红黑树
1.简介:
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。
- 当搜索二叉树退化为单支树时,搜索效率极低,为了使搜索效率高,建立平衡搜索二叉树就需要"平衡树"来解决。上一篇博客介绍了AVL树,这篇博客介绍的红黑树和AVLTree作用是一样的。
- 如果在一棵原本是平衡的树中插入一个新节点,可能造成不平衡,此时必须调整树的结构,使之平衡化,用AVLTree或RBTree。
- RBTree相对AVLTree效果略微差一些,但是相比AVLTree实现更简单一些,不需要平衡因子的不断更新,而是用红&黑颜色替代,只用到了左单旋和右单旋(RBTree的双旋是调用左单旋和右单旋),现在的硬件设备运转非常快,CUP的高速运转下RBTree与AVLTree的差别已经显得微不足道。关联式容器map/set的底层就是用RBTree实现的。
- 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 ( 没有连续的红节点)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)
满足以上性质就可以保证:最长路径中节点的个数不会超过最短路径节点个数的两倍。
总结一下:RBTree(①根是黑的②没有连续的红节点③每条路径有相同数量的黑节点)
举例:
做个比方,假设上面的图,最短路径是:全黑 时间复杂度(log(N))
最长路径是:一黑一红,时间复杂度(2*log(N))
所以最多是2倍。
现在的硬件设备运转非常快,log(N)和2*log(N)对CPU来处理真的很快。比如N=10亿,log(10亿)大概等于30;2*log(10亿)大概等于60;最短路径需要搜索30次,最短路径需要搜索60次,这对CPU来处理真的是不值一提的,所以说不管在最短或者最长路径上搜索数据,都是非常快的。
- 红黑树是近似平衡,高度控制没有AVL树那么严格,增删查改的性能基本差不多。
- 红黑树高度可能会高一些,但是它旋转得少一些。实际中红黑树综合而言更优一点,实际中红黑树用得更多。
2.代码实现
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include <iostream>
#include <string>
#include <assert.h>
using namespace std;
//平衡搜索树 RBTree
//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(意思就是红色节点不能连续)
//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)
enum Colour
{
RED,
BLACK,
};
template<class K, class V>
struct RBTreeNode
{
RBTreeNode<K, V>* _left;//一定不要写成RBTreeNode*<K> _left; 这样编译器无法识别
RBTreeNode<K, V>* _right;
RBTreeNode<K, V>* _parent;
pair<K, V> _kv;
Colour _col;
RBTreeNode(const pair<K, V>& kv)
:_left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _parent(nullptr)
, _kv(kv)
, _col(RED)//新插入的节点颜色默认设置为红色,原因是针对红黑树的组建规则,红色限制少,但是根节点必须是黑色。
{}
};
template<class K, class V>
class RBTree
{
typedef struct RBTreeNode<K, V> Node;
public:
bool insert(const pair<K, V>& kv)
{
if (_root == nullptr)
{
_root = new Node(kv);
_root->_col = BLACK;
return true;
}
Node* parent = nullptr;
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_kv.first < kv.first)
{
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (cur->_kv.first > kv.first)
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else
{
return false;
}
}
//找到空了,开始插入
cur = new Node(kv);
cur->_col = RED;
if (parent->_kv.first < kv.first)
{
parent->_right = cur;
}
else
{
parent->_left = cur;
}
cur->_parent = parent;
//对RBTree进行颜色节点排查 检查是否存在连续的红色节点
while (parent && parent->_col == RED)
{
Node* grandfater = parent->_parent;
assert(grandfater);
if (parent == grandfater->_left)
{
Node* uncle = grandfater->_right;
//情况一:叔叔节点存在且颜色为红
if (uncle && uncle->_col == RED)//叔叔节点存在且颜色为红
{
//变色:父亲和叔叔变黑,爷爷变红;
parent->_col = BLACK;
uncle->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
//继续向上搜索
cur = grandfater;
parent = cur->_parent;
}
//情况二:叔叔节点不存在 或 叔叔节点存在且颜色为黑
//(1)如果叔叔不存在,那么cur就是新增节点
//(2)如果叔叔存在且颜色为黑,那么cur一定不是新增节点。
else
{
if (cur == parent->_left)
{
// 右单旋
// grandfater
// /
// parent -> parent
// / / \
// cur cur grandfater
RotateR(grandfater);
parent->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
//不用再向上搜索
}
else //cur == parent->_right
{
//双旋
// g g
// p -> c -> c
// c p p g
RotateL(parent);
RotateR(grandfater);
cur->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
}
break;
}
}
else //parent == grandfater->_right
{
Node* uncle = grandfater->_left;
//情况一:叔叔节点存在且颜色为红
if (uncle&& uncle->_col == RED)//叔叔节点存在且颜色为红
{
//变色:父亲和叔叔变黑,爷爷变红;
parent->_col = BLACK;
uncle->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
//继续向上搜索
cur = grandfater;
parent = cur->_parent;
}
//情况二:叔叔节点不存在 或 叔叔节点存在且颜色为黑
//(1)如果叔叔不存在,那么cur就是新增节点
//(2)如果叔叔存在且颜色为黑,那么cur一定不是新增节点。
else
{
if (cur == parent->_right)
{
// 左单旋
// grandfater
// \
// parent -> parent
// \ / \
// cur grandfater cur
RotateL(grandfater);
parent->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
//不用再向上搜索
}
else //cur == parent->_left
{
//双旋
// g g
// p -> c -> c
// c p g p
RotateR(parent);
RotateL(grandfater);
cur->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
}
break;
}
}
}
_root->_col = BLACK;
return true;
}
void InOrder()
{
_InOrder(_root);
cout << endl;
}
void Height()
{
cout << "最长路径:" << _maxHeight(_root) << endl;
cout << "最短路径:" << _minHeight(_root) << endl;
}
bool IsBalanceTree()
{
// 检查红黑树几条规则
Node* pRoot = _root;
// 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->_col)
{
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 -- 比较基准值
size_t blackCount = 0;
Node* pCur = pRoot;
while (pCur)
{
if (BLACK == pCur->_col)
blackCount++;
pCur = pCur->_left;
}
// 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);
}
private:
Node* _root=nullptr;
void _InOrder(Node* root)
{
if (root == nullptr)
{
return;
}
_InOrder(root->_left);
cout << root->_kv.first << ":" << root->_kv.second<<endl;
_InOrder(root->_right);
}
void RotateL(Node* parent)//左单旋
{
Node* ppNode = parent->_parent;
Node* subR = parent->_right;
Node* subRL = subR->_left;
parent->_right = subRL;
if (subRL)
{
subRL->_parent = parent;
}
subR->_left = parent;
parent->_parent = subR;
if (parent == _root)
{
_root = subR;
_root->_parent = nullptr;//subR->_parent = nullptr; //不可以只写这一句 如果parent是根 必须要更新_root; 加上 _root = subR;
}
else
{
if (parent == ppNode->_left)
{
ppNode->_left = subR;
}
else //parent == ppNode->_right
{
ppNode->_right = subR;
}
subR->_parent = ppNode;
}
}
void RotateR(Node* parent)//右单旋
{
Node* ppNode = parent->_parent;
Node* subL = parent->_left;
Node* subLR = subL->_right;
parent->_left = subLR;
if (subLR)
{
subLR->_parent = parent;
}
subL->_right = parent;
parent->_parent = subL;
if (parent == _root)
{
_root = subL;
_root->_parent = nullptr;//subR->_parent = nullptr; //不可以只写这一句 如果parent是根 必须要更新_root; 加上 _root = subR;
}
else
{
if (parent == ppNode->_left)
{
ppNode->_left = subL;
}
else //parent == ppNode->_right
{
ppNode->_right = subL;
}
subL->_parent = ppNode;
}
}
int _maxHeight(Node* root)
{
if (root == nullptr)
return 0;
int lh = _maxHeight(root->_left);
int rh = _maxHeight(root->_right);
return lh > rh ? lh + 1 : rh + 1;
}
int _minHeight(Node* root)
{
if (root == nullptr)
return 0;
int lh = _minHeight(root->_left);
int rh = _minHeight(root->_right);
return lh < rh ? lh + 1 : rh + 1;
}
bool _IsValidRBTree(Node* 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->_col)
k++;
// 检测当前节点与其双亲是否都为红色
if (RED == pRoot->_col && pRoot->_parent && pRoot->_parent->_col == RED)
{
cout << "违反性质三:存在连在一起的红色节点" << endl;
return false;
}
return _IsValidRBTree(pRoot->_left, k, blackCount) &&
_IsValidRBTree(pRoot->_right, k, blackCount);
}
};
void TestAVLTree1()
{
//int a[] = {10, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,9 };
int a[] = { 40,50,30,29,28,27,0,26,25,24,11,8,7,6,5,4,3,2,1 };
RBTree<int, int> t;
for (auto e : a)
{
t.insert(make_pair(e, e));
}
t.InOrder();
cout << t.IsBalanceTree() << endl;
}
void TestAVLTree2()
{
int a[] = { 30,29,28,27,26,25,24,11,8,7,6,5,4,3,2,1 };
RBTree<int, int> t;
for (auto e : a)
{
bool res = t.insert(make_pair(e, e));
if (res)
{
cout << "Inserted: " << e << endl;
}
else
{
cout << "Failed to insert: " << e << endl;
}
}
t.InOrder();
cout << t.IsBalanceTree() << endl;
}
int main()
{
TestAVLTree1();
//TestAVLTree2();
return 0;
}