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社区首页 >专栏 >玩转红黑树:算法背后的平衡与旋转技巧

玩转红黑树:算法背后的平衡与旋转技巧

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用户11286421
发布2025-03-18 12:51:51
发布2025-03-18 12:51:51
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红黑树的规则

  1. 节点颜色:每个节点要么是红色的,要么是黑色的。
  2. 根节点是黑色:树的根节点必须是黑色的。
  3. 红色节点的父节点是黑色的:不能有两个连续的红色节点(即红色节点不能相邻)。
  4. 每个叶子节点(NIL节点)是黑色的:虽然叶子节点没有存储数据,但在树的表示中,它们被视为黑色节点。 (这个规则来源于《算法导论》等书籍上——每一个叶子结点(NIL)都是黑色的) 在红黑树(Red-Black Tree)中,NIL节点指的是一种虚拟的“空”节点,它是树中的叶子节点。尽管这些节点本身并不存储数据,它们在红黑树的实现中非常重要,主要用来简化树的结构和算法。
  5. 从任何节点到其每个叶子节点的路径上,必须包含相同数量的黑色节点:这一规则确保了从根到叶子路径的平衡性。
  6. 插入时的修正操作:在插入新节点时,可能会破坏红黑树的性质,需要通过旋转和颜色变化来修复树。

红黑树的存储结构

红黑树的结构主要由 节点 和 树的关系 组成。每个节点包含了数据(键值对)、左右子节点指针、父节点指针和颜色。树通过这些指针将节点连接起来,形成一个具有平衡性质的二叉查找树。

  • 树的基本结构:每个节点都连接着左右子节点和父节点,确保树可以通过这些指针进行遍历、插入和删除操作。
  • 颜色:每个节点的颜色(红色或黑色)用于保证红黑树的平衡性。根据红黑树的性质,树的高度限制和搜索效率可以保持在O(logn) 时间复杂度。
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// 枚举值表⽰颜⾊ 
enum Colour
{
 	RED,
 	BLACK
};
// 这⾥我们默认按key/value结构实现 
template<class K, class V>
struct RBTreeNode
{
	 // 这⾥更新控制平衡也要加⼊parent指针 
	 pair<K, V> _kv;
	 RBTreeNode<K, V>* _left;
	 RBTreeNode<K, V>* _right;
	 RBTreeNode<K, V>* _parent;
	 Colour _col;
	 RBTreeNode(const pair<K, V>& kv)
		 :_kv(kv)
		 , _left(nullptr)
		 , _right(nullptr)
		 , _parent(nullptr)
	 {}
};
template<class K, class V>
class RBTree{
 	typedef RBTreeNode<K, V> Node;
public:
private:
 	Node* _root = nullptr;
};

红黑树插入一个值的大概过程以及代码实现

说明:下图中假设我们把新增结点标识为c(cur),c的⽗亲标识为p(parent),p的⽗亲标识为g(grandfather),p的兄弟标识为u(uncle)。

  1. 插入新节点:按照普通二叉查找树(BST)的方式插入新节点。新节点总是被插入为红色的,以便于稍后进行修复操作。
  2. 修复红黑树性质:插入新节点后,可能会违反红黑树的某些性质,特别是: 可能会违反“两个红色节点不能相邻”这一规则。 可能会导致根节点不是黑色的。
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bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		if (_root == nullptr)
		{
			_root = new Node(kv);
			_root->_col = BLACK;
			return true;
		}

		Node* parent = nullptr;
		Node* cur = _root;
		while (cur)
		{
			if (cur->_kv.first < kv.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (cur->_kv.first > kv.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else
			{
				return false;
			}
		}

		cur = new Node(kv);
		cur->_col = RED;
		if (parent->_kv.first < kv.first)
		{
			parent->_right = cur;
		}
		else
		{
			parent->_left = cur;
		}

		cur->_parent = parent;
		//...进行旋转、调整等操作

为了修复这些问题,需要进行颜色调整和树的旋转操作。

红黑树的调整(旋转部分)

红黑树的旋转,底层也是跟AVL树一样,有着右旋、左旋、左右旋、右左旋。不过旋转的次数相对更加少了,

  • 右旋:
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void RotateR(Node* parent)
{
	Node* cur = parent->_left;
	Node* curright = cur->_right;

	parent->_left = curright;

	if (curright)
	{
		curright->_parent = parent;
	}

	cur->_right = parent;

	Node* ppnode = parent->_parent;

	parent->_parent = cur;

	if (ppnode == nullptr)
	{
		_root = cur;
		cur->_parent = nullptr;
	}
	else
	{
		if (ppnode->_left == parent)
		{
			ppnode->_left = cur;
		}
		else
		{
			ppnode->_right = cur;
		}

		cur->_parent = ppnode;
	}
}
  • 左旋:
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void RotateL(Node* parent)
{

	Node* cur = parent->_right;

	Node* curleft = cur->_left;

	parent->_right = curleft;

	if (curleft)
	{
		curleft->_parent = parent;
	}

	cur->_left = parent;

	Node* ppnode = parent->_parent;

	parent->_parent = cur;

	if (parent == _root)
	{
		_root = cur;
		cur->_parent = nullptr;
	}
	else
	{
		if (ppnode->_left == parent)
		{
			ppnode->_left = cur;
		}
		else
		{
			ppnode->_right = cur;
		}

		cur->_parent = ppnode;
	}
}

红黑树的调整(颜色部分)

  • 情况1只变⾊,不旋转。(u存在且为红)

c为红,p为红,g为⿊,u存在且为红,则将p和u变⿊,g变红。在把g当做新的c,继续往上更新。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

分析:因为p和u都是红⾊,g是⿊⾊,把p和u变⿊,左边⼦树路径各增加⼀个⿊⾊结点,g再变红,相当于保持g所在⼦树的⿊⾊结点的数量不变,同时解决了c和p连续红⾊结点的问题,需要继续往上更新是因为,g是红⾊,如果g的⽗亲还是红⾊,那么就还需要继续处理; 如果g的⽗亲是⿊⾊,则处理结束了; 如果g就是整棵树的根,再把g变回⿊⾊。

  • 情况2,单旋 + 变色。( u不存在或者u存在且为黑) c为红,p为红,g为⿊,u不存在或者u存在且为⿊。 u不存在,则c⼀定是新增结点。 u存在且为⿊,则c⼀定不是新增,c之前是⿊⾊的,是在c的⼦树中插⼊,符合情况1,变⾊将c从⿊⾊变成红⾊,更新上来的。
在这里插入图片描述
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分析:p必须变⿊,才能解决,连续红⾊结点的问题,u不存在或者是⿊⾊的,这⾥单纯的变⾊⽆法解决问题,需要旋转+变⾊。

如果p是g的左,c是p的左,那么以g为旋转点进⾏右单旋,再把p变⿊,g变红即可。p变成课这颗树新的根,这样⼦树⿊⾊结点的数量不变,没有连续的红⾊结点了,且不需要往上更新,因为p的⽗亲是⿊⾊还是红⾊或者空都不违反规则。

如果p是g的右,c是p的右,那么以g为旋转点进⾏左单旋,再把p变⿊,g变红即可。p变成课这颗树新的根,这样⼦树⿊⾊结点的数量不变,没有连续的红⾊结点了,且不需要往上更新,因为p的⽗亲是⿊⾊还是红⾊或者空都不违反规则。

情况3:,双旋+变色 (u不存在或者u存在且为⿊) c为红,p为红,g为⿊,u不存在或者u存在且为⿊。 u不存在,则c⼀定是新增结点。 u存在且为⿊,则c⼀定不是新增,c之前是⿊⾊的,是在c的⼦树中插⼊,符合情况1,变⾊将c从⿊⾊变成红⾊,更新上来的。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

分析:p必须变⿊,才能解决,连续红⾊结点的问题,u不存在或者是⿊⾊的,这⾥单纯的变⾊⽆法解 决问题,需要旋转+变⾊。

如果p是g的左,c是p的右,那么先以p为旋转点进⾏左单旋,再以g为旋转点进⾏右单旋,再把c变⿊,g变红即可。c变成课这颗树新的根,这样⼦树⿊⾊结点的数量不变,没有连续的红⾊结点了,且不需要往上更新,因为c的⽗亲是⿊⾊还是红⾊或者空都不违反规则。

如果p是g的右,c是p的左,那么先以p为旋转点进⾏右单旋,再以g为旋转点进⾏左单旋,再把c变⿊,g变红即可。c变成课这颗树新的根,这样⼦树⿊⾊结点的数量不变,没有连续的红⾊结点了,且不需要往上更新,因为c的⽗亲是⿊⾊还是红⾊或者空都不违反规则。

红黑树的插入代码实现

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template<class K, class V>
class RBTree
{
	typedef RBTreeNode<K, V> Node;
public:
	bool Insert(const pair<K, V>& kv)
	{
		if (_root == nullptr)
		{
			_root = new Node(kv);
			_root->_col = BLACK;
			return true;
		}

		Node* parent = nullptr;
		Node* cur = _root;
		while (cur)
		{
			if (cur->_kv.first < kv.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (cur->_kv.first > kv.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else
			{
				return false;
			}
		}

		cur = new Node(kv);
		cur->_col = RED;
		if (parent->_kv.first < kv.first)
		{
			parent->_right = cur;
		}
		else
		{
			parent->_left = cur;
		}

		cur->_parent = parent;

		while (parent && parent->_col == RED)
		{
			Node* grandfather = parent->_parent;
			if (grandfather->_left == parent)
			{
				//   g
				// p   u
				//
				Node* uncle = grandfather->_right;
				// uncle存在且为红
				if (uncle && uncle->_col == RED)
				{
					// 变色
					parent->_col = uncle->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;

					// 继续往上处理
					cur = grandfather;
					parent = cur->_parent;
				}
				else  // uncle不存在,或者存在且为黑
				{
					if (cur == parent->_left)
					{
						// 旋转+变色
						//    g
						//  p   u
						//c
						RotateR(grandfather);
						parent->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
					}
					else
					{
						// 旋转+变色
						//    g
						//  p   u
						//    c
						RotateL(parent);
						RotateR(grandfather);
						cur->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
					}

					break;
				}
			}
			else
			{
				//	 g
				// u   p
				Node* uncle = grandfather->_left;
				// 叔叔存在且为红,-》变色即可
				if (uncle && uncle->_col == RED)
				{
					parent->_col = uncle->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
					// 继续往上处理
					cur = grandfather;
					parent = cur->_parent;
				}
				else // 叔叔不存在,或者存在且为黑
				{
					// 情况二:叔叔不存在或者存在且为黑
					// 旋转+变色
					//    g
					//  u   p
					// c
					if (cur == parent->_right)
					{
						RotateL(grandfather);
						parent->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
					}
					else
					{
						//    g
						//  u   p
						// c
						RotateR(parent);
						RotateL(grandfather);
						cur->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
					}

					break;
				}
			}
		}

		_root->_col = BLACK;

		return true;
	}

红⿊树的查找

按⼆叉搜索树逻辑实现即可,搜索效率为 O(logN)

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Node* Find(const K& key)
{
    Node* cur = _root;
    
    while (cur)
    {
        if (cur->_kv.first < key)
        {
            cur = cur->_right;
        }
        else if (cur->_kv.first > key)
        {
            cur = cur->_left;
        }
        else
        {
            return cur;
        }
    }
    
    return nullptr;
}

检查红黑树是否平衡

这⾥获取最⻓路径和最短路径,检查最⻓路径不超过最短路径的2倍是不可⾏的,因为就算满⾜这个条件,红⿊树也可能颜⾊不满⾜规则,当前暂时没出问题,后续继续插⼊还是会出问题的。所以我们还是去检查4点规则,满⾜这4点规则,⼀定能保证最⻓路径不超过最短路径的2倍。

  1. 规则1枚举颜⾊类型,天然实现保证了颜⾊不是⿊⾊就是红⾊。
  2. 规则2直接检查根即可
  3. 规则3前序遍历检查,遇到红⾊结点查孩⼦不太⽅便,因为孩⼦有两个,且不⼀定存在,反过来检查⽗亲的颜⾊就⽅便多了。
  4. 规则4前序遍历,遍历过程中⽤形参记录跟到当前结点的blackNum(⿊⾊结点数量),前序遍历遇到⿊⾊结点就++blackNum,⾛到空就计算出了⼀条路径的⿊⾊结点数量。再任意⼀条路径⿊⾊结点数量作为参考值,依次⽐较即可。
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bool Check(Node* root, int blackNum, const int refNum)
{
    if (root == nullptr)
    {
        // 前序遍历⾛到空时,意味着⼀条路径⾛完了 
        //cout << blackNum << endl;
        if (refNum != blackNum)
        {
            cout << "存在⿊⾊结点的数量不相等的路径" << endl;
            return false;
        }
        return true;
    }

    // 检查孩⼦不太⽅便,因为孩⼦有两个,且不⼀定存在,反过来检查⽗亲就⽅便多了 
    if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED)
    {
        cout << root->_kv.first << "存在连续的红⾊结点" << endl;
        return false;
    }
    if (root->_col == BLACK)
    {
        blackNum++;
    }

    return Check(root->_left, blackNum, refNum) && Check(root->_right, blackNum, refNum);
}

bool IsBalance()
{
    if (_root == nullptr)
        return true;
    if (_root->_col == RED)
        return false;

    // 参考值 
    int refNum = 0;
    Node* cur = _root;
    while (cur)
    {
        if (cur->_col == BLACK)
        {
            ++refNum;
        }
        cur = cur->_left;
    }

    return Check(_root, 0, refNum);
}
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原始发表:2025-03-17,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 红黑树的规则
  • 红黑树的存储结构
  • 红黑树插入一个值的大概过程以及代码实现
  • 红黑树的调整(旋转部分)
  • 红黑树的调整(颜色部分)
  • 红黑树的插入代码实现
  • 红⿊树的查找
  • 检查红黑树是否平衡
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