【C++】红黑树

06-02 897阅读

1.红黑树的概念

是一种二叉搜索树，在每个节点上增加一个存储位表示节点的颜色，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，确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍，是接近平衡的。

2.红黑树的性质

每个结点不是红色就是黑色
根节点是黑色的
如果一个节点是红色的，则它的两个孩子结点必须是黑色的 ,任何路径没有连续的红色节点
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，每条路径上黑色节点数量相等
每个NIL叶子结点都是黑色的

为什么满足上面的性质，红黑树就能保证：其最长路径中节点个数不会超过最短路径节点个数的两倍？

通过该图结合性质3，4就能满足

3.红黑树的实现

3.1节点的定义

enum Colur
{
	RED,
	BLACK
};
template
struct RBTreeNode
{
	RBTreeNode* _left;
	RBTreeNode* _right;
	RBTreeNode* _parent;
	pair _kv;
	Colur _col;
	BLTreeNode(const pair& kv)
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		,_kv(kv)
		,_col(RED)
	{ }
};

与AVL树相比，将平衡因子替换成颜色。

为什么默认将新插入节点颜色给成红色？

因为给黑色导致该路径黑色节点增加，红黑树性质每条路径上黑色节点数量相同，这样会导致所有路径节点发生变化。而给红色，当前路径违反了不能有两个连续红色节点性质，进行局部颜色调整和旋转即可。

3.2插入操作

按照二叉搜索的树规则插入新节点
检测新节点插入后，红黑树的性质是否造到破坏
约定cur为当前节点，p为父节点，g为祖父节点，u为叔叔节点

情况一：cur为红，p为红，g为黑，u存在且为红

这是一般规律下的抽象图，下面用一个特例图来帮助我们更好理解情况1的实现过程

情况二：cur为红，p为红，g为黑，u不存在/u存在且为黑

总结：

红黑树插入关键看uncle

1.uncle存在且为红，变色+继续往上更新

2.uncle不存在，uncle存在且为黑，旋转+变色

bool Insert(const pair& kv)
{
	if (_root == nullptr)
	{
		_root = new Node(kv);
		_root->_col = BLACK;
		return true;
	}
	//查找插入位置
	Node* cur = _root;
	Node* parent = nullptr;
	while (cur)
	{
		if (cur->_kv.first _right;
		}
		else if (cur->_kv.first > kv.first)
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left;
		}
		else
		{//找到相同键值
			return false;
		}
	}
	//插入新节点
	cur = new Node(kv);
	cur->_col = RED;
	if (parent->_kv.first > kv.first)
	{
		parent->_left = cur;
	}
	else
	{
		parent->_right = cur;
	}
	cur->_parent = parent;
	while (parent&&parent->_col==RED)
	{
		Node* grandfather = parent->_parent;
		if (parent == grandfather->_left)
		{
			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;
				//更新节点.继续向上处理
				cur= grandfather;//注意赋值的顺序
				parent = grandfather->_parent;
			}
			else//uncle不存在或为黑
			{//判断是单旋还是双旋
				if (cur == parent->_left)
				{
					//	  g
					//	p
					//c
					RotateR(grandfather);
					parent->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				 }
				else
				{
					//    g
					//  p
					//	  c
					RotateL(parent);
					RotateR(grandfather);
					cur->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				}
				break;
			}
		}
		else//parent == grandfather->_right
		{
			Node* uncle = grandfather->_left;
			//uncle存在且为红
			if (uncle && uncle->_col == RED)
			{
				parent->_col = uncle->_col = BLACK;
				grandfather->_col = RED;
				//更新节点.继续向上处理
				cur= grandfather;
				parent = grandfather->_parent;
			}
			else//uncle不存在或为黑
			{//判断是单旋还是双旋
				if (cur == parent->_right)
				{
					//g  
					//  p
					//    c
					RotateL(grandfather);
					parent->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				}
				else
				{
					//g
					//  p
					//c
					RotateR(parent);
					RotateL(grandfather);
					cur->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
				}
				break;
			}
		}
	}
	_root->_col = BLACK;
	return true;
}

代码思路：

1.查找插入位置，创建节点并插入，进行平衡调整。

2.平衡调整中循环成立条件为：父节点存在且颜色为红。因为新插入节点为红，父节点也为红，意味着存在两个连续的红色节点，违反红黑树性质，此时需要通过变色和旋转来修复树的性质。

3.在循环中确定祖父节点和叔叔节点。通过判断叔叔节点来进行操作，如上文总结。

4.当父节点不存在或为黑色时调整结束。

3.3验证

检测其是否满足二叉搜索树(中序遍历是否为有序序列)

将红黑树按中序遍历的方式存入vector中，通过前后比较元素看是否满足升序

bool IsBST() {
	vector result;
	_Inorder(_root,result);
	for (int i = 1; i _kv.first);
	_Inorder(root->_right, result);
}

2.检测是否满足红黑树性质

检查颜色

bool CheckColur(Node* root, int blacknum, int benchmark)
{//走到null后判断黑色节点数量与基准值是否相同
	if (root == nullptr)
	{//判断是否违反每条路径中黑色节点数量必须相同
		if (blacknum != benchmark)
		{
			return false;
		}
		return true;
	}
	
	//判断树中黑节点数量
	if (root->_col==BLACK)
	{
		blacknum++;
	}
	//判断树中是否有连续红节点情况
	if (root->_col == RED && root->_parent && root->_parent->_col == RED)
	{
		cout _kv.first _right, blacknum, benchmark);
}

注意：

这里第二个参数blacknum不传引用刚刚好，这样可以正确的递归计算每一条路径黑色节点数量，返回时由于不是传引用，blacknum作为临时变量随着栈帧的销毁而销毁，不会影响到另一条路径黑色节点数量的计算

//封装接口，提供外界使用
bool IsBalance()
{
	return IsBalance(_root);
}
bool IsBalance(Node* root)
{
	if (root == nullptr)
	{
		return true;
	}
	if (root->_col != BLACK)
	{
		return false;
	}
	//计算基准值，随便计算一条路径黑节点的数量
	int benchmark = 0;
	Node* cur = root;
	while (cur)
	{
		if(cur->_col==BLACK)
		benchmark++;
		//选择一条路径来计算黑节点数量
		cur = cur->_left;
	}
	return CheckColur(root, 0, benchmark);
}

3.4红黑树与AVL树的比较

都是高效的平衡二叉树，增删改查的时间复杂度都是O( l o g 2 N log_2 N log2N)，红黑树不追求绝对平衡，其只需保证最长路径不超过最短路径的2倍，相对而言，降低了插入和旋转的次数，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。

4.整体代码

RBTree.h

#pragma once
#include
#include
using namespace std;
enum Colur
{
	RED,
	BLACK
};
template
struct RBTreeNode
{
	RBTreeNode* _left;
	RBTreeNode* _right;
	RBTreeNode* _parent;
	pair _kv;
	Colur _col;
	RBTreeNode(const pair& kv)
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		,_kv(kv)
		,_col(RED)
	{ }
};
template
struct RBTree
{
	typedef RBTreeNode Node;
public:
	bool Insert(const pair& kv)
	{
		if (_root == nullptr)
		{
			_root = new Node(kv);
			_root->_col = BLACK;
			return true;
		}
		//查找插入位置
		Node* cur = _root;
		Node* parent = nullptr;
		while (cur)
		{
			if (cur->_kv.first _right;
			}
			else if (cur->_kv.first > kv.first)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else
			{//找到相同键值
				return false;
			}
		}
		//插入新节点
		cur = new Node(kv);
		cur->_col = RED;
		if (parent->_kv.first > kv.first)
		{
			parent->_left = cur;
		}
		else
		{
			parent->_right = cur;
		}
		cur->_parent = parent;
		while (parent&&parent->_col==RED)
		{
			Node* grandfather = parent->_parent;
			if (parent == grandfather->_left)
			{
				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;
					//更新节点.继续向上处理
					cur= grandfather;//注意赋值的顺序
					parent = grandfather->_parent;
				}
				else//uncle不存在或为黑
				{//判断是单旋还是双旋
					if (cur == parent->_left)
					{
						//	  g
						//	p
						//c
						RotateR(grandfather);
						parent->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
					 }
					else
					{
						//    g
						//  p
						//	  c
						RotateL(parent);
						RotateR(grandfather);
						cur->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
					}
					break;
				}
			}
			else//parent == grandfather->_right
			{
				Node* uncle = grandfather->_left;
				//uncle存在且为红
				if (uncle && uncle->_col == RED)
				{
					parent->_col = uncle->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
					//更新节点.继续向上处理
					cur= grandfather;
					parent = grandfather->_parent;
				}
				else//uncle不存在或为黑
				{//判断是单旋还是双旋
					if (cur == parent->_right)
					{
						//g  
						//  p
						//    c
						RotateL(grandfather);
						parent->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
					}
					else
					{
						//g
						//  p
						//c
						RotateR(parent);
						RotateL(grandfather);
						cur->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
					}
					break;
				}
			}
		}
		_root->_col = BLACK;
		return true;
	}
	void RotateL(Node* parent)
	{
		_rotateCount++;
		Node* cur = parent->_right;
		Node* curleft = cur->_left;
		Node* ppnode = parent->_parent;
		//第一次改变链接
		parent->_right = curleft;
		if (curleft)
		{
			curleft->_parent = parent;
		}
		//第二次改变链接
		cur->_left = parent;
		parent->_parent = cur;
		//判断根节点的链接情况
		//为根节点调整平衡因子情况
		if (parent == _root)
		{
			_root = cur;
			cur->_parent = nullptr;
		}
		//树中的部分调整情况
		else
		{
			if (ppnode->_left == parent)
			{
				ppnode->_left = cur;
			}
			else
			{
				ppnode->_right = cur;
			}
			cur->_parent = ppnode;
		}
	}
	void RotateR(Node* parent)
	{
		_rotateCount++;
		Node* cur = parent->_left;
		Node* curright = cur->_right;
		Node* ppnode = parent->_parent;
		//第一次链接
		parent->_left = curright;
		if (curright)
		{
			curright->_parent = parent;
		}
		//第二次链接
		cur->_right = parent;
		parent->_parent = cur;
		//调整根节点链接关系
		if (parent == _root)
		{
			_root = cur;
			cur->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (ppnode->_left == parent)
			{
				ppnode->_left = cur;
			}
			else
			{
				ppnode->_right = cur;
			}
			cur->_parent = ppnode;
		}
	}
	bool CheckColur(Node* root, int blacknum, int benchmark)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			if (blacknum != benchmark)
			{
				return false;
			}
			return true;
		}
		
		//判断树中黑节点数量
		if (root->_col==BLACK)
		{
			blacknum++;
		}
		//判断树中是否有连续红节点情况
		if (root->_col == RED && root->_parent && root->_parent->_col == RED)
		{
			cout _kv.first _right, blacknum, benchmark);
	}
	bool IsBalance()
	{
		return IsBalance(_root);
	}
	bool IsBalance(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			return true;
		}
		if (root->_col != BLACK)
		{
			return false;
		}
		//计算基准值
		int benchmark = 0;
		Node* cur = root;
		while (cur)
		{
			if(cur->_col==BLACK)
			benchmark++;
			//选择一条路径来计算黑节点数量
			cur = cur->_left;
		}
		return CheckColur(root, 0, benchmark);
	}
	int Height()
	{
		return Height(_root);
	}
	
	int Height(Node* root)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			return 0;
		}
		int leftheight = Height(root->_left);
		int rightheight = Height(root->_right);
		return leftheight > rightheight ?
			leftheight + 1 : rightheight + 1;
	}
	bool IsBST() {
		vector result;
		_Inorder(_root,result);
		for (int i = 1; i _kv.first);
		_Inorder(root->_right, result);
	}
	public:
		int _rotateCount = 0;
	private:
		Node* _root = nullptr;
};

测试代码

#include"AVLTree.h"
#include"RBTree.h"
#include
//int main()
//{
//	//int a[] = { 16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15 };
//	int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 };
//	RBTree t;
//	for (auto e : a)
//	{
//		t.Insert(make_pair(e, e));
//		cout 
	const int N = 1000000;
	vector
		v.push_back(i);
	}
	AVLTree
		avlt.Insert(make_pair(e, e));
	}
	cout 
		rbt.Insert(make_pair(e, e));
	}
	cout

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