RED;
parent->_col = BLACK;
//旋转+变色后就不需要再沿祖先路径检查了
break;
}
}
else//(cur == parent->_left)
{
// grandfather
// parent
// cur
//叔叔存在且为红
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
//变色
parent->_col = BLACK;
uncle->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
//继续沿祖先路径检查
cur = grandfather;
parent = cur->_parent;
}
//叔叔不存在或者存在且为黑
else//(uncle==nullptr || uncle->_col == BLACK)
{
//根据模型可知需要右左双旋+变色
RotateR(parent);
RotateL(grandfather);
grandfather->_col = RED;
cur->_col = BLACK;
//旋转后就不需要再沿祖先路径检查了
break;
}
}
}
}
_num++;
//最后记得把根节点的颜色改成黑色
_root->_col = BLACK;
return make_pair(iterator(newNode), true);
}
void clear()
{
Destroy(_root);
_root = nullptr;
_num = 0;
}
bool empty()
{
return _root == nullptr;
}
iterator begin()
{
Node* leftmost = _root;
while (leftmost && leftmost->_left)
{
leftmost = leftmost->_left;
}
return iterator(leftmost);
}
const_iterator begin() const
{
Node* leftmost = _root;
while (leftmost && leftmost->_left)
{
leftmost = leftmost->_left;
}
return const_iterator(leftmost);
}
iterator end()
{
return iterator(nullptr);
}
const_iterator end() const
{
return const_iterator(nullptr);
}
reverse_iterator rbegin()
{
Node* rightmost = _root;
while (rightmost && rightmost->_right)
{
rightmost = rightmost->_right;
}
return reverse_iterator(rightmost);
}
const_reverse_iterator rbegin() const
{
Node* rightmost = _root;
while (rightmost && rightmost->_right)
{
rightmost = rightmost->_right;
}
return const_reverse_iterator(rightmost);
}
reverse_iterator rend()
{
return reverse_iterator(nullptr);
}
const_reverse_iterator rend() const
{
return const_reverse_iterator(nullptr);
}
size_t Size()
{
return _num;
}
bool Isbalance()
{
return _Isbalance(_root);
}
private:
void Destroy(Node* root)
{
if (root == nullptr)
{
return;
}
Destroy(root->_left);
Destroy(root->_right);
delete root;
root = nullptr;
}
bool CheckColour(Node* root, int blackNum, int BenchMark)
{
//走到空树说明这条路径已经走完了，需要检查黑色节点的个数和基准值相不相等
if (root == nullptr)
{
//如果不相等，证明不平衡，返回false
if (blackNum != BenchMark)
{
return false;
}
//如果相等，则说明本条路径没有出事，还要检查其它路径
return true;
}
//如果出现连续红色节点证明这棵树出问题了，返回false
if (root->_col == RED && root->_parent && root->_parent->_col == RED)
{
return false;
}
if (root->_col == BLACK)
{
blackNum++;
}
//递归检查所有路径的颜色
return CheckColour(root->_left, blackNum, BenchMark)
&& CheckColour(root->_right, blackNum, BenchMark);
}
bool _Isbalance(Node* root)
{
//空树可以认为是平衡的
if (root == nullptr)
{
return true;
}
//根节点不是黑色说明这棵树出事了
if (root->_col != BLACK)
{
return false;
}
//先算出一条路径的黑色节点的个数作为基准值，检查其它路径的黑色节点数目是否跟这个标准值
//是否一样，如果不一样就证明这棵树不平衡了，那么如果这个基准值本身就是错的呢，那也没有关系，
//只要有路径的黑色节点和其它路径不相等，就说明肯定有其中一条路径出问题了，至于是哪条路径
//出问题就不重要了
int BenchMark = 0;
Node* cur = root;
while (cur)
{
if (cur->_col == BLACK)
{
BenchMark++;
}
cur = cur->_left;
}
//检查所有路径中是否有连续红色节点和各路径中黑色节点的数目是否相等
return CheckColour(root, 0, BenchMark);
}
//旋转的细节如果不清楚的话请看上一篇关于AVL树的旋转，红黑树的旋转和AVL树的旋转是一样的
void RotateL(Node* parent)
{
assert(parent);
Node* cur = parent->_right;
Node* curleft = cur->_left;
Node* parentParent = parent->_parent;
parent->_right = curleft;
cur->_left = parent;
if (curleft)
{
curleft->_parent = parent;
}
parent->_parent = cur;
if (parent == _root)
{
_root = cur;
cur->_parent = nullptr;
}
else
{
if (parent == parentParent->_left)
{
parentParent->_left = cur;
}
else
{
parentParent->_right = cur;
}
cur->_parent = parentParent;
}
}
void RotateR(Node* parent)
{
assert(parent);
Node* cur = parent->_left;
Node* curright = cur->_right;
Node* parentParent = parent->_parent;
parent->_left = curright;
cur->_right = parent;
if (curright)
{
curright->_parent = parent;
}
parent->_parent = cur;
if (parent == _root)
{
_root = cur;
cur->_parent = nullptr;
}
else
{
if (parent == parentParent->_left)
{
parentParent->_left = cur;
}
else
{
parentParent->_right = cur;
}
cur->_parent = parentParent;
}
}
private:
Node* _root = nullptr;
int _num = 0;//统计树的节点个数
};
}
以上就是利用红黑树封装map和set的内容啦，因为map和set的接口太多了，这里只是把插入接口和迭代器封装出来，其它的接口就不一一封装了，感兴趣的老铁可以自己尝试一下封装其它有用的接口哟。以上就是今天想要跟大家分享的内容咯，你学会了吗？如果你感觉到有所收获，可以点点小心心，点点关注哦，后期还会持续更新C++的相关知识哦，我们下期见！！！！！！！！！！！
