【数据结构】红黑树的插入与验证

文章目录

  • 一、基本概念
    • 1.时代背景
    • 2. 基本概念
    • 3.基本性质
  • 二、实现原理
    • 1. 插入
      • 1.1变色
      • 1.2旋转+变色
        • ①左旋
        • ②右旋
        • ③右左双旋
        • ④左右双旋
    • 2.验证
  • 源码
  • 总结

一、基本概念

1.时代背景

  • 1972年鲁道夫·拜尔(Rudolf Bayer)发明了一种数据结构，这是一种特殊的B树4阶情况。这些树保持了从根到叶的所有路径，节点数量相同，创造了完美平衡的树。但是，它们不是二叉搜索树。拜耳在他的论文中称它们为“对称二元B树”。这是红黑树的起源。

在这里插入图片描述

  • 在1978年的一篇论文“平衡树的二色框架”中，列奥尼达斯·吉巴斯（Leonidas J. Guibas ）和罗伯特·塞奇威克（Robert Sedgewick）从对称的二元B树中推导出了红黑树。选择“红色”是因为它是作者在施乐PARC工作时可用的彩色激光打印机产生的最好看的颜色。吉巴斯的另一个回应说，这是因为他们可以使用红色和黑色的笔来画树。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

第一张为——列奥尼达斯·吉巴斯，第二张为——罗伯特·塞奇威克。

  • 1993年，Arne Andersson引入了右倾树的想法，以简化插入和删除操作。
    在这里插入图片描述
  • 1999年，Chris Okasaki展示了如何使插入操作纯粹功能化。它的平衡功能只需要处理 4 个不平衡情况和一个默认平衡情况。
    在这里插入图片描述

详细请看：维基百科

2. 基本概念

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。

  • 实现平衡的关键：最长路径小于等于最短路径的两倍。

3.基本性质

  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(如果一个结点是黑色的，则其两个孩子可以是红的也可以是黑的。)
  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）

强调：2，3，4点是有关联的，且是最关键的3点。

  • 假设根节点如果是红的，那么插入的结点就是只能是黑的（3），那么就违背了（4）。
  • 对于3分析，孩子结点为空，但空节点也被理解成黑色(5)，因此(5)是用来辅助(3)的。
  • 对于4分析，可推理出两个结论——
    1 . 插入结点必须为红色的。
    2 . 满足最长路径小于最短路径的两倍(概念)。对此点可以看做间隔问题，即n个数之间（不算头一个数），有n个间隔，即n个黑结点（不算根节点），之间最多有n个红结点。

二、实现原理

1. 插入

1.1变色

根本逻辑：基于每条路径的黑色结点不变。

第一种变色方式：
在这里插入图片描述
这样变，是不是每条路径的黑色结点数没变呢？

那这样变的前提是什么呢？

  • 黑色结点的左右孩子为红且不为空。

那什么时候发生变色呢？

  • 基于性质3，红色结点的两个孩子必须为黑，但由4我们可以推出每次插入结点必须为红，那这时候我们按照4的原则进行处理，使处理结果符合3即可，怎么处理，就是进行变色。

在这里插入图片描述
此时，parent的右边进行插入新节点，且parent在grandfather的左边。

在这里插入图片描述

此时在parent的右边进行插入，且parent为grandfather的左节点。

  • 总结
  1. 变色的前提是每条路径的黑色结点不变
  2. uncle非空且为红，且parent为红，变grandfather为红，parent与uncle为黑。

继续分析，如果grandfather为红，其父节点是否可能为红呢？

  • 答案是可能的。

因此我们需要继续往上更新：

  1. 更新cur为grandfather
  2. parent为cur的parent

接着分析，如果grandfather为根节点呢？

  • 由于性质2，我们需要再次修改根节点的颜色为黑。

1.2旋转+变色

前面我们分析了一种简单的只需变色的情况，我们下面接着分析另外一种情况。

第二种变色需要在旋转的基础上进行分类讨论，具体情况有四种。

①左旋

在这里插入图片描述

补充：当uncle为黑结点时，parent的左子树不为空且根节点为黑色，cur的左右子树同理，这里不过多分析了，因为具体情况过多分析容易提高理解难度。

  • 开始时parent在grandfather右边，且cur在parent的右边

②右旋

在这里插入图片描述
对uncle的补充同左旋

  • 开始时parent在grandfather左边，且cur在parent的左边

③右左双旋

在这里插入图片描述
对uncle的补充同左旋

  • 开始时parent在grandfather的右边，且cur在parent的左边

④左右双旋

在这里插入图片描述
对uncle的补充同左旋

  • 开始时parent在grandfather的左边，且cur在parent的右边

  • 总结
    根据parent的位置我们可以大致分为两种情况：

  1. parent在grandfather的左边
    在这里插入图片描述

  2. parent在grand的右边
    在这里插入图片描述
    其实不难看出，AVL和红黑树都会进行旋转，只是AVL树旋转后处理的是平衡因子，红黑树旋转后处理的是变色，归根结底终究都是为了让树达到平衡。

  • 核心代码

//判断是否要进行旋转变色
//当父节点为红色说明要进行判断
while (parent && parent->_col == RED)
{//爷爷结点Node* grandfather = parent->_parent;if (grandfather->_left == parent){Node* uncle = grandfather->_right;if (uncle && uncle->_col == RED)//如果uncle存在且为红色{//变色parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;//继续往上迭代进行分析cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else//如果uncle不存在或者为黑色{//旋转if (parent->_left == cur){RotateR(grandfather);parent->_col = BLACK;cur->_col = grandfather->_col = RED;}else{RotateL(parent);RotateR(grandfather);cur->_col = BLACK;parent->_col = grandfather->_col = RED;}break;}}else//grandfather->_right == parent{Node* uncle = grandfather->_left;if (uncle && uncle->_col == RED){//变色grandfather->_col = RED;parent->_col = uncle->_col = BLACK;//往上更新cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else{if (parent->_right == cur){//旋转RotateL(grandfather);//变色parent->_col = BLACK;grandfather->_col = cur->_col = RED;}else{RotateR(parent);RotateL(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = parent->_col = RED;}break;}}
}
  • 插入代码
bool insert(const pair<Key, Val>& val)
{//第一步：插入操作//如果根节点为空if (_root == nullptr){_root = new Node(val);_root->_col = BLACK;return true;}else{Node* cur = _root, * parent = _root;while (cur){if (cur->_key > val.first){parent = cur;cur = cur->_left;}else if (cur->_key < val.first){parent = cur;cur = cur->_right;}else{return false;}}cur = new Node(val);if (parent->_key > val.first){parent->_left = cur;}else{parent->_right = cur;}//更新新增结点的_parentcur->_parent = parent;//判断是否要进行旋转变色//当父节点为红色说明要进行判断while (parent && parent->_col == RED){//爷爷结点Node* grandfather = parent->_parent;if (grandfather->_left == parent){Node* uncle = grandfather->_right;if (uncle && uncle->_col == RED)//如果uncle存在且为红色{//变色parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;//继续往上迭代进行分析cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else//如果uncle不存在或者为黑色{//旋转if (parent->_left == cur){RotateR(grandfather);parent->_col = BLACK;cur->_col = grandfather->_col = RED;}else{RotateL(parent);RotateR(grandfather);cur->_col = BLACK;parent->_col = grandfather->_col = RED;}break;}}else//grandfather->_right == parent{Node* uncle = grandfather->_left;if (uncle && uncle->_col == RED){//变色grandfather->_col = RED;parent->_col = uncle->_col = BLACK;//往上更新cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else{if (parent->_right == cur){//旋转RotateL(grandfather);//变色parent->_col = BLACK;grandfather->_col = cur->_col = RED;}else{RotateR(parent);RotateL(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = parent->_col = RED;}break;}}}//根节点可能为红色,不管红色还是黑色都弄成黑色_root->_col = BLACK;return true;}
}

2.验证

  • 原理
  1. 根节点不能为红
  2. 每条路径的黑色结点数相同
  3. 每条路径不能出现连续的红色结点。
  • 代码
bool _IsRBTree(Node* root)
{if (root == nullptr)return true;//根节点是黑色的if (root->_col == RED)return false;//各个路径的黑色结点数是相同的，因此设立一个基准进行比较合适，//再对树进行遍历求每个路径的黑色结点的数量，最后比较即可。int benchmark = 0;Node* cur = root;while (cur){if (cur->_col == BLACK)benchmark++;cur = cur->_left;}return Check(root);
}
bool Check(Node* root, int BCount,int benchmark)
{if (root == nullptr){//验证基准值是否等于黑色结点数//只要有一个不是，即不是红黑树。if (BCount != benchmark)return false;return true;}//求每条黑色结点的个数if (root->_col == BLACK)BCount++;//验证性质3，即不能有连续的红色结点。if (root->_col == RED && root->_parent && root->_parent->_col == RED){return false;}return Check(root->_left,BCount,benchmark) && Check(root->_right, BCount, benchmark);
}

源码

#pragma once
#include<iostream>
using namespace std;
namespace MY_STL
{enum Color{RED = 0,BLACK = 1};template<class Key,class Val>struct RBTreeNode{typedef RBTreeNode<Key, Val> Node;RBTreeNode(const pair<Key,Val>& key):_key(key.first),_val(key.second),_right(nullptr),_left(nullptr),_parent(nullptr),_col(RED){}Node* _right;Node* _left;Node* _parent;Key _key;Val _val;Color _col;};template<class Key,class Val>class RBTree{typedef RBTreeNode<Key, Val> Node;public:bool insert(const pair<Key, Val>& val){//第一步：插入操作//如果根节点为空if (_root == nullptr){_root = new Node(val);_root->_col = BLACK;return true;}else{Node* cur = _root, * parent = _root;while (cur){if (cur->_key > val.first){parent = cur;cur = cur->_left;}else if (cur->_key < val.first){parent = cur;cur = cur->_right;}else{return false;}}cur = new Node(val);if (parent->_key > val.first){parent->_left = cur;}else{parent->_right = cur;}//更新新增结点的_parentcur->_parent = parent;//判断是否要进行旋转变色//当父节点为红色说明要进行判断while (parent && parent->_col == RED){//爷爷结点Node* grandfather = parent->_parent;if (grandfather->_left == parent){Node* uncle = grandfather->_right;if (uncle && uncle->_col == RED)//如果uncle存在且为红色{//变色parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;//继续往上迭代进行分析cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else//如果uncle不存在或者为黑色{//旋转if (parent->_left == cur){RotateR(grandfather);RotateCount++;parent->_col = BLACK;cur->_col = grandfather->_col = RED;}else{RotateL(parent);RotateR(grandfather);RotateCount+=2;cur->_col = BLACK;parent->_col = grandfather->_col= RED;}break;}}else//grandfather->_right == parent{Node* uncle = grandfather->_left;if (uncle && uncle->_col == RED){//变色grandfather->_col = RED;parent->_col = uncle->_col = BLACK;//往上更新cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else{if (parent->_right == cur){//旋转RotateL(grandfather);RotateCount++;//变色parent->_col = BLACK;grandfather->_col = cur->_col = RED;}else{RotateR(parent);RotateL(grandfather);RotateCount += 2;cur->_col = BLACK;grandfather->_col = parent->_col = RED;}break;}}}//根节点可能为红色,不管红色还是黑色都弄成黑色_root->_col = BLACK;return true;}}bool IsRBTree(){return _IsRBTree(_root);}size_t Height(){return Height(_root);}private:size_t Height(Node* root){if (root == nullptr){return 0;}int LHeight = Height(root->_left);int RHeight = Height(root->_right);return max(LHeight, RHeight) + 1;}bool _IsRBTree(Node* root){if (root == nullptr)return true;//根节点是黑色的if (root->_col == RED)return false;//各个路径的黑色结点数是相同的，因此设立一个基准进行比较int benchmark = 0;Node* cur = root;while (cur){if (cur->_col == BLACK)benchmark++;cur = cur->_left;}return Check(root,0,benchmark);}bool Check(Node* root, int BCount,int benchmark){if (root == nullptr){//验证基准值是否等于黑色结点数//只要有一个不是，即不是红黑树。if (BCount != benchmark)return false;return true;}//求每条黑色结点的个数if (root->_col == BLACK)BCount++;//验证性质3，即不能有连续的红色结点。if (root->_col == RED && root->_parent && root->_parent->_col == RED){return false;}return Check(root->_left,BCount,benchmark) && Check(root->_right, BCount, benchmark);}void RotateL(Node* parent){//画图分析：//操作的结点有cur,cur_left,ppnodeNode* cur = parent->_right;Node* cur_left = cur->_left;//将parent的右节点改为cur_leftparent->_right = cur_left;//改变cur_left父节点的转向//cur_left可能为空if (cur_left != nullptr){cur_left->_parent = parent;}//将parent链接在cur的左边//为了更新cur的parent需要保存parent的父节点Node* ppnode = parent->_parent;cur->_left = parent;parent->_parent = cur;//ppnode可能为空if (ppnode == nullptr){//需要修改根节点_root = cur;cur->_parent = nullptr;}else{//改变ppnode的指向if (ppnode->_left == parent){ppnode->_left = cur;}else{ppnode->_right = cur;}cur->_parent = ppnode;}}void RotateR(Node* parent){//操作的结点Node* cur = parent->_left;Node* cur_right = cur->_right;//第一步：将cur_right链接到parent的leftparent->_left = cur_right;//更改cur_right的父节点//注意：cur_right可能为空if (cur_right != nullptr){cur_right->_parent = parent;}//第二步：将parent链接到cur的右结点。//先保存一下parent的父节点Node* ppnode = parent->_parent;cur->_right = parent;parent->_parent = cur;//ppnode为空说明需要修改根节点if (ppnode == nullptr){_root = cur;cur->_parent = nullptr;}else{if (ppnode->_left == parent){ppnode->_left = cur;}else{ppnode->_right = cur;}cur->_parent = ppnode;}}Node* _root = nullptr;public:size_t RotateCount = 0;};
};

总结

 红黑树的理解较AVL树抽象，需要画图分析，不过有了AVL树旋转的基础，这里的难度要下降不少。还是与之前一样，只要图画的好，代码跑不了，所以这里的关键就在于画图。
 总之，今天的分享到这里就结束了，如果感觉有所帮助，不妨点个赞鼓励一下吧！

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