如何实现一棵红黑树

2024-08-25 00:04
文章标签 实现 红黑树 一棵

本文主要是介绍如何实现一棵红黑树,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

1.什么是红黑树

2.红黑树的实现

2.1红黑树的插入

新插入的结点应该是什么颜色的呢?

插入情况的分析

​编辑插入代码如下所示

2.2红黑树的查找

2.2检测红黑树


1.什么是红黑树?

红黑树是一棵接近平衡的二叉搜索树。由于AVL树在频繁大量改变数据的情况下,需要进行很多的旋转,会降低效率,因此,需要新的方案解决AVL树的不足,于是,有大佬发明了红黑树;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。着色方式限制如下:

  • 每个结点不是红色就是黑色,但根节点必须是黑色的。
  • 如果一个节点是红色的,则它的两个孩子结点是黑色的(没有连续的红色结点)。
  • 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(每条路径都包含相同数量的黑色结点)。
  • 注意:红黑树中的路径不是走到叶子结点,而是走到空。

为什么满足上述条件就可以保证最长路径不超过最短路径的2倍呢?极端条件下,最短路径为全黑,最长路径必须是一黑一红交替连接;此时,最长路径正好等于最短路径的2倍。

对比AVL树:AVL树高度很接近log_N,红黑树高度很接近2log_N,所以红黑树的查询效率比AVL树略差,但是几乎可以忽略不计,因为log_N足够小,所以他们之间查找的效率微乎其微。

2.红黑树的实现

(本文旨在了解红黑树,重点实现红黑树的插入)

2.1红黑树的插入

新插入的结点应该是什么颜色的呢?

红黑树的插入过程中需要保持红黑树的性质,所以,插入之前,每条路径上的黑色结点的数量是相等的,如果新插入的结点是黑色的,必然会破坏每条路径上黑色结点的数量相等的条件,需要调整;

如果插入红色结点呢?如果插入结点的父亲是黑色的,则没有破坏红黑树的性质,如果插入结点的父亲是红色的,则破坏了不能出现连续的红色结点的性质,需要调整。

总结一下就是,如果插入的结点是黑色的, 那么每次都需要调整,如果插入的结点是红色的,只有父结点是红色的,才需要调整;所以我们选择新增结点的颜色是红色的。

插入情况的分析

因为我们插入的结点的颜色是红色的,也就是上图中的cur结点,因为,插入之前的树是满足红黑树的性质的,所以,如果出现矛盾的话,p的颜色一定是红色的, g的结点一定是黑色的;此时,只剩下u结点的情况是不确定的,所以我们只需要分析u节点的情况。

情况一:u节点存在且为红色。处理方式为变色,p和u变黑g变红,如果g是根,把g变黑即可,如果g不是根,把g当成c,继续往上处理。如下图所示:

情况二:u不存在/u存在且为黑。在该情况下,又可以细分出四种情况。

  • p为g的左孩子,c为p的左孩子,以p为旋转中心进行右单旋调整。如下图所示:

  • p为g的右孩子,c为p的右孩子,以p为旋转中心进行左单旋调整。如下图所示:

  • p为g的左孩子,c为p的右孩子,以p为旋转中心进行左单旋,再以g为旋转中心进行右单旋,最后将cur变黑,将g变红。如下图所示:

  • p为g的右孩子,c为p的左孩子,以p为旋转中心进行右单旋,再以g为旋转中心进行左单旋,最后将cur变黑,将g变红。如下图所示:

插入代码如下所示

旋转操作和AVL树是相同的,此处不做讲解,不会的读者推荐阅读AVL树中有详细讲解

    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); // 红色的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 (parent == grandfather->_left){Node* uncle = grandfather->_right;// 情况一:叔叔存在且为红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{// 情况二:叔叔不存在或者存在且为黑// 旋转+变色if (cur == parent->_left){//       g//    p    u// cRotateR(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{//       g//    p     u//      cRotateL(parent);RotateR(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;} }else{Node* uncle = grandfather->_left;// 情况一:叔叔存在且为红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{// 情况二:叔叔不存在或者存在且为黑// 旋转+变色//      g//   u     p//            cif (cur == parent->_right){RotateL(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{//		g//   u     p//      cRotateR(parent);RotateL(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;}}}_root->_col = BLACK;return true;}

2.2红黑树的查找

在红黑树查找一个值和在AVL树中查找一个值是相同的。代码如下所示:

    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 NULL;}

2.2检测红黑树

如何检测我们实现的红黑树是否正确呢?我们只需要检测该树是否满足红黑树的性质,也就是一下三点:

  • 1.根是黑色的
  • 2.没有连续的红色结点
  • 3.每条路径上的黑色结点的数量相等

检测策略:先求出一条路径上黑色结点的数量作为标准值,然后依次求每一条路径上黑色结点的数量,与标准值比较。代码如下:

bool Check(Node* cur, int blackNum, int refBlackNum){if (cur == nullptr){if (refBlackNum != blackNum){cout << "黑色节点的数量不相等" << endl;return false;}//cout << blackNum << endl;return true;}if (cur->_col == RED && cur->_parent->_col == RED){cout << cur->_kv.first << "存在连续的红色节点" << endl;return false;}if (cur->_col == BLACK)++blackNum;return Check(cur->_left, blackNum, refBlackNum)&& Check(cur->_right, blackNum, refBlackNum);}bool IsBalance(){if (_root && _root->_col == RED)return false;int refBlackNum = 0;Node* cur = _root;while (cur){if(cur->_col == BLACK)refBlackNum++;cur = cur->_left;}return Check(_root, 0, refBlackNum);}

这篇关于如何实现一棵红黑树的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1103983

相关文章

python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)

《python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)》入职测试中的一道题,要求:从Akshare下载某一个股票近十年的财务报表包括,资产负债表,利润表,现金流量表,保存... 目录一、前言二、核心知识点梳理1、Akshare数据获取2、Pandas数据处理3、Matplotl

分布式锁在Spring Boot应用中的实现过程

《分布式锁在SpringBoot应用中的实现过程》文章介绍在SpringBoot中通过自定义Lock注解、LockAspect切面和RedisLockUtils工具类实现分布式锁,确保多实例并发操作... 目录Lock注解LockASPect切面RedisLockUtils工具类总结在现代微服务架构中,分布

Java使用Thumbnailator库实现图片处理与压缩功能

《Java使用Thumbnailator库实现图片处理与压缩功能》Thumbnailator是高性能Java图像处理库,支持缩放、旋转、水印添加、裁剪及格式转换,提供易用API和性能优化,适合Web应... 目录1. 图片处理库Thumbnailator介绍2. 基本和指定大小图片缩放功能2.1 图片缩放的

Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解

《Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解》tenacity是一个专为Python设计的通用重试库,它的核心理念就是用简单、清晰的方式,为任何可能失败的操作添加重试能力,下面我们就来看... 目录一切始于一个简单的 API 调用Tenacity 入门:一行代码实现优雅重试精细控制:让重试按我

Redis客户端连接机制的实现方案

《Redis客户端连接机制的实现方案》本文主要介绍了Redis客户端连接机制的实现方案,包括事件驱动模型、非阻塞I/O处理、连接池应用及配置优化,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录1. Redis连接模型概述2. 连接建立过程详解2.1 连php接初始化流程2.2 关键配置参数3. 最大连

Python实现网格交易策略的过程

《Python实现网格交易策略的过程》本文讲解Python网格交易策略,利用ccxt获取加密货币数据及backtrader回测,通过设定网格节点,低买高卖获利,适合震荡行情,下面跟我一起看看我们的第一... 网格交易是一种经典的量化交易策略,其核心思想是在价格上下预设多个“网格”,当价格触发特定网格时执行买

python设置环境变量路径实现过程

《python设置环境变量路径实现过程》本文介绍设置Python路径的多种方法:临时设置(Windows用`set`,Linux/macOS用`export`)、永久设置(系统属性或shell配置文件... 目录设置python路径的方法临时设置环境变量(适用于当前会话)永久设置环境变量(Windows系统

Python对接支付宝支付之使用AliPay实现的详细操作指南

《Python对接支付宝支付之使用AliPay实现的详细操作指南》支付宝没有提供PythonSDK,但是强大的github就有提供python-alipay-sdk,封装里很多复杂操作,使用这个我们就... 目录一、引言二、准备工作2.1 支付宝开放平台入驻与应用创建2.2 密钥生成与配置2.3 安装ali

Spring Security 单点登录与自动登录机制的实现原理

《SpringSecurity单点登录与自动登录机制的实现原理》本文探讨SpringSecurity实现单点登录(SSO)与自动登录机制,涵盖JWT跨系统认证、RememberMe持久化Token... 目录一、核心概念解析1.1 单点登录(SSO)1.2 自动登录(Remember Me)二、代码分析三、

PyCharm中配置PyQt的实现步骤

《PyCharm中配置PyQt的实现步骤》PyCharm是JetBrains推出的一款强大的PythonIDE,结合PyQt可以进行pythion高效开发桌面GUI应用程序,本文就来介绍一下PyCha... 目录1. 安装China编程PyQt1.PyQt 核心组件2. 基础 PyQt 应用程序结构3. 使用 Q