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。
// 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;
};
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)。
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,
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;
}
}
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;
}
}
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。
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。
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。
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。
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;
}
按⼆叉搜索树逻辑实现即可,搜索效率为 O(logN)
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;
}
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。
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);
}