企业里永远是技术驱动理论发展
比起理解红黑树的原理,更重要的是理解红黑树的应用场景,因为某些应用场景的需要,红黑树才会应运而生。
红黑树的特点:
插入,删除,查找都是O(logn)的复杂度。
红黑树的应用:
-
epoll的实现,内核会在内存开辟一个空间存放epoll的红黑树,并将每个epollfd加入到红黑树中,一般epoll会设置LT水平触发,当网卡有数据到来,可读缓冲区不为空,会触发回调EPOLLIN事件,而之前注册了对EPOLLIN事件感兴趣的socketfd会有专门的队列存储,内核会遍历队列搜寻对应的socketfd,因为在红黑树里找有近似O(logn)的时间复杂度,所以10亿个socket也只需要20次查找。
-
进程调度,内核CFS队列,以红黑树的形式存储进程信息。
-
有的hashtable(记得是java),当冲突时不以链表来组织重复元素,而是以红黑树的形式来组织。
-
内存管理,比如空闲链表freelist可以通过红黑树来组织,这样malloc的时候要找到符合大小的内存块,如果不是firstfit的原则,而是全局最优大小原则,想找到适合的内存块就可以通过红黑树来找。
-
Nginx的Timer事件管理。
红黑树定义
写代码之前先写一下红黑树的规则吧
-
每个颜色不是红就是黑。
-
根节点必黑
-
叶子节点必黑
-
红色节点的左右孩子都为黑
-
每个节点到其叶子节点(nil)的所有路径上的黑色节点数量都一样
我的理解:从任一节点到叶子结点的路径上,路径的元素必然有黑色节点,而路径的长度则取决于路径上红色节点的数量,最短的路径上,所有节点都是黑色,这种情况下,查找效率为真实的O(logn),和严格平衡的AVL树一致。而如果在刚刚的最短路径上,也就是所有黑色节点的中间插入红色节点,这样是不会打破红黑树的平衡的(规则5),此时便是最长路径,查找效率为2logn,但依然和logn在同一数量级,因此,红黑树的查找效率可以看做是(Ologn),同时比AVL树拥有更高的插入和删除效率。
红黑树代码框架
//-既然标题是c++,那么就写成满满的c++风格吧
using Color = bool;//-颜色因为只有红或者黑,选择bool类型
using KEY_TYPE = int;//-为了更好理解红黑树,就不写成模板类了,所以首选万年int(笑~)
using VALUE_TYPE = int;//-同理
//-全局静态红黑变量
static const Color red = false;
static const Color black = true;
//-红黑树的节点特点,有color,有parent
class RBtree_node{
public:
Color color;
RBtree_node * parent;
RBtree_node * left;
RBtree_node * right;
KEY_TYPE key;//-后期如果想解耦合,可以将key和value抽离出去
VALUE_TYPE value;
RBtree_node(Color color_):color(color_),parent(nullptr),left(nullptr),right(nullptr),key(-99999){}
RBtree_node(Color color_, KEY_TYPE key_,RBtree_node * nil):
color(color_),parent(nil),left(nil),right(nil),key(key_){}
};
class RBtree{
private:
//-红黑树数据成员:其中nil的意义在于,因为红黑树的所有叶子节点都是黑色的,所以可以将所有临近末尾的节点,
//-都连接到这一个叶子结点nil上,同理,root的parent也可以连接到nil上,形成一个dummy空节点
RBtree_node * root;
RBtree_node * nil;
public :
//-以下实现了红黑树常用接口:
//-构造函数
RBtree(){
nil = new RBtree_node(black);//-为所有叶子节点nil初始化,颜色为黑色
root = nil;//-红黑树为空的时候,让nil作为root
}
//-左旋
void leftRotate(RBtree_node *left_node);
//- 右旋
void rightRotate(RBtree_node * right_node);
//-插入key
void insertNode(KEY_TYPE key);
//-修复插入
void fixInsert(RBtree_node * node);
//-查找某个key的节点
RBtree_node* searchNode(KEY_TYPE key);
//-查找某个节点的中序后继
RBtree_node* successor(RBtree_node * node);
//-删除key
void deleteNode(KEY_TYPE key);
//-修复删除
void fixDelete(RBtree_node * node);
//-层序遍历打印红黑树
void print();
//-打印中序遍历
void printMiddle(RBtree_node * node);
};
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接下来将接口一一实现:
红黑树节点左旋右旋:
实现参照该图,至于学习方法也没啥捷径,只能把这个结构图和变换方式深深印刻在脑海里。
手撕代码的时候想象一下还是容易写的,如果觉得这样很累就纸上画个草图。
由于左旋和右旋是对称的,所以规则只需要记一半。
图1 左旋右旋
//-左旋
void RBtree::leftRotate(RBtree_node *left_node){
RBtree_node * right_node = left_node->right;
//-右节点的左枝条接在左节点的右枝条上
left_node->right = right_node->left;
if(right_node->left!=nil){
left_node->right->parent = left_node;
}
//-右节点接在左节点的父亲上
right_node->parent = left_node->parent;
if(left_node == root){
//-nil不会指向任何节点,但是root->parent是nil
root = right_node;
}
else if(left_node == left_node->parent->left){
left_node->parent->left = right_node;
}else{
left_node->parent->right = right_node;
}
//-左节点接在右节点的左枝上
left_node->parent = right_node;
right_node->left = left_node;
}
//- 右旋:写完左旋后,把所有left和right对调即可
void RBtree::rightRotate(RBtree_node * right_node){
RBtree_node * left_node = right_node->left;
right_node->left = left_node->right;
if(left_node->right!=nil){
right_node->left->parent = right_node;
}
left_node->parent = right_node->parent;
if(right_node == root){
root = left_node;
}
else if(right_node == right_node->parent->right){
right_node->parent->right = left_node;
}else{
right_node->parent->left = left_node;
}
right_node->parent = left_node;
left_node->right = right_node;
}
红黑树的插入,插入修复
插入的步骤原理:
-
找到插入位置,注意红黑树新节点的插入位置都是叶子结点。
-
如果红黑树中没有节点,插入节点需要改变root指向,同时将root的parent指向nil。
-
改变插入节点父亲的左右指针,同时插入节点本身的左右指针指向nil。
-
如果插入节点的父亲是红色,说明平衡被打破了,需要执行修复插入,让红黑树恢复平衡
要点:
-
如果在查找的时候发现元素已经存在,我这里就直接抛弃了新元素的插入,如果要实现红黑树multimap的insert_equal功能可以自己实现一下。
-
为什么要插入修复?
首先我们会强制默认所有的新节点都是红色节点。
因为红色节点不论插在哪个位置,都不会破坏规则5(路径上黑色节点数量相同),唯一可能破坏的是规则4(红色节点的孩子必黑),由于破坏规则5比破坏规则4要容易得多,所以将新节点设置为红色可以尽量地避免破坏规则。
当新的红色节点插入到一个红色节点之后,破坏了规则4,才需要修复,如图2,插入元素16
修复的意义和规则在于,如何将新红节点的父亲(34)变成黑色后,依然能保持红黑树的左右平衡,这个时候才涉及到对伯父节点(184)的讨论
插入修复的步骤原理:
-
我们的目的是为了让左边cur为红的情况下,使父亲变黑且不会破坏平衡。
-
所以只要cur的parent是红色,就一直循环。
-
判断伯父节点(184),如果伯父节点是红色,如图2,那么同时将父亲和伯父改成黑色就不会改变平衡,将祖父(101)变红,让cur变成祖父(101)进入下一轮迭代。
图2 伯父(184)为红
-
如果伯父节点是黑色,如图3,插入节点16
图3 伯父(184)为黑
-
那么将父亲(34)变黑就会让左边多一个黑色,不过可以通过让祖父(101)变红,旋转祖父,让祖父下沉,父亲上浮,这样相当于让老爹变黑同时左右都加了一个黑色,不会破坏平衡。
-
但是旋转祖父需要有个前提条件,插入节点不能是父亲的靠内节点,如图4,插入节点(36)为右孩子,父亲(34)是祖父(101)左枝。
图4,插入节点(36)是靠内节点
-
一旦右旋祖父(101),就会破坏cur(36)和父亲(34)的连接关系,所以必须要把cur从靠内节点变成靠外节,一个方便的方式是让父亲成为新cur(34),并右旋cur(34),如图5,之后再进行上个步骤,将新父亲(36)变黑,祖父(101)变红,右旋祖父。
图5 原cur(36)经过旋转变为父亲,将34作为新cur
要点:
-
终止条件,当当前节点(红)的父亲为黑的时候打破循环(注意回溯到nil的时候的,nil也是黑色)
-
终止循环后,注意如果回溯到root,会改变root的颜色为红,需要在循环结束后fix成黑色。
-
因为父亲是祖父左枝也好右枝也好,变换总是左右对称的,所以规则只需要记一半。
//-插入key
void RBtree::insertNode(KEY_TYPE key){
RBtree_node * prev = nil;
RBtree_node * cur = root;
while(cur!=nil){
prev = cur;
if(key>cur->key){
cur = cur->right;
}else if(key<cur->key){
cur = cur->left;
}else{//-该key已经存在
return;
}
}
//-创建新节点
RBtree_node * new_node = new RBtree_node(red,key,nil);
//-如果节点没有元素
new_node->parent = prev;
if(prev == nil){
root = new_node;
}
else if(key<prev -> key){
prev ->left = new_node;
}else{
prev ->right = new_node;
}
fixInsert(new_node);
print();
}
//-修复插入
void RBtree::fixInsert(RBtree_node * new_node){
while(new_node -> parent->color == red){//-终止条件要注意
//-如果父亲是左枝
if(new_node->parent == new_node -> parent->parent->left){
//-获得其伯父节点
RBtree_node * uncle = new_node->parent->parent->right;
if(uncle->color == red){//-如果伯父是红色,那么将父亲和伯父同时变黑,不会破坏左右平衡
uncle->color = black;
new_node->parent->color = black;
new_node->parent ->parent->color = red;//-将祖父变红,才能实现下一轮回溯修复
new_node = new_node->parent->parent;
}else{//-如果伯父是黑色
//-判断new_node是不是右孩子,如果是右孩子转换成左孩子
if(new_node == new_node -> parent->right){
new_node = new_node->parent;
leftRotate(new_node);
}
//-此时红色节点是左孩子
//-如果结构本是平衡状态,右边本该比左边多一个黑,但是我们将父亲(左)变黑会破坏平衡,
//-所以需要右旋祖父,把父亲上浮,相当于在左枝多一个黑的时候给右枝也多了黑,这样左右就能平衡
new_node->parent->color = black;
new_node->parent ->parent->color = red;
rightRotate(new_node->parent->parent);
}
}
//-如果父亲是右枝(将上边代码的left和right全部对调即可,不用记规则)
else {
RBtree_node * uncle = new_node->parent->parent->left;
if(uncle->color == red){//-如果伯父是红色
uncle->color = black;
new_node->parent->color = black;
new_node->parent ->parent->color = red;
new_node = new_node->parent->parent;
}else{//-如果伯父是黑色
if(new_node == new_node -> parent->left){
new_node = new_node->parent;
rightRotate(new_node);
}
new_node->parent->color = black;
new_node->parent ->parent->color = red;
leftRotate(new_node->parent->parent);
}
}
}
//-如果new_node回溯到root,此时root->parent==nil(black)打破了循环,而此时root被改变成了黑色,违反了规则1,
//-所以最后需要强行把root fix成黑色
root->color = black;
}
红黑树查找某个key,以及找到某个节点的中序后继
主要讲下怎么根据当前节点找中序后继,根据BST的特性
-
如果当前节点有右孩子:其后继肯定在右枝条上,且是右枝条最左边的元素。
-
如果当前节点没有右孩子:根据中序遍历的递归顺序,假设cur是其父亲的左孩子,cur遍历完后,下一个节点(后继)就是父亲,反之,如果cur是右孩子,说明其父亲也递归完了,需要回溯父亲的父亲,所以只需要一直往上找直到cur为其parent的左孩子为止,然后返回parent,而回溯到root的时候,root的父亲虽然是nil,但是nil是没有左右孩子的,所以退出循环。
//-查找某个key的节点
RBtree_node* RBtree::searchNode(KEY_TYPE key){
RBtree_node * cur = root;
while(cur!=nil){
if(key>cur -> key){
cur = cur->right;
}else if(key < cur -> key){
cur = cur->left;
}else{
return cur;
}
}
return cur;
}
//-查找某个节点的中序后继
RBtree_node* RBtree::successor(RBtree_node * node){
//-如果节点有右孩子
if(node->right!=nil){
RBtree_node * res = node -> right;
while(res->left!=nil){
res = res->left;
}
return res;
}else{
while(node!=root&&node!=node->parent->left){
node = node->parent;
}
return node->parent;
}
}
红黑树删除,修复删除
删除的步骤原理:
-
类似二叉堆,当我们从栈顶pop元素后,需要用二叉树末尾节点代替原来的root,而后从二叉堆顶部开始向下修复,同理,我们要删除树上的一个节点,自然需要一个节点来顶替删除节点(key_node)的位置,因次,我们并不一定要在数据结构上真正删除key_node,可以找到那个顶替节点(delete_node),将顶替节点的数据覆盖key_node,而在数据结构上真正删除的是那个顶替节点(delete_node)。
-
在数据结构上真正删除哪个节点(delete_node怎么取),取决于(key_node)是否有左右枝条,
-
如果key_node左右孩子都没有,说明是叶子节点,直接删除key_node即可,delete_node就是key_node本身。
-
如果key_node左右孩子只有其一,那么删除key_node只需要将孩子接在祖父上,删除自己即可,所以delete_node依旧是key_node本身。
-
如果key_node左右孩子都有,那么可以根据上面的successor函数,找到key_node的直接后继,也就是删除节点右边最小的元素,将其本身数据用来顶替key_node,不会破坏BST的性质。之后将其作为delete_node在数据结构上删除即可,如图6。
图6
-
找到delete_node后,还要找到delete_node的孩子(delete_son),将delete_son接在delete_node的父亲上。
-
判断delete_node是否是黑色,如果是黑色,则删除了该元素必会破坏红黑树的平衡(规则5),需要修复fix_delete,而修复从delete_son开始。
要点:
-
记得额外判断如果delete_node是root的情况,需要更新其孩子delete_son为新的root。
修复删除的步骤原理:
-
删除节点delete_node如果是黑色的,说明树中有一个枝条(假设是左枝)的黑色节点必会比兄弟枝条(右枝)少一个。我们怎么才能使左右重新平衡,要么让左枝条黑色节点+1,要么让右枝条黑色节点-1。后续步骤全都以delete_son为其父左枝条为例,因为对称,依旧只需要记一半的规则。
-
让delete_son的兄弟bro变成黑色,如果bro是红色,则bro->黑色,parent->红色,左旋parent,此时bro的左枝会变成新的bro,因为bro是红色,所以根据规则4,左枝必为黑,即新bro变为黑色。
-
判断bro的孩子,
-
如果左黑右黑,将bro->红色,不会改变bro后续孩子的平衡,同时,bro所在的右枝条的黑色节点-1,红黑树重新平衡,将父亲作为新的delete_son继续循环,直到delete_son为红色。
-
如果左红右黑,通过右旋bro,变成左黑右红。
-
如果左黑右红。bro继承父亲的颜色,将bro的父亲变黑,右孩子变黑(右枝黑+1),左旋父亲(左枝黑+1,右枝黑-1),总的来说delete_son所在的左枝条的黑色节点+1,红黑树重新平衡,并且直接让delete_son=root退出循环。
要点:
-
终止条件:当delete_son==root或者delete_son为红的时候终止循环。
//-删除key
void RBtree::deleteNode(KEY_TYPE key){
//-查找key所在节点
RBtree_node * key_node = searchNode(key);
//-实际删除的节点
RBtree_node* delete_node;
//-delete_node的孩子
RBtree_node* delete_son;
//-如果同时有左枝或者右枝条
if(key_node->left != nil&&key_node->right != nil){
delete_node = successor(key_node);
delete_son = delete_node->right;
}//-如果仅有左枝或者右枝条或者左右都没有
else{
delete_node = key_node;
if(key_node->left != nil){
delete_son = key_node->left;
}else{
delete_son = key_node->right;
}
}
//-删除deletenode
delete_son->parent = delete_node->parent;
//-先判断deletenode是不是根节点
if(delete_node == root){
root = delete_son;
}
else if(delete_node == delete_node->parent->left){
delete_node->parent->left = delete_son;
}else{
delete_node -> parent -> right = delete_son;
}
//-覆盖key_node原有数据
key_node->key = delete_node -> key;
key_node ->value = delete_node -> value;
//-如果删除节点是黑色的,需要修复delete_son,注意是孩子
if(delete_node->color == black){
fixDelete(delete_son);
}
//-释放空间
delete delete_node;
//-打印
print();
}
//-修复删除
void RBtree::fixDelete(RBtree_node * delete_son){
//-修复的原因是因为delete_son所在的枝条的黑节点比另一个枝条少一个,所以不平衡,所以需要填上左边缺失的黑,或者减掉右边多余的黑
//-当delete_son是黑色的一直循环
while(delete_son!=root&&delete_son->color == black){
//-判断delete_son所在枝条,如果是左枝
if(delete_son == delete_son->parent->left){
//-如果兄弟是红色的
RBtree_node * bro = delete_son->parent->right;
if(bro->color == red){
bro->color = black;//-兄弟变黑
delete_son->parent->color = red;//-父亲变红
leftRotate(delete_son->parent);//-左旋父亲,兄弟上浮,相当于左右都加了一个黑,不改变平衡状态
bro = delete_son->parent->right;//-新的bro是原来bro的左枝,因为原bro是红的,其左右枝都是黑色的,这样保证新的兄弟是黑色的
}
//-此时兄弟是黑色的,判断兄弟的孩子
//-左黑右黑(兄弟的孩子平衡了)
if(bro->left->color == black&&bro->right -> color == black){
bro->color = red;//-相当于右边减去多的一个黑,达到平衡
delete_son = delete_son->parent;
}else{
//-如果是左红右黑,变成左黑右红
if (bro->right->color == black){
bro -> color = red;
bro->left->color = black;
rightRotate(bro);//-左节点上浮,相当于左右都加了一个黑,不改变平衡
}
bro->color = bro->parent -> color;
bro->parent -> color = black;
bro->right->color = black;//-给右边加了一个黑
leftRotate(delete_son->parent);//-父亲下沉,兄弟上浮,左边加一个黑,右边减一个黑,总体上左边填上了缺少的黑也达到了平衡
delete_son = root;
}
}
//-如果是右枝(不用记规则,把上面的代码left和right对调即可)
else {
RBtree_node * bro = delete_son->parent->left;
if(bro->color == red){
bro->color = black;
delete_son->parent->color = red;
rightRotate(delete_son->parent);
bro = delete_son->parent->left;
}
if(bro->right->color == black&&bro->left -> color == black){
bro->color = red;
delete_son = delete_son->parent;
}else{
if (bro->left->color == black){
bro -> color = red;
bro->right->color = black;
leftRotate(bro);
}
bro->color = bro->parent -> color;
bro->parent -> color = black;
bro->left->color = black;
rightRotate(delete_son->parent);
delete_son = root;
}
}
}
delete_son->color = black;
}
二叉树层序遍历和中序遍历
每次插入删除的时候,使用层序遍历打印一遍二叉树,可以验证一下是否正确。
每个节点都有前缀,b代表黑节点,r代表红节点。
//-层序遍历打印红黑树
void RBtree::print(){
std::deque<RBtree_node*> dqueue;//-使用deque实现队列
dqueue.push_back(root);
while(!dqueue.empty()){
int size = (int)dqueue.size();
for (int i = 0; i < size; ++i) {
RBtree_node* temp = dqueue.front();
dqueue.pop_front();
if(temp->left!=nullptr){
dqueue.push_back(temp -> left);
}
if(temp -> right != nullptr){
dqueue.push_back(temp -> right);
}
std::string color = temp->color?"b: ":"r: ";
std::string keystr = temp==nil?"nil":std::to_string(temp->key);
std::cout<<color<<keystr<<" ";
}
std::cout<<std::endl;
}
}
//-打印中序遍历
void RBtree::printMiddle(RBtree_node * node){
if(node == nil){
return;
}
printMiddle(node->left);
std::string color = node->color?"b:":"r:";
std::cout<<color<<std::to_string(node->key)<<" ";
printMiddle(node->right);
}
红黑树测试代码
写个循环来插入元素,输入i插入元素,输入d删除元素,输入q退出程序。
附上一个在线生成红黑树的连接,可以配合测试自己写的红黑树的正确性
红黑树动画在线演示
int main(){
RBtree rb;
std::string select;
KEY_TYPE key;
while(true){
std::cout<<"\n输入操作:i:插入key,d:删除key q:退出"<<std::endl;
std::cin>>select;
if(select == "i"){
std::cout<<"输入key"<<std::endl;
std::cin>>key;
rb.insertNode(key);
}else if(select == "d"){
std::cout<<"输入key"<<std::endl;
std::cin>>key;
rb.deleteNode(key);
}else if(select == "q"){
break;
}else{
std::cout<<"输入不合法,重新输入"<<std::endl;
}
}
return 0;
}
完整代码
#include <iostream>
#include <deque>
#include <string>
#include <vector>
//-既然标题是c++,那么就写成满满的c++风格吧
using Color = bool;//-颜色因为只有红或者黑,选择bool类型
using KEY_TYPE = int;//-为了更好理解红黑树,就不写成模板类了,所以首选万年int(笑~)
using VALUE_TYPE = int;//-同理
//-全局静态红黑变量
static const Color red = false;
static const Color black = true;
//-红黑树的节点特点,有color,有parent
class RBtree_node{
public:
Color color;
RBtree_node * parent;
RBtree_node * left;
RBtree_node * right;
KEY_TYPE key;//-后期如果想解耦合,可以将key和value抽离出去
VALUE_TYPE value;
RBtree_node(Color color_):color(color_),parent(nullptr),left(nullptr),right(nullptr),key(-99999){}
RBtree_node(Color color_, KEY_TYPE key_,RBtree_node * nil):
color(color_),parent(nil),left(nil),right(nil),key(key_){}
};
class RBtree{
private:
//-红黑树数据成员:其中nil的意义在于,因为红黑树的所有叶子节点都是黑色的,所以可以将所有临近末尾的节点,
//-都连接到这一个叶子结点nil上,同理,root的parent也可以连接到nil上,形成一个dummy空节点
RBtree_node * root;
RBtree_node * nil;
public :
//-以下实现了红黑树常用接口:
//-构造函数
RBtree(){
nil = new RBtree_node(black);//-为所有叶子节点nil初始化,颜色为黑色
root = nil;//-红黑树为空的时候,让nil作为root
}
//-左旋
void leftRotate(RBtree_node *left_node);
//- 右旋
void rightRotate(RBtree_node * right_node);
//-插入key
void insertNode(KEY_TYPE key);
//-修复插入
void fixInsert(RBtree_node * node);
//-查找某个key的节点
RBtree_node* searchNode(KEY_TYPE key);
//-查找某个节点的中序后继
RBtree_node* successor(RBtree_node * node);
//-删除key
void deleteNode(KEY_TYPE key);
//-修复删除
void fixDelete(RBtree_node * node);
//-层序遍历打印红黑树
void print();
//-打印中序遍历
void printMiddle(RBtree_node * node);
};
//-左旋
void RBtree::leftRotate(RBtree_node *left_node){
RBtree_node * right_node = left_node->right;
//-右节点的左枝条接在左节点的右枝条上
left_node->right = right_node->left;
if(right_node->left!=nil){
left_node->right->parent = left_node;
}
//-右节点接在左节点的父亲上
right_node->parent = left_node->parent;
if(left_node == root){
//-nil不会指向任何节点,但是root->parent是nil
root = right_node;
}
else if(left_node == left_node->parent->left){
left_node->parent->left = right_node;
}else{
left_node->parent->right = right_node;
}
//-左节点接在右节点的左枝上
left_node->parent = right_node;
right_node->left = left_node;
}
//- 右旋:写完左旋后,把所有left和right对调即可
void RBtree::rightRotate(RBtree_node * right_node){
RBtree_node * left_node = right_node->left;
right_node->left = left_node->right;
if(left_node->right!=nil){
right_node->left->parent = right_node;
}
left_node->parent = right_node->parent;
if(right_node == root){
root = left_node;
}
else if(right_node == right_node->parent->right){
right_node->parent->right = left_node;
}else{
right_node->parent->left = left_node;
}
right_node->parent = left_node;
left_node->right = right_node;
}
//-插入key
void RBtree::insertNode(KEY_TYPE key){
RBtree_node * prev = nil;
RBtree_node * cur = root;
while(cur!=nil){
prev = cur;
if(key>cur->key){
cur = cur->right;
}else if(key<cur->key){
cur = cur->left;
}else{//-该key已经存在
return;
}
}
//-创建新节点
RBtree_node * new_node = new RBtree_node(red,key,nil);
//-如果节点没有元素
new_node->parent = prev;
if(prev == nil){
root = new_node;
}
else if(key<prev -> key){
prev ->left = new_node;
}else{
prev ->right = new_node;
}
fixInsert(new_node);
print();
}
//-修复插入
void RBtree::fixInsert(RBtree_node * new_node){
while(new_node -> parent->color == red){//-终止条件要注意
//-如果父亲是左枝
if(new_node->parent == new_node -> parent->parent->left){
//-获得其伯父节点
RBtree_node * uncle = new_node->parent->parent->right;
if(uncle->color == red){//-如果伯父是红色,那么将父亲和伯父同时变黑,不会破坏左右平衡
uncle->color = black;
new_node->parent->color = black;
new_node->parent ->parent->color = red;//-将祖父变红,才能实现下一轮回溯修复
new_node = new_node->parent->parent;
}else{//-如果伯父是黑色
//-判断new_node是不是右孩子,如果是右孩子转换成左孩子
if(new_node == new_node -> parent->right){
new_node = new_node->parent;
leftRotate(new_node);
}
//-此时红色节点是左孩子
//-如果结构本是平衡状态,右边本该比左边多一个黑,但是我们将父亲(左)变黑会破坏平衡,
//-所以需要右旋祖父,把父亲上浮,相当于在左枝多一个黑的时候给右枝也多了黑,这样左右就能平衡
new_node->parent->color = black;
new_node->parent ->parent->color = red;
rightRotate(new_node->parent->parent);
}
}
//-如果父亲是右枝(将上边代码的left和right全部对调即可,不用记规则)
else {
RBtree_node * uncle = new_node->parent->parent->left;
if(uncle->color == red){//-如果伯父是红色
uncle->color = black;
new_node->parent->color = black;
new_node->parent ->parent->color = red;
new_node = new_node->parent->parent;
}else{//-如果伯父是黑色
if(new_node == new_node -> parent->left){
new_node = new_node->parent;
rightRotate(new_node);
}
new_node->parent->color = black;
new_node->parent ->parent->color = red;
leftRotate(new_node->parent->parent);
}
}
}
//-如果new_node回溯到root,此时root->parent==nil(black)打破了循环,而此时root被改变成了黑色,违反了规则1,
//-所以最后需要强行把root fix成黑色
root->color = black;
}
//-查找某个key的节点
RBtree_node* RBtree::searchNode(KEY_TYPE key){
RBtree_node * cur = root;
while(cur!=nil){
if(key>cur -> key){
cur = cur->right;
}else if(key < cur -> key){
cur = cur->left;
}else{
return cur;
}
}
return cur;
}
//-查找某个节点的中序后继
RBtree_node* RBtree::successor(RBtree_node * node){
//-如果节点有右孩子
if(node->right!=nil){
RBtree_node * res = node -> right;
while(res->left!=nil){
res = res->left;
}
return res;
}else{
while(node!=root&&node!=node->parent->left){
node = node->parent;
}
return node->parent;
}
}
//-删除key
void RBtree::deleteNode(KEY_TYPE key){
//-查找key所在节点
RBtree_node * key_node = searchNode(key);
//-实际删除的节点
RBtree_node* delete_node;
//-delete_node的孩子
RBtree_node* delete_son;
//-如果同时有左枝或者右枝条
if(key_node->left != nil&&key_node->right != nil){
delete_node = successor(key_node);
delete_son = delete_node->right;
}//-如果仅有左枝或者右枝条或者左右都没有
else{
delete_node = key_node;
if(key_node->left != nil){
delete_son = key_node->left;
}else{
delete_son = key_node->right;
}
}
//-删除deletenode
delete_son->parent = delete_node->parent;
//-先判断deletenode是不是根节点
if(delete_node == root){
root = delete_son;
}
else if(delete_node == delete_node->parent->left){
delete_node->parent->left = delete_son;
}else{
delete_node -> parent -> right = delete_son;
}
//-覆盖key_node原有数据
key_node->key = delete_node -> key;
key_node ->value = delete_node -> value;
//-如果删除节点是黑色的,需要修复delete_son,注意是孩子
if(delete_node->color == black){
fixDelete(delete_son);
}
//-释放空间
delete delete_node;
//-打印
print();
}
//-修复删除
void RBtree::fixDelete(RBtree_node * delete_son){
//-修复的原因是因为delete_son所在的枝条的黑节点比另一个枝条少一个,所以不平衡,所以需要填上左边缺失的黑,或者减掉右边多余的黑
//-当delete_son是黑色的一直循环
while(delete_son!=root&&delete_son->color == black){
//-判断delete_son所在枝条,如果是左枝
if(delete_son == delete_son->parent->left){
//-如果兄弟是红色的
RBtree_node * bro = delete_son->parent->right;
if(bro->color == red){
bro->color = black;//-兄弟变黑
delete_son->parent->color = red;//-父亲变红
leftRotate(delete_son->parent);//-左旋父亲,兄弟上浮,相当于左右都加了一个黑,不改变平衡状态
bro = delete_son->parent->right;//-新的bro是原来bro的左枝,因为原bro是红的,其左右枝都是黑色的,这样保证新的兄弟是黑色的
}
//-此时兄弟是黑色的,判断兄弟的孩子
//-左黑右黑(兄弟的孩子平衡了)
if(bro->left->color == black&&bro->right -> color == black){
bro->color = red;//-相当于右边减去多的一个黑,达到平衡
delete_son = delete_son->parent;
}else{
//-如果是左红右黑,变成左黑右红
if (bro->right->color == black){
bro -> color = red;
bro->left->color = black;
rightRotate(bro);//-左节点上浮,相当于左右都加了一个黑,不改变平衡
}
bro->color = bro->parent -> color;
bro->parent -> color = black;
bro->right->color = black;//-给右边加了一个黑
leftRotate(delete_son->parent);//-父亲下沉,兄弟上浮,左边加一个黑,右边减一个黑,总体上左边填上了缺少的黑也达到了平衡
delete_son = root;
}
}
//-如果是右枝(不用记规则,把上面的代码left和right对调即可)
else {
RBtree_node * bro = delete_son->parent->left;
if(bro->color == red){
bro->color = black;
delete_son->parent->color = red;
rightRotate(delete_son->parent);
bro = delete_son->parent->left;
}
if(bro->right->color == black&&bro->left -> color == black){
bro->color = red;
delete_son = delete_son->parent;
}else{
if (bro->left->color == black){
bro -> color = red;
bro->right->color = black;
leftRotate(bro);
}
bro->color = bro->parent -> color;
bro->parent -> color = black;
bro->left->color = black;
rightRotate(delete_son->parent);
delete_son = root;
}
}
}
delete_son->color = black;
}
//-层序遍历打印红黑树
void RBtree::print(){
std::deque<RBtree_node*> dqueue;//-使用deque实现队列
dqueue.push_back(root);
while(!dqueue.empty()){
int size = (int)dqueue.size();
for (int i = 0; i < size; ++i) {
RBtree_node* temp = dqueue.front();
dqueue.pop_front();
if(temp->left!=nullptr){
dqueue.push_back(temp -> left);
}
if(temp -> right != nullptr){
dqueue.push_back(temp -> right);
}
std::string color = temp->color?"b: ":"r: ";
std::string keystr = temp==nil?"nil":std::to_string(temp->key);
std::cout<<color<<keystr<<" ";
}
std::cout<<std::endl;
}
}
//-打印中序遍历
void RBtree::printMiddle(RBtree_node * node){
if(node == nil){
return;
}
printMiddle(node->left);
std::string color = node->color?"b:":"r:";
std::cout<<color<<std::to_string(node->key)<<" ";
printMiddle(node->right);
}
int main(){
RBtree rb;
std::string select;
KEY_TYPE key;
while(true){
std::cout<<"\n输入操作:i:插入key,d:删除key q:退出"<<std::endl;
std::cin>>select;
if(select == "i"){
std::cout<<"输入key"<<std::endl;
std::cin>>key;
rb.insertNode(key);
}else if(select == "d"){
std::cout<<"输入key"<<std::endl;
std::cin>>key;
rb.deleteNode(key);
}else if(select == "q"){
break;
}else{
std::cout<<"输入不合法,重新输入"<<std::endl;
}
}
return 0;
}