红黑树的原理+实现

news2024/9/24 1:20:47

文章目录

  • 红黑树
    • 定义
    • 性质
    • 红黑树的插入
    • 动态效果演示
  • 代码
  • 测试红黑树

红黑树

定义

在这里插入图片描述

红黑树是一个近似平衡的搜索树,关于近似平衡主要体现在最长路径小于最短路径的两倍(我认为这是红黑树核心原则),为了达到这个原则,红黑树所有节点都增加了一个存储位表示节点的颜色(红或黑),并规定了一些性质来达到“近似平衡”

性质

  1. 每个节点不是红色就是黑色
  2. 根节点时黑色
  3. 如果一个节点是红色,则它的两个孩子节点是黑色
  4. 对于每个节点,从该节点到其所有后代叶节点的简单路径上,均包含相同数目的黑色节点
  5. 每个叶子节点都是黑色的(空节点也算为叶子节点)

对于这些性质有一些推论:

  • 红色节点的父节点一定是黑色节点
  • 何时红黑树的路径最短?——该树所有节点都是黑色
  • 何时红黑树的路径最长?——该树红色节点和黑色节点交替

红黑树的插入

插入之前我们首先要搞明白一个问题,插入的节点默认应该应该是什么颜色(然后根据插入后调整)?


插入的节点如果都设置为黑色,一定会违反性质4,。如果插入的是红色节点,分为两种情况:如果插入节点的父节点为黑色,则不需要调整,如果插入节点的父节点为红色,则需要进一步调整。
从上可知,如果默认插入的是黑色100%需要调整,而默认插入的是红色,则有50%需要调整,所以我们这里选择默认插入红色节点

红黑树的插入需要记住三种需要调整的特殊情况:下面所有情况中 cur 为当前插入后违反红黑树规则的节点,


  • 情况一: curparent为红,grandparent为黑,uncle存在且为红
    在这里插入图片描述
    这种情况不需要旋转只需要调整节点的颜色即可,将parentuncle变成黑色,grandparent变成红色(这里有特殊情况,如果grandparent为根节点时)
    在这里插入图片描述
    ok到这里我们观察一下,grandparent为红色,如果grandparent的父节点为红色(因为grandparent原本为黑色,所以其父节点有可能为红色)则又会出现两个连续的红色,所以情况一结束后还要继续向上检查,这时我们将cur=grandparent继续向上遍历,继续分析下一层的情况
    在这里插入图片描述

  • 情况二:curparent为红,grandparent为黑,uncle为黑/不存在
    在这里插入图片描述
    这里有两种小情况我们先逐一分析,但是这两种小情况最后的操作都是一样的
    • uncle不存在:cur一定为新插入的节点而不是整个向上调整循环中的一次,因为如果cur不是新插入的节点,则curparent一定有一个是黑色,分别是从上一层的情况一和情况三变过来的,但是这就不满足红黑树的定义了。所以cur一定是新插入的节点
    • uncle存在且为黑:那么cur一定是黑色的,现在是红色是因为上一层结束后改成了红色,继续向上遍历的结果
      如何处理情况二?——右单旋+调整颜色
      在这里插入图片描述
      ok到这里情况二调整完毕了。是否需要继续向上调整了?答案是不用!因为整个局部的子树调整完的根节点变成黑色了,并不会和其父节点的颜色发生冲突,所以在 整个三个情况中只要调整完之后的根节点变成了黑色,就不用向上遍历了

  • 情况三:curparent为红,grandparent为黑,uncle为黑/不存在,但是curparent的右节点
    在这里插入图片描述
    如何处理情况三?——局部旋转!+ 转换情况二
    在这里插入图片描述
    这时旋转完之后的树是不是很眼熟?就是情况二,只需要交换一下curparent指针的执行进入下一次的循环即可。
    这里还有另外一个思路就是:局部旋转之后直接执行情况二的右单旋,最后直接break跳出循环。两者思路其实是一模一样的

动态效果演示

以升序插入
请添加图片描述
以降序插入
请添加图片描述
随机插入
请添加图片描述

代码

代码仓库

测试红黑树

为了测试我们写出来的红黑树是否符合要求,我们可以写一个isbalance函数,主要判断:

  1. 不能出现连续的红色节点
  2. 每条路径的黑色节点是否相同

两个条件分别使用不同的函数判断

具体代码实现如下:

 bool parent_isRed(Node *root) // 判断红色节点的父节点是不是黑色节点
        {
            if (root == nullptr)
            {
                return true;
            }

            if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED)
            {
                return false;
            }

            return parent_isRed(root->_left) && parent_isRed(root->_right);
        }

        void black_num_is_same(Node *root, std::vector<int> &num, int k = 0) // num存储了每条路径黑色节点的数量
        {
            if (root == nullptr)
            {
                num.push_back(k);
                return;
            }

            if (root->_col == BLACK)
            {
                k++;
            }

            black_num_is_same(root->_left, num, k);
            black_num_is_same(root->_right, num, k);
        }
void IsBalnace() // 检查红黑树是否平衡
        {
            bool is = parent_isRed(_root);

            std::vector<int> num;

            black_num_is_same(_root, num);

            bool it = true;
            int first = num[0];
            for (const auto &e : num)
            {
                if (e != first)
                {
                    it = false;
                    break;
                }
            }

            if (it && is)
            {
                std::cout << "it is a redblackTree" << std::endl;
            }
            else
            {
                std::cout << "it is not a redblackTree" << std::endl;
            }
        }

检测函数写完我们取1000个随机数向红黑树插入,并用isblance 检查是否平衡:
测试代码
输出结果:
在这里插入图片描述

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