我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

C++详细实现红黑树流程详解

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

C++详细实现红黑树流程详解

红黑树的概念

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。 通过对任何一条从根到叶子的路径上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

概念总结:

红黑树是二叉搜索树的升级,结点里面存放的成员col标记当前结点的颜色,它的最长路径最多是最短路径的二倍,红黑树通过各个结点着色方式的限制接近平衡二叉树,但是不同于AVL的是AVL是一颗高度平衡的二叉树,红黑树只是接近平衡

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是黑色的
  • 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
  • 每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点)

红黑树性质总结:

1、红黑树结点的颜色只能是红色或者黑色

2、红黑树根节点必须是黑色

3、红黑树并没有连续的红色结点

4、红黑树中从根到叶子的每一条路径都包含相同的黑色结点

5、叶子是黑色,表示空的位置

最长路径和最短路径概念:

最短路径:从根结点到叶子结点每一条路径的结点颜色都是黑色的不包含红色

最长路径:红黑交替,黑色结点和红色结点的个数相等

思考: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?

假设结点个数为N,那么最短路径就是logN,最长路径就是2 * logN,所有并不存在最长路径超过最短路径2倍的情况

红黑树的定义与树结构

//枚举红黑颜色
enum colour 
{
	RED,
	BLACK,
};
//定义红黑树结点结构
template<class K,class V>
struct RBTreeNode 
{
	//构造
	RBTreeNode(const pair<K, V>& kv = {0,0})
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		, _kv(kv)
		,_col(BLACK)
	{ }
	//定义三叉链
	RBTreeNode<K, V>* _left; //左孩子
	RBTreeNode<K, V>* _right;//右孩子
	RBTreeNode<K, V>* _parent;  //父亲
	pair<K, V> _kv;  //pair对象
	//节点的颜色
	colour _col;  //定义枚举变量
};
//定义红黑树
template<class K, class V>
class RBTree 
{
		typedef RBTreeNode<K, V> Node;
	public:
		//构造
		RBTree() 
			:_root(nullptr)
		{}
	private:
		Node* _root;  //定义树的根节点
};

插入

插入过程类似搜索树的插入,重要的是维护红黑树的性质

pair<Node*, bool> Insert(const pair<K, V>& kv)
{
	if (!_root) //空树处理
	{
		_root = new Node(kv);
		_root->_col = BLACK;
		return { _root, true };
	}
	//二叉搜索树的插入逻辑
	Node* cur = _root, * parent = nullptr;
	while (cur)
	{
		if (cur->_kv.first < kv.first)//插入结点比当前结点大 
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_right; 
		}
		else if (cur->_kv.first > kv.first) //插入结点比当前结点小 
		{
			parent = cur;
			cur = cur->_left; 
		}
		else 
		{
			return { cur, false }; //插入失败
		}
	}
	cur = new Node(kv);
	cur->_col = RED;  //新增结点颜色默认设置为RED
	//判断插入结点是否在parent的左边或者右边
	if (parent->_kv.first > kv.first)  //左边
	{
		parent->_left = cur;
		cur->_parent = parent;
	}
	else     //右边	
	{
		parent->_right = cur;
		cur->_parent = parent;
	}
	
	while (parent && parent->_col == RED) //父亲存在且父亲为红色
	{
		Node* grandfather = parent->_parent;  //祖父
		//父亲出现在祖父的左边需要考虑的情况
		if(parent == grandfather ->left)
		{
			//1、uncle存在,uncle为红色
			
			//2、uncle不存在
			
				
			*/ 
		}
		else  //父亲出现在祖父的右边
		{
			Node* uncle = grandfather->_left; //叔叔在左子树 
			
			
			*/	
		}
	}
	//如果父亲不存在为了保证根结点是黑色的,这里一定得将根结点处理为黑色
	_root->_col = BLACK;
}

新增结点插入后维护红黑树性质的主逻辑

//1、父亲一定存在的情况,叔叔存在/不存在 父亲叔叔结点颜色为红色
while (parent && parent->_col == RED) //父亲存在且父亲为红色
{
	Node* grandfather = parent->_parent;  //祖父
	//如果父亲和叔叔结点颜色都是红色
	if (parent == grandfather->_left)  
	{
		Node* uncle = grandfather->_right;  
		if (uncle && uncle->_col == RED)  //对应情况:uncle存在且为红
		{
			//处理:父亲和叔叔变成黑色,祖父变成红色,继续向上调整
			uncle->_col = parent->_col = BLACK; 
			grandfather->_col = RED;
			//向上调整
			cur = grandfather;  //调整孩子
			parent = cur->_parent;//调整父亲
		}
		else   //uncle不存在,uncle存在且为黑
		{
			//直线情况(cur在parent的左边):只考虑单旋,以grandfather为旋转点进行右单旋转,
			//旋转完后将祖父的颜色变成红色,将父亲的颜色变成黑色
			if (parent->_left == cur) 
			{
				RotateR(grandfather);
				parent->_col = BLACK;
				grandfather->_col = RED;
			}
			else  //parent->_right == cur 
			{	
				//折线情况(cur在parent的右边):这里会引发双旋
				RotateL(parent);  //以parent为旋转点进行左单旋
				RotateR(grandfather); //以grandfather为旋转点进行右单旋转
				//旋转完后cur会去做树的根,那么设置为黑色,
				//为了保证每条路径的黑色结点个数相同,grandfather结点颜色设置为红
				cur->_col = BLACK;
				grandfather->_col = RED;  //黑色	结点个数相同
			}
		}
	}
	else //父亲在右子树
	{
			Node* uncle = grandfather->_left; //叔叔在左子树 
			if (uncle&& uncle->_col == RED)  //情况一处理:叔叔存在,且叔叔的颜色是红色的(包含了父亲的颜色是红色的情况)
			{
				//根据情况一处理即可:叔叔和父亲变黑,
				//祖父变红(目的是为了每条路径的黑色结点个数相同),继续向上
				cur = grandfather;  //孩子
				parent = cur->_parent;//父亲
			}
			else //叔叔不存在 
			{
				if (cur == parent->_right)  //新增结点在父亲的右边,直线情况左单旋处理
				{
					//左单旋转,以grandfather为旋转点,旋转完后parent去做新的根,grandfather去做左子树
					RotateL(grandfather);
					//调节颜色
					grandfather->_col = RED;
					parent->_col = BLACK;
				}
				else //新增结点在父亲的左边,折线情况,引发双旋
				{
					//处理:以parenrt为旋转点做右单旋,再以grandfather为旋转点做左单旋
					RotateR(parent);  //右旋
					RotateL(grandfather); //左旋
					parent->_col = grandfather->_col = RED;
					cur->_col = BLACK;
				}
				break;
			}
		}
	_root->_col = BLACK;
}

拆解讨论:

以下只列举parent在grandfather左边的情况,而parent在grandfather右边的情况处理方式只是反过来的,读者可以自行画图,这里仅留参考代码

Node* uncle = grandfather->_right;  
if (uncle && uncle->_col == RED)  //对应情况:uncle存在且为红
{
	//处理:父亲和叔叔变成黑色,祖父变成红色,继续向上调整
	uncle->_col = parent->_col = BLACK; 
	grandfather->_col = RED;
	//向上调整
	cur = grandfather;  //调整孩子
	parent = cur->_parent;//调整父亲
}

else   //uncle不存在,uncle存在且为黑
{
	//直线情况(cur在parent的左边):只考虑单旋,以grandfather为旋转点进行右单旋转,
	//旋转完后将祖父的颜色变成红色,将父亲的颜色变成黑色
	if (parent->_left == cur) 
	{
		RotateR(grandfather);
		parent->_col = BLACK;
		grandfather->_col = RED;
	}
	else  //parent->_right == cur 
	{	
		//双旋转
	}
}

//折线情况(cur在parent的右边):这里会引发双旋
RotateL(parent);  //以parent为旋转点进行左单旋
RotateR(grandfather); //以grandfather为旋转点进行右单旋转
//旋转完后cur会去做树的根,那么设置为黑色,
//为了保证每条路径的黑色结点个数相同,grandfather结点颜色设置为红
cur->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED; 

旋转

void RotateR(Node* parent) //右单旋
	{
		Node* subL = parent->_left;
		Node* subLR = subL->_right;
		parent->_left = subLR;
		if (subLR) subLR->_parent = parent;  //防止subLR为nullptr
		subL->_right = parent;
		Node* parent_parent = parent->_parent; //指针备份
		parent->_parent = subL;
		if (_root == parent) //如果parent就是树的根 
		{
			_root = subL;  //subL取代parent
			_root->_parent = nullptr;
		}
		else  //如果parent并不是树的根
		{
			if (parent_parent->_left == parent) parent->_left = subL;
			else parent_parent->_right = subL;
			subL->_parent = parent_parent; //subL去做parent_parent的孩子
		}
	}
	//左单旋
	void RotateL(Node* parent)
	{
		Node* subR = parent->_right;
		Node* subRL = subR->_left;
		parent->_right = subRL;
		if (subRL) subRL->_parent = parent;
		subR->_left = parent;
		Node* parent_parent = parent->_parent;
		parent->_parent = subR;
		if (_root == parent)
		{
			_root = subR;
			_root->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (parent_parent->_left == parent) parent_parent->_left = subR;
			else parent_parent->_right = subR;
			subR->_parent = parent_parent;
		}
	}

验证


bool _CheckBlance(Node* root, int isBlackNum, int count) 
{
	if (!root) 
	{
		if (isBlackNum != count) 
		{
			printf("黑色结点个数不均等\n");
			return false;
		}
		return true; //遍历完整棵树,如果以上列举的非法情况都不存在就返回true
	}
	//检查是否出现连续的红色结点
	if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED) 
	{
		printf("出现了连续的红色结点\n");
		return false;
	} 
	//走前序遍历的过程中记录每一条路径黑色结点的个数
	if (root->_col == BLACK) count++;
	//递归左右子树
	return _CheckBlance(root->_left, isBlackNum, count) && 
			_CheckBlance(root->_right, isBlackNum, count);
}
//验证红黑树
bool CheckBlance()
{
	if (!_root) return true;  //树为null
	//根结点是黑色的
	if (_root->_col != BLACK) 
	{
		printf("根结点不是黑色的\n");
		return false;
	}
	//每一条路径黑色结点的个数必须是相同的,
	int isBlcakNum = 0;
	Node* left = _root; 
	while (left) 
	{
		if (left->_col == BLACK) isBlcakNum++; // 统计某一条路径的所以黑色结点个数
		left = left->_left;
	}
	//检查连续的红色结点,检查每一条路径的黑色结点个数是否相等
	return _CheckBlance(_root, isBlcakNum ,0);
}

红黑树与AVl树的比较

红黑树与AVL树的比较

红黑树和AVL树都是高效的平衡二叉树,增删改查的

时间复杂度都是O( log n),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。

红黑树的应用

  • C++ STL库 – map/set、mutil_map/mutil_set
  • Java 库
  • linux内核
  • 其他一些库

完整代码博主已经放在git上了,读者可以参考

红黑树实现.

到此这篇关于C++详细实现红黑树流程详解的文章就介绍到这了,更多相关C++红黑树内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

C++详细实现红黑树流程详解

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

C++模拟实现vector流程详解

这篇文章主要介绍了C++容器Vector的模拟实现,Vector是一个能够存放任意类型的动态数组,有点类似数组,是一个连续地址空间,下文更多详细内容的介绍,需要的小伙伴可以参考一下
2022-11-13

C++实现AVL树的示例详解

AVLTree是一个「加上了额外平衡条件」的二叉搜索树,其平衡条件的建立是为了确保整棵树的深度为O(log_2N),本文主要介绍了AVL树的实现,需要的可以参考一下
2023-03-03

C++内存泄漏的检测与实现详细流程

内存泄漏(memoryleak)是指由于疏忽或错误造成了程序未能释放掉不再使用的内存的情况。内存泄漏并非指内存在物理上的消失,而是应用程序分配某段内存后,由于设计错误,失去了对该段内存的控制,因而造成了内存的浪费
2022-11-13

Vue渲染器设计实现流程详细讲解

在浏览器平台上,用它来渲染其中的真实DOM元素。渲染器不仅能够渲染真实的DOM元素,它还是框架跨平台能力的关键。所以在设计渲染器的时候一定要考虑好自定义的能力
2023-01-03

Python实现JavaBeans流程详解

这篇文章主要介绍了Python实现JavaBeans流程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧
2023-01-14

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录