时间:2022-11-13 10:13:44 | 栏目:C代码 | 点击:次
红黑树的概念 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。
红黑树和AVL树都是高效的平衡二叉树,增删改查的时间复杂度都是O(),红黑树不追求绝对平衡,其只需保证最长路径不超过最短路径的2倍,相对而言,降低了插入和旋转的次数,所以在经常进行增删的结构中性能比AVL树更优,而且红黑树实现比较简单,所以实际运用中红黑树更多。
enum Color { BLACK, RED }; template<class T> struct RBTreeNode { RBTreeNode<T>* _left; RBTreeNode<T>* _right; RBTreeNode<T>* _parent; Color _col; T _data; RBTreeNode(const T& data) : _left(nullptr) , _right(nullptr) , _parent(nullptr) , _col(RED) ,_data(data) {} };
约定:cur为当前节点,p为父节点,g为祖父节点,u为叔叔节点
如果g是根节点,调整完成后,需要将g改为黑色
如果g是子树,g一定有双亲,且g的双亲如果是红色,需要继续向上调整。
情况二:cur为红,p为红,g为黑,u不存在/u为黑
解决方法:p为g的左孩子,cur为p的左孩子,则进行右单旋;p为g的右孩子,cur为p的右孩子,则进行左单旋。
p变黑,g变红。
1.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。
2.如果u节点存在,则其一定是黑色的,cur一定不是新增节点,那么cur节点原来的颜色一定是黑色的,是作为子树的祖父,由第一种情况变化过来的
情况三:cur为红,p为红,g为黑,u不存在/u为黑(折线型)
p为g的左孩子,cur为p的右孩子,则针对p做左单旋转;
p为g的右孩子,cur为p的左孩子,则针对p做右单旋转。
即转换为了情况二。再对g做对于旋转。即进行双旋转。
// T->K set // T->pair<const K, V> map template<class K, class T, class KeyOfT> class RBTree { typedef RBTreeNode<T> Node; public: typedef RBTreeIterator<T, T&, T*> iterator; typedef RBTreeIterator<T, const T&, const T*> const_iterator; iterator begin(); iterator end(); RBTree() :_root(nullptr) {} // 拷贝构造和赋值重载 // 析构 Node* Find(const K& key); pair<iterator, bool> Insert(const T& data) { if (_root == nullptr) { _root = new Node(data); _root->_col = BLACK; return make_pair(iterator(_root), true); } Node* parent = nullptr; Node* cur = _root; KeyOfT kot; while (cur) { if (kot(cur->_data) < kot(data)) { parent = cur; cur = cur->_right; } else if (kot(cur->_data) > kot(data)) { parent = cur; cur = cur->_left; } else { return make_pair(iterator(cur), false); } } // 新增节点,颜色是红色,可能破坏规则3,产生连续红色节点 cur = new Node(data); Node* newnode = cur; cur->_col = RED; if (kot(parent->_data) < kot(data)) { parent->_right = cur; cur->_parent = parent; } else { parent->_left = cur; cur->_parent = parent; } // 控制近似平衡 while (parent && parent->_col == RED) { Node* grandfather = parent->_parent; if (parent == grandfather->_left) { Node* uncle = grandfather->_right; // 情况一:uncle存在且为红,进行变色处理,并继续往上更新处理 if (uncle && uncle->_col == RED) { parent->_col = uncle->_col = BLACK; grandfather->_col = RED; cur = grandfather; parent = cur->_parent; } // 情况二+三:uncle不存在,或者存在且为黑,需要旋转+变色处理 else { // 情况二:单旋+变色 if (cur == parent->_left) { RotateR(grandfather); parent->_col = BLACK; grandfather->_col = RED; } else // 情况三:双旋 + 变色 { RotateL(parent); RotateR(grandfather); cur->_col = BLACK; grandfather->_col = RED; } break; } } else // (parent == grandfather->_right) { Node* uncle = grandfather->_left; if (uncle && uncle->_col == RED) { parent->_col = uncle->_col = BLACK; grandfather->_col = RED; cur = grandfather; parent = cur->_parent; } else { if (parent->_right == cur) { RotateL(grandfather); parent->_col = BLACK; grandfather->_col = RED; } else { RotateR(parent); RotateL(grandfather); cur->_col = BLACK; grandfather->_col = RED; } break; } } } _root->_col = BLACK; return make_pair(iterator(newnode), true); } void RotateR(Node* parent); void RotateL(Node* parent); private: Node* _root; };
红黑树的检测分为两步:
此处用未改造过的红黑树
template<class K, class V> struct RBTreeNode { RBTreeNode<K, V>* _left; RBTreeNode<K, V>* _right; RBTreeNode<K, V>* _parent; Colour _col; pair<K, V> _kv; RBTreeNode(const pair<K, V>& kv) :_left(nullptr) , _right(nullptr) , _parent(nullptr) , _col(RED) , _kv(kv) {} }; template<class K, class V> class RBTree { typedef RBTreeNode<K, V> Node; public: RBTree() :_root(nullptr) {} bool Insert(const pair<K, V>& kv); void RotateR(Node* parent); void RotateL(Node* parent); void _InOrder(Node* root) { if (root == nullptr) { return; } _InOrder(root->_left); cout << root->_kv.first << " "; _InOrder(root->_right); } void InOrder() { _InOrder(_root); cout<<endl; } bool CheckRED_RED(Node* cur) { if (cur == nullptr) { return true; } if (cur->_col == RED && cur->_parent->_col == RED) { cout << "违反规则三,存在连续的红色节点" << endl; return false; } return CheckRED_RED(cur->_left) && CheckRED_RED(cur->_right); } // 检查每条路径黑色节点的数量 bool CheckBlackNum(Node* cur, int blackNum, int benchmark) { if (cur == nullptr) { if (blackNum != benchmark){ cout << "违反规则四:黑色节点的数量不相等" << endl; return false;} return true; } if (cur->_col == BLACK) ++blackNum; return CheckBlackNum(cur->_left, blackNum, benchmark) && CheckBlackNum(cur->_right, blackNum, benchmark); } bool IsBalance() { if (_root == nullptr) { return true; } if (_root->_col == RED) { cout << "根节点是红色,违反规则二" << endl; return false; } // 算出最左路径的黑色节点的数量作为基准值 int benchmark = 0; Node* cur = _root; while (cur) { if (cur->_col == BLACK) { ++benchmark; } cur = cur->_left; } int blackNum = 0; return CheckRED_RED(_root) && CheckBlackNum(_root, blackNum, benchmark); } private: Node* _root; }; void TestRBTree1() { const int n = 1000000; vector<int> a; a.reserve(n); srand(time(0)); for (size_t i = 0; i < n; ++i) { a.push_back(rand()); } RBTree<int, int> t1; for (auto e : a) { t1.Insert(make_pair(e, e)); } cout << t1.IsBalance() << endl; //t1.InOrder(); }
begin()与end()
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
typedef RBTreeIterator<T, T&, T*> iterator; typedef RBTreeIterator<T, const T&, const T*> const_iterator; iterator begin() { Node* left = _root; while (left && left->_left) { left = left->_left; } //return left return iterator(left); } iterator end() { return iterator(nullptr); }
操作符重载
template<class T, class Ref, class Ptr> struct RBTreeIterator { typedef RBTreeNode<T> Node; typedef RBTreeIterator<T, Ref, Ptr> Self; Node* _node; RBTreeIterator(Node* node = nullptr) :_node(node) {} Ref operator*() { return _node->_data; } Ptr operator->() { return &_node->_data; } Self& operator--() { // 跟++基本是反过来 return *this; } Self& operator++() { if (_node->_right) { // 右子树中序第一个节点,也就是右子树的最左节点 Node* subLeft = _node->_right; while (subLeft->_left) { subLeft = subLeft->_left; } _node = subLeft; } else { // 当前子树已经访问完了,要去找祖先访问,沿着到根节点的路径往上走, // 找孩子是父亲左的那个父亲节点 Node* cur = _node; Node* parent = cur->_parent; while (parent && parent->_right == cur) { cur = parent; parent = parent->_parent; } _node = parent; } return *this; } bool operator!=(const Self& s) const { return _node != s._node; } bool operator==(const Self& s) const { return _node == s._node; } };
#pragma once #include "RBTree.h" namespace MyMap { template < class K, class V> class map { struct MapKeyOfT { const K& operator()(const pair<const K, V>& kv) { return kv.first; } }; public: typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::iterator iterator; iterator begin() { return _t.begin(); } iterator end() { return _t.end(); } pair<iterator, bool> insert(const pair<const K, V>& kv) { return _t.Insert(kv); } V& operator[](const K& key) { pair<iterator, bool> ret = _t.Insert(make_pair(key, V())); return ret.first->second; } private: RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT> _t; }; void test_map() { map<string, string> dict; dict.insert(make_pair("sort", "排序")); dict.insert(make_pair("string", "字符串")); dict.insert(make_pair("debug", "找虫子")); dict.insert(make_pair("set", "集合")); map<string, string>::iterator it = dict.begin(); while (it != dict.end()) { cout << it->first << ":" << it->second << endl; ++it; } cout << endl; } }
#pragma once #include "RBTree.h" namespace MySet { template < class K> class set { struct SetKeyOfT { const K& operator()(const K& key) { return key; } }; public: typedef typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::iterator iterator; iterator begin() { return _t.begin(); } iterator end() { return _t.end(); } pair<iterator, bool> insert(const K& key) { return _t.Insert(key); } private: RBTree<K, K, SetKeyOfT> _t; }; void test_set() { set<int> s; s.insert(1); s.insert(3); s.insert(7); s.insert(2); s.insert(12); s.insert(22); s.insert(2); s.insert(23); s.insert(-2); s.insert(-9); s.insert(30); set<int>::iterator it = s.begin(); while (it != s.end()) { cout << *it << " "; ++it; } cout << endl; for (auto e : s) { cout << e << " "; } cout << endl; } }