【数据结构】&&【C++】红黑树的模拟实现(平衡搜索二叉树)
- 一.红黑树的性质
- 二.红黑树的模拟实现
- 1.结点的定义
- 2.搜索树的插入
- 3.变色+向上处理
- 4.旋转+变色
- 三.红黑树与AVL树的差别
- 四.完整代码
一.红黑树的性质
1.什么是红黑树?
红黑树是一种搜索二叉树,但又在搜索树的基础上,在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,颜色有红色(Red)和黑色(Black)。
通过对每条从根到子叶路径上的各个结点颜色限制,红黑树可以确保最长路径不超过最短路径的二倍,从而是接近平衡的。
2.红黑树的性质:
1.每个结点要么是红色要么是黑色。
2.根节点必须为黑色。
3.如何一个结点是红色,那么它的孩子必须是黑色,即不能出现连续的红色结点!
4.每条路径上的黑色结点数量都是相同的。
5.叶子结点是黑色的,这里的的叶子结点指的是空结点NIL。
3.红黑树是如何控制最长路径不超过最短路径?
①因为要满足每条路径的黑色结点数量要相同,并且红色结点不能连续出现
②最短路径肯定是这种情况:全是黑色的。而最长路径肯定是一黑一红相间的。其他情况都是介于这两者之间的。
③所以最长路径最大也就是最短路径的二倍,而不会超过二倍,其他路径都是介于这中间的。
④本质:这是因为在红黑树中,黑色节点的数量在任意路径上是相等的,而红色节点只会出现在黑色节点之间,因此红色节点的数量最多是黑色节点数量的一半,所以最长路径不会超过最短路径的二倍。
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二.红黑树的模拟实现
1.结点的定义
红黑树相较于搜索树多出一个颜色表示。我们这里可以用枚举类型Color表示要么是红色,要么是黑色。
//红黑树,不是红色就是黑色
enum Color
{RED,BLACK
};
template <class K, class V>
//先定义结点
struct RBtreeNode
{RBtreeNode<K, V>* _left;RBtreeNode<K, V>* _right;RBtreeNode<K, V>* _parent;Color _col;pair<K, V> _kv;//存储的数据是pair类型RBtreeNode(const pair<K,V> kv):_left(nullptr),_right(nullptr),_parent(nullptr),_col(RED)//根结点是黑色,但插入的元素是红色的//这里我们默认给结点是红色的,_kv(kv){}};
2.搜索树的插入
红黑树的插入其实就是在搜索树的插入基础上加上了变色处理。所以前面的插入操作和搜索树是一样的。
template <class K, class V>
class RBTree
{typedef RBtreeNode<K, V> Node;public:
//插入与搜索树是一致的bool Insert(const pair<K, V>& kv){//红黑树的插入就是搜索树的插入if (_root == nullptr){_root = new Node(kv);_root->_col = BLACK;//一开始根的颜色是黑色的return true;}//说明该二叉树不是空树,那么就进行比较找到位置Node* cur = _root;Node* parent = nullptr;while (cur){if (cur->_kv.first < kv.first){parent = cur;//记录结点的位置cur = cur->_right;}else if (cur->_kv.first > kv.first){parent = cur;cur = cur->_left;}else{return false;}}//走到这里表明cur为空了,表明位置已经找到了cur = new Node(kv);cur->_col = RED;//插入结点是红色的【为什么呢?】if (kv.first > parent->_kv.first){parent->_right = cur;}else{parent->_left = cur;}//注意这个是三叉链,还要注意父指针cur->_parent = parent;………………………………………………………………//接下来就是调整结点颜色的处理了} }private:Node* _root=nullptr;};
1.为什么插入结点是红色的呢?
假设:当插入结点的父亲是红色结点时
如果插入结点是黑色,那么这样就会违法性质四:每条路径的黑色结点个数相同,这条路径多出一个黑色结点那么其他路径也要增加一个黑色结点,这很难去控制其他路径的黑色结点数量相同。但如果插入结点是红色的,只违法了性质三:不能出现连续的红色结点,并没有违法性质四,那么我们只要处理一下这条路径的出现连续红色结点的问题即可。并且当假设插入结点的父亲是黑色结点时,这样插入红色结点是没有一点问题的。
所以综上插入结点应该默认给红色。
当基本的插入操作结束后,就需要判断是否需要变色调整了。那么什么情况需要变色处理呢?
1.我们应该理解了插入结点默认是红色的。所以当父亲结点也是红色的时候我们就需要处理了。
2.因为涉及可能会多次调整,父亲结点可能会不存在,所以调整的前提是父节点存在才可以。
3.变色+向上处理
1.如何处理出现连续的红色结点问题呢?
【变色处理】
这个问题的解决关键在于叔叔!也就是父结点的兄弟结点。
当前结点是红色的,父亲结点也是红色的,想要解决必须要让父节点变成黑色,但是父节点一旦变成黑色,那么从祖父到当前结点的路径里就多出一个黑色结点了,而叔叔的那一条路径就少一个黑色结点(先不管其他的路径)。所以如果要让父亲变成黑色,那么叔叔理论上也要变成黑色。这样这两条路径的黑色结点数量才相同,这时,再将祖父的结点变成红色,这样这两条路径的黑色结点数量就又少了一个,最终和所有的路径的黑色结点都一样了。
处理结点颜色变色的关键在于uncle(叔叔)!
而下面的分析都是在uncle(叔叔)存在并且颜色为红色的基础上讨论的。
2.处理完后只是让问题暂时解决,但可能还会出现新的问题。就比如我们最后将祖父结点变成红色后,会出现什么样的问题?又该如何解决呢?
【向上处理】:当将祖父结点变成红色时。
1.当祖父有父亲,并且父亲是红色,那么就按照上面类似的解决。
2.当祖父没有父亲,说明祖父就是根结点,因为根节点必须是黑色的,所以最后需要将祖父变成黑色。
3.当祖父有父亲,并且父亲是黑色的,就可以结束调整。
总结:当uncle存在也为红色时。
出现连续的红色结点时的结点方法是:将父节点变成黑色,叔叔结点变成黑色,祖父结点变成红色。然后向上处理。
//插入结点是红色的!然后如果父节点是黑色的那么就没有事,但如果父节点是红色那么就需要讨论!//可能parent不存在while (parent && parent->_col == RED){Node* grandfather = parent->_parent;//先记录下祖父位置if (parent==grandfather->_left){//说明叔叔在右边Node* uncle = grandfather->_right;//情况一:uncle存在且为红色if(uncle && uncle->_col == RED){//解决方法:变色+向上调整parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;cur = grandfather;parent = cur->_parent;}
4.旋转+变色
以上都是在uncle存在并且为红色的基础上讨论的。那么当uncle不存在呢?或者当uncle存在但是为黑色呢?
【uncle不存在时】
1.当uncle不存在时,如果是单纯的将父节点变成黑色是无法解决问题的,因为没有uncle结点,将父节点变成黑色后,每条路径上的黑色结点数量不同无法调整。所以需要使用选择来进行调整。然后再进行变色处理
2.这里的旋转与AVL树的旋转是一样的,当单纯的左边高就进行右旋,当单纯的右边高就进行左旋。当不是单纯的一边高时,就进行双旋。
旋转完后就可以再进行变色处理了。
3.旋转完后parent会变成根结点,这样我们只要将parent变成黑色,其他两个变成红色即可,也就是让grandfather变成红色。
4.每次旋转完后就结束了。为什么呢?
因为旋转完后根节点会变成黑色,一旦出现黑色就不用再向上处理了。
5.【总结】:
当uncle不存在时,当出现连续的红色结点时,就需要旋转+变色处理
【uncle存在且为黑色时】
1.当uncle存在且为黑色时,单纯的变色也解决不了问题,也需要使用旋转来处理,处理完后再进行变色。
2.不过这种情况一般都是从下面变色上来遇到的,所以可能是不断的往上变色处理然后遇到了这种情况,无法处理就需要使用旋转了。而旋转是通过图形来确定的。
3.旋转后后parent就变成根就,grandfather就变成孩子了,所以将parent变成黑色,grandfather变成红色。
4.【总结】
当uncle存在且为黑色时,需要进行旋转+变色处理。
当uncle不存在时,需要进行旋转+变色处理。
当uncle存在且为红色时,需要进行变色+向上处理。
因为一开始不知道叔叔是在那边,叔叔在哪侧位置会决定旋转的方向(本质上是父亲在哪边决定旋转方向),所以需要讨论一下,当父亲在左边,那么叔叔就在右边。父亲在左边那么进行的的就是右旋和双旋,如果父亲在右边,那么进行的就是左旋和双旋。
//插入结点是红色的!然后如果父节点是黑色的那么就没有事,但如果父节点是红色那么就需要讨论!//可能parent不存在while (parent && parent->_col == RED){Node* grandfather = parent->_parent;//先记录下祖父位置if (parent==grandfather->_left){//说明叔叔在右边Node* uncle = grandfather->_right;//uncle存在且为红色if(uncle && uncle->_col == RED){//解决方法:变色+向上调整parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else//uncle不存在或者uncle存在为黑色 解决方法:旋转+变色 旋转完后作为根结点就需要变黑色{if (cur == parent->_left){//右旋RotateR(grandfather);//变色parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{//双旋//先左旋RotateL(parent);RotateR(grandfather);//变色cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;}}else//parent==grandfather->_right{Node* uncle = grandfather->_left;//uncle存在且为红色if (uncle && uncle->_col == RED){parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else//uncle不存在或者存在且为黑色{if (cur == parent->_right){//左旋RotateL(grandfather);//变色parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{//先右旋再左旋RotateR(parent);RotateL(grandfather);//变色cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;}}}//当最后调整到根节点时,父节点不存在,如果这时根结点要是红色的那么就是要变色红色_root->_col = BLACK;return true;}
三.红黑树与AVL树的差别
AVL树追求决定平衡,要求高度差不能超过2.而红黑树不追求决定平衡,只要求最长路径不超过最短路径的二倍,它们都是高效的平衡搜索树,时间复杂度都是log2.但是AVL树在插入过程中因为要求决定平衡需要大量进行旋转操作,而红黑树的旋转操作相比较要少许多。
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。
四.完整代码
#pragma once
#include <iostream>
using namespace std;//红黑树,不是红色就是黑色
enum Color
{RED,BLACK
};
template <class K, class V>
//先定义结点
struct RBtreeNode
{RBtreeNode<K, V>* _left;RBtreeNode<K, V>* _right;RBtreeNode<K, V>* _parent;Color _col;pair<K, V> _kv;RBtreeNode(const pair<K,V> kv):_left(nullptr),_right(nullptr),_parent(nullptr),_col(RED)//根结点是黑色,但插入的元素是红色的,_kv(kv){}};template <class K, class V>
class RBTRree
{typedef RBtreeNode<K, V> Node;public:bool CheckColour(Node* root, int blacknum, int benchmark){if (root == nullptr){if (blacknum != benchmark)return false;return true;}if (root->_col == BLACK){++blacknum;}if (root->_col == RED && root->_parent && root->_parent->_col == RED){cout << root->_kv.first << "出现连续红色节点" << endl;return false;}return CheckColour(root->_left, blacknum, benchmark)&& CheckColour(root->_right, blacknum, benchmark);}bool IsBalance(){return IsBalance(_root);}bool IsBalance(Node* root){if (root == nullptr)return true;if (root->_col != BLACK){return false;}// 基准值int benchmark = 0;Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_col == BLACK)++benchmark;cur = cur->_left;}return CheckColour(root, 0, benchmark);}void RotateL(Node* parent)//左单旋{Node* cur = parent->_right;Node* curleft = cur->_left;parent->_right = curleft;if (curleft){curleft->_parent = parent;}cur->_left = parent;Node* pp = parent->_parent;parent->_parent = cur;if (parent == _root){//那么这样cur就是根结点了_root = cur;cur->_parent = nullptr;}else{if (pp->_left == parent){pp->_left = cur;}else{pp->_right = cur;}cur->_parent = pp;//旋转后cur和parent bf都为0?}}void RotateR(Node* parent)//右单旋{Node* cur = parent->_left;Node* curright = cur->_right;parent->_left = curright;if (curright){curright->_parent = parent;}Node* ppnode = parent->_parent;cur->_right = parent;parent->_parent = cur;if (ppnode == nullptr){//说明cur就变成根节点了_root = cur;cur->_parent = nullptr;}else{if (ppnode->_left == parent){ppnode->_left = cur;}else{ppnode->_right = cur;}cur->_parent = ppnode;}}//插入与搜索树是一致的bool Insert(const pair<K, V>& kv){//红黑树的插入就是搜索树的插入if (_root == nullptr){_root = new Node(kv);_root->_col = BLACK;return true;}//说明该二叉树不是空树,那么就进行比较找到位置Node* cur = _root;Node* parent = nullptr;while (cur){if (cur->_kv.first < kv.first){parent = cur;//记录结点的位置cur = cur->_right;}else if (cur->_kv.first > kv.first){parent = cur;cur = cur->_left;}else{return false;}}//走到这里表明cur为空了,表明位置已经找到了cur = new Node(kv);cur->_col = RED;//插入结点是红色的if (kv.first > parent->_kv.first){parent->_right = cur;}else{parent->_left = cur;}//注意这个是三叉链,还要注意父指针cur->_parent = parent;//插入结点是红色的!然后如果父节点是黑色的那么就没有事,但如果父节点是红色那么就需要讨论!//可能parent不存在while (parent && parent->_col == RED){Node* grandfather = parent->_parent;//先记录下祖父位置if (parent==grandfather->_left){//说明叔叔在右边Node* uncle = grandfather->_right;//uncle存在且为红色if(uncle && uncle->_col == RED){//解决方法:变色+向上调整parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else//uncle不存在或者uncle存在为黑色 解决方法:旋转+变色 旋转完后作为根结点就需要变黑色{if (cur == parent->_left){//右旋RotateR(grandfather);//变色parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{//双旋//先左旋RotateL(parent);RotateR(grandfather);//变色cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;}}else//parent==grandfather->_right{Node* uncle = grandfather->_left;//uncle存在且为红色if (uncle && uncle->_col == RED){parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else//uncle不存在或者存在且为黑色{if (cur == parent->_right){//左旋RotateL(grandfather);//变色parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{//先右旋再左旋RotateR(parent);RotateL(grandfather);//变色cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;}}}//当最后调整到根节点时,父节点不存在,如果这时根结点要是红色的那么就是要变色红色_root->_col = BLACK;return true;}private:Node* _root=nullptr;};