数据结构--红黑树
一、红黑树
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1、定义:红黑树是一棵二叉搜索树,它在每个节点上增加了一个存储位来表示节点的颜色,可以是Red或Black。通过对任何一条从根到叶子简单路径上的颜色来约束,红黑树保证最长路径不超过最短路径的两倍,因而近似于平衡。
2、性质:
每个节点,非黑即红;
根节点为黑色;
如果一个节点是红色的,则它的2个子节点是黑色的(没有连续的红节点);
对每个节点,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。(每条路径的黑色节点的数量相等);
每个叶子节点都是黑色的(这里的叶子节点是指的NIL节点(空节点));
二、红黑树相关
1、红黑树保证最长路径不超过最短路径的两倍,因而近似于平衡。
如图所示,插入节点后,为了保持红黑树,最长路径最多是最短路径的 2倍。
2、插入节点:
注:cur为当前节点,parent父节点,grandpa祖父节点,uncle叔叔节点
(1)第一种情况
cur为红,parent为红,grandpa为黑,uncle存在且为红 --->
则将parent,uncle改为黑,grandpa改为红,然后把grandpa当成cur,继续向上调整。
(2)第二种情况
cur为红,parent为红,grandpa为黑,uncle不存在/uncle为黑 --->
parent为grandpa的左孩子,cur为p的左孩子,则进行右单旋转;相反,p为g的右孩子,cur为p的右孩子,则进行左单旋转;
parent、grandpa变色--parent变黑,grandpa变红。
(3)第三种情况
cur为红,parent为红,grandpa为黑,uncle不存在/uncle为黑 -->
parent为grandpa的左孩子,cur为parent的右孩子,则针对parent做左单旋转;相反,parent为grandpa的右孩子,cur为p的左孩子,则针对parent做右单旋转,则转换成了情况2。
3、判断红黑树:根据红黑树的性质进行判定。
4、红黑树和AVL树的比较:
红黑树和AVL树都是高效的平衡二叉树,增删查改的时间复杂度都是O(lg(N));
红黑树的不追求完全平衡,保证最长路径不超过最短路径的2倍,相对而言,降低了旋转的要求,所以性能跟AVL树差不多,但是红黑树实现更简单,所以实际运用中红黑树更多。
三、相关实现
1、节点
enum Color { RED,BLACK, }; templatestruct RBTreeNode { RBTreeNode *_left; RBTreeNode *_right; RBTreeNode *_parent; K _key; V _value; Color _col; RBTreeNode(const K& key,const V& value) :_key(key) ,_value(value) ,_col(RED) ,_left(NULL) ,_right(NULL) ,_parent(NULL) {} };
2、红黑树及相关实现
templateclass RBTree { typedef RBTreeNode Node; public: RBTree() :_root(NULL) {} bool Insert(const K& key,const V& value) { //插入节点 if(_root == NULL) { _root=new Node(key,value); return true; } Node *cur=_root; Node *parent=NULL; while(cur) { if(cur->_key < key) { parent=cur; cur=cur->_right; } else if(cur->_key > key) { parent=cur; cur=cur->_left; } else { return false; } } cur=new Node(key,value); if(parent->_key < key) { parent->_right=new Node(key,value); parent->_right=parent; } else { parent->_left=new Node(key,value); parent->_right=parent; } //更正信息 while(cur != _root && parent->_col == RED) { Node *grandpa=parent->_right; if(grandpa->_left == parent) { Node *uncle=grandpa->_right; if(uncle && uncle->_col == RED) // 第1种情况 { parent->_col=uncle->_col=BLACK; grandpa->_col=RED; //继续向上调 cur=grandpa; parent=cur->_parent; } else { // 第3种情况:双旋转 --> 单旋转 if(cur == parent->_right) { RotateL(parent);//左单旋 swap(cur,parent); } //第2种情况 parent->_col=BLACK; grandpa->_col=RED; RotateR(grandpa);//右单旋 break; } } else { Node *uncle=grandpa->_left; if(uncle && uncle->_col == RED) // 第1种情况 { parent->_col=uncle->_col=BLACK; grandpa->_col=RED; //继续向上调 cur=grandpa; parent=cur->_parent; } else { // 第3种情况:双旋转 --> 单旋转 if(cur == parent->_left) { RotateR(parent);//左单旋 swap(cur,parent); } //第2种情况 parent->_col=BLACK; grandpa->_col=RED; RotateR(grandpa);//右单旋 break; } } } return true; } bool IsBlance() { if(_root == NULL) return; if(_root->_col == RED) return false; int k=0; Node *cur=_root; while(cur) { if(cur->_col == BLACK) ++k; cur=cur->_left; } int count=0; return _IsBlance(_root,k,count); } protected: bool _IsBlance(Node *root,const int k,int count) { if(root == NULL) return true; //红黑树父子节点颜色不能相同 if(root->_col == RED && root->_parent->_col == RED) { cout<<"错误:出现连续红色节点" _key< _col == BLACK) ++count; //每条路径中黑色节点数量相等 if(root->_left == NULL && root->_right == NULL && k != count) { cout<<"错误:黑色节点数目不等"< _left,k,count) && _IsBlance(root->_right,k,count); } protected: Node *_root; };
3、总结:
红黑树也是一种平衡二叉树,通过存储节点的颜色红黑,对其进行处理,使其处于平衡状态。红黑树插入节点时,主要分三种情况,按照不同情况处理。删除时和AVL树类似,只是需要注意旋转及更该节点颜色。
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