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資料結構 — 淺析紅黑樹原理以及實現

淺析紅黑樹原理以及實現

我們在上一篇部落格認識到了平衡二叉樹(AVLTree),瞭解到平衡二叉樹的性質,其實平衡二叉樹最大的作用就是查詢,AVL樹的查詢、插入和刪除在平均最壞情況下都是O(logn)。AVL樹的效率就是高在這個地方。如果在AVL樹中插入或刪除節點後,使得高度之差大於1。此時,AVL樹的平衡狀態就被破壞,它就不再是一棵二叉樹;為了讓它重新維持在一個平衡狀態,就需要對其進行旋轉處理, 現在呢,我們來思考一下雖然AVL樹的查詢效率高,但是呢構建一顆AVL樹的成本是多少?? 因為當它的高度差大於1的時候,就要觸發旋轉演算法來調節平衡二叉樹,所以當你資料足夠大的時候,那麼你建立顆平衡二叉樹的成本其實不小. 這個時候就有人開始思考,並且提出了
黑樹的理論,那麼紅黑樹到底比AVL樹好在哪裡??首先我們應該知道由於AVL樹的性質,當它的任意兩個分支之間的高度差大於一的時候就會觸發旋轉演算法,所以構建一棵樹得觸發很多次旋轉演算法,這裡的AVL樹的查詢時間複雜度為O(logN),但是黑樹它的性質讓它的查詢的時間複雜度為O(nlogN).可以看出AVL樹時間復度優於紅黑樹,BUT!! 在計算機中它的計算速度驚人每秒的運算量都是億級的,所以nlogN和logN在計算機面前沒有什麼區別,紅樹觸發旋轉演算法的概率要遠遠小於AVL樹,這時構建一個紅黑樹的成本也就遠遠小於AVL樹,所以生活中經常使用的都是紅黑樹.(AVL樹只是紅黑樹的一個前身,紅黑樹就是AVL樹的加強版)
首先我們來認識紅黑樹的性質,紅黑樹是一顆二叉搜尋樹,它在每個節點上增了一個儲存為來表示節點的顏色,可以RED或BLACK,通過對任何一條從根到葉子簡單路徑上的顏色約束,紅黑樹保證最長路徑不超過最短路徑的兩倍,因而近似平衡.紅黑樹的具體性質1.每個節點的顏色不是紅色就是黑色.2.紅黑樹的根節點必須是黑色的.3.如果一個節點是紅色的,則它的兩個子節點是黑色的.4.對每一個節點,從該節點到齊所有後代節點的簡單路徑上,均包含相同數目的黑色節點.其實當我們的上面這些條件滿足後,這棵樹就是已經是一個最長路徑不超過最短路徑的兩倍了. 具體為什麼?? 這裡我解釋一下.
有這張圖我也不需要再解釋什麼了,你的最短路徑就是全黑節點,最長路徑就是一個紅節點一個黑節點,最後黑色節點相同時,最長路
徑剛好是最短路徑的兩倍. 可以看到這幾個性質看起來沒有聯絡,但是環環相扣最後構成一個紅黑樹. 所以我們構建紅黑樹的時候一定要注意性質.紅黑樹的插入首先紅黑樹的插入其實不是那麼容易實現的,以前搜尋樹的插入我們很容易理解現在我們首先思考一個問題,你插入節點的預設顏色是RED或BLACK? 這裡我們需要根據性質來思考,首先如果插入黑節點,這個可以直接插入無論它的父親是什麼顏色,但是紅黑的性質是每條路徑的黑色節點數目相同這個時候你再想想那其他路徑的黑色節點數目一定比你現在少一個節點,所以調整起來非常繁瑣的. 插入紅節點不需要調整其他路徑,如果它的父親為黑,那麼直接插入,如果他的父親為紅那麼在該路徑上面開始分情況調整. 所以插入節點預設顏色一定要為紅.如果為黑調節成本太大了.接下來開始插入節點如果插入節點的父親為黑那麼直接插入後返回不需要做任何調整. 但是如果插入節點的父親為紅,那麼就需要調整了.具體的調整過程可以分為三個情況:1. 新插入節點Cur的父親為紅,並且爺爺節點(parentparent)為黑,叔叔節點(uncle)存在且為紅.
此時對該子樹進行操作,parent節點和uncle節點變為黑,parentparent節點變為紅,這樣我們就保證該子樹中每條路徑中黑色節點相同並且沒有連續的紅節點,然後再讓cur等於parentparent節點繼續往上繼續調整,直到該樹中沒有連續的紅節點. 具體的過程如圖所示:
2. 新插入節點Cur的父親為紅,並且爺爺節點(parentparent)為黑,叔叔節點(uncle)不存在或存在且為黑.

首先我們要明白,第二種情況一定是第一種情況調整後,然後向上調整的時候所遇到的.也就是說你單純插入一個節點是不可能碰到種情況,出現這種情況的原因就是,第一種情況調整後,它的parentparent節點變為紅色,然後才會出現這種情況. 那麼為什麼呢??因為就拿上面這個子樹來看,如果你cur是新插入的話,明顯就很不合理! 因為你的父親是紅的而你的叔叔是黑的! 這條路徑很明顯黑節點個數和別的路徑不一樣,所以只有一種可能那就是,cur以前是黑節點,因為顏色調整被變成紅色,進而觸發旋轉操作.然後我們對這棵子樹進行操作,這裡有一些旋轉的知識如果不明白的話,可以去看我得上一個部落格:AVL樹. 該部落格裡面對旋轉操作有詳細的講解.好了我們繼續. 拿這個圖為例子. 我們需要根據parentparent節點進行右單旋. 然後將parent節點變為黑色,cur節點和parentparent變為紅色.當然如果parent為parentparent的右,cur為patent的右就是左單旋了. 具體過程如圖所示:
2. 新插入節點Cur的父親為紅,並且爺爺節點(parentparent)為黑,叔叔節點(uncle)不存在或存在且為黑.
這種情況查德一看跟上面一模一樣(其實就是一模一樣(手動微笑)). 但是我在這裡提的是一個特殊一點的情況,因為這裡需要觸發右左雙旋或者左右雙旋. 我們看下圖這種情況,它滿足上述情況但是無法觸發左單旋或者右單旋.所以我們得對它進行一點操作,讓它可以旋轉.
就拿這個圖來說,我們先對parent進行左單選,再然後針對parentpatent進行右單旋. 最後進行於上面相同的變色操作即可. 當然右左雙旋步驟也一樣
程式碼實現:
        bool Insert(const K& key, const V& val)
	{
		//_Insert(_root, x, y);
		if (_root == NULL)
		{
			_root = new Node(key, val);
			_root->_col = BLACK;
		}

		Node* cur = _root;
		Node* parent = cur;

		while (cur)
		{
			if (cur->_key > key)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else if (cur->_key < key)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (cur->_key == key)
			{
				return true;
			}
		}

		if (parent->_key > key)
		{
			parent->_left = new Node(key, val);
			parent->_left->_parent = parent;
			cur = parent->_left;
		}
		else
		{
			parent->_right = new Node(key, val);
			parent->_right->_parent = parent;
			cur = parent->_right;
		}
	
		//目前父親節點,插入節點,叔叔節點已經就緒.
		while(parent && parent->_col == RED)
		{
			Node* parentparent = parent->_parent;
			Node* uncle = NULL;

			if (parentparent->_left == parent)
				uncle = parentparent->_right;

			else
				uncle = parentparent->_left;

			if(uncle && uncle->_col == RED)
			{
				parentparent->_col = RED;
				parent->_col = BLACK;
				uncle->_col = BLACK;

				cur = parentparent;
				parent = cur->_parent;

			}
			else if (uncle == NULL || uncle->_col == BLACK)
			{
				if (parentparent->_left == parent)
				{
					if (parent->_left == cur)
					{
						RotateR(parentparent);
						parent->_col = BLACK;
					}
					else
					{
						RotateLR(parentparent);
						cur->_col = BLACK;
					}
				}
				else
				{
					if (parent->_right == cur)
					{
						RotateL(parentparent);
						parent->_col = BLACK;
					}
					else
					{
						RotateRL(parentparent);
						cur->_col = BLACK;
					}
				}
				parentparent->_col = RED;
				if (parentparent == _root)
				{
					_root = parent;
				}
			
			}
			else
			{
				assert(false);
			}
			if (_root->_col == RED)
			{
				_root->_col = BLACK;
			}
		}
		return false;
	}


紅黑樹的刪除
紅黑樹的刪除有一定的難度,這裡我就說的沒有這麼詳細了其實它跟搜尋樹的刪除很類似就是尋找一個替換節點然後刪掉它的替換節點

我們要刪除del這個時候,直接刪除del成本太高了,然後我們尋找一個邊緣節點跟他交換,然後再刪除它.所以呢,這樣刪除的成本是

最小的. 刪除分三個情況: 

1.del的左為空.

2.del的右為空.

3.del的左右都不為空.

前兩種很容易思考,第三種左右都不為空的情況才需要我們的邊緣替換法.所以我這裡附上搜索二叉樹的刪除的程式碼. 紅黑樹刪除的代

碼暫時我還沒有解決所以這裡之後搜尋二叉樹的刪除程式碼. 我們可以想著思考思考說不定就寫完了.

程式碼實現:

	bool Remove(const K& key)
	{
		if (_root == NULL)
		{
			return false;
		}
		Node* cur = _root;
		Node* parent = NULL;
		while (cur)
		{		
			if (cur->key > key)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else if (cur->key < key)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (cur->key == key)
			{
				break;
			}
		}

		Node* del = cur;
		if (cur->_left == NULL) //左為空
		{
			if (parent == NULL)
			{
				_root = cur->_right;
				if (_root)
					_root->_parent = NULL;
			}
			else
			{
				if (parent->_left == cur)
					parent->_left = cur->_right;
				
				else			
					parent->_right = cur->_right;
			
				if (cur->_right)
					cur->_right->_parent = parent;
			}
		}
		else if (cur->_right == NULL)//右為空
		{
			if (parent == NULL)
			{
				_root = cur->_left;
				if (_root)
					_root->_parent = NULL;
			}
			else
			{
				if (parent->_left == cur)
					parent->_left = cur->_left;
				else
					parent->_right = cur->_left;

				if (cur->_left)
					cur->_left->_parent = parent;
			}	
		}

		else //左右都不為空
		{
			if (parent == NULL || cur == parent->_left) //如果cur在左邊.
			{
				del = cur->_right;

				while (del->_left)
				{
					del = del->_left;
				}

				del->_parent->_left = del->_right;;
			}
			else //cur在parent的右邊.
			{
				del = cur->_left;

				while (del->_right)
				{
					del = del->_right;
				}

				del->_parent->_right = del->_left;
			}
			cur->key = del->key;
			cur->val = del->val;
		}

		delete del;
	}

編寫一個檢驗該二叉樹是否為紅黑樹的程式:

這裡首先解決一個最棘手的問題,如何判斷一個路徑上面的黑節點相同? 我們很容易想到,可以先遍歷一條路徑找到一個基準值,然

後和其他路徑做比較,程式碼實現就是每次走到葉子結點的時候,比較該條路徑的黑色節點節點個數是否和基準值相等? 如果不相等

那麼返回false. 所以我們引數裡面需要一個m(傳遞黑色節點基準值)和n(記錄該條路徑上面的黑色節點個數). 

那麼我們來瞧瞧程式碼實現:

        bool ISRBtree()
	{
		if (_root->_col == RED)
		{
			return false;
		}
		size_t n = 0;
		size_t m = 0;
		Node* cur = _root;
		while (cur)
		{
			if (cur->_col == BLACK)
			{
				n++;
			}
			cur = cur->_left;
		}
		return _ISRBtree(_root, m, n);
	}

	bool _ISRBtree(Node* root, size_t m, size_t n)
	{
		if (root == NULL)
		{
			if (m == n)
				return true;
			else
				return false;
		}


		if (root->_col == BLACK)
		{
			m++;
		}
		if (root->_col == RED && root->_parent && root->_parent->_col == RED)
		{
			return false;
		}

		return _ISRBtree(root->_left, m, n) && _ISRBtree(root->_right, m, n);

	}

演示結果:


總結

紅黑樹是一個非常重要的資料結構,現在生活當中的使用我們就能看的出來,可能我們並不需要它的底層構造但是我們要學習一個語

言. 最快的途徑就是大師寫出來的程式碼,手頭都是資料我們要學習別人的巧妙的地方. 多看原始碼多多構造經典的演算法,或者容器. 

嘗試自己編寫程式碼,理解那個框架, 這樣對我們的進步都是非常有用的.紅黑樹目前我就總結這麼多,哪裡有不足歡迎大家來指出來

,我會虛心改正.

所有程式碼實現:

#include<iostream>
#include<Windows.h>
#include<assert.h>
using namespace std;

enum colour
{
	RED,
	BLACK
};

template<class K, class V>
struct RBTreeNode
{
	K _key;
	K _val;

	RBTreeNode<K, V>* _left;
	RBTreeNode<K, V>* _right;
	RBTreeNode<K, V>* _parent;

	colour _col;

	RBTreeNode(const K& key, const V& val)
		:_key(key)
		, _val(val)
		, _left(NULL)
		, _right(NULL)
		, _parent(NULL)
		, _col(RED)
	{}
};

template<class K, class V>
class RBTree
{
	typedef RBTreeNode<K, V> Node;
public:
	RBTree()
		:_root(NULL)
	{}

	bool Insert(const K& key, const V& val)
	{
		//_Insert(_root, x, y);
		if (_root == NULL)
		{
			_root = new Node(key, val);
			_root->_col = BLACK;
		}

		Node* cur = _root;
		Node* parent = cur;

		while (cur)
		{
			if (cur->_key > key)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else if (cur->_key < key)
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (cur->_key == key)
			{
				return true;
			}
		}

		if (parent->_key > key)
		{
			parent->_left = new Node(key, val);
			parent->_left->_parent = parent;
			cur = parent->_left;
		}
		else
		{
			parent->_right = new Node(key, val);
			parent->_right->_parent = parent;
			cur = parent->_right;
		}
	
		//目前父親節點,插入節點,叔叔節點已經就緒.
		while(parent && parent->_col == RED)
		{
			Node* parentparent = parent->_parent;
			Node* uncle = NULL;

			if (parentparent->_left == parent)
				uncle = parentparent->_right;

			else
				uncle = parentparent->_left;

			if(uncle && uncle->_col == RED)
			{
				parentparent->_col = RED;
				parent->_col = BLACK;
				uncle->_col = BLACK;

				cur = parentparent;
				parent = cur->_parent;

			}
			else if (uncle == NULL || uncle->_col == BLACK)
			{
				if (parentparent->_left == parent)
				{
					if (parent->_left == cur)
					{
						RotateR(parentparent);
						parent->_col = BLACK;
					}
					else
					{
						RotateLR(parentparent);
						cur->_col = BLACK;
					}
				}
				else
				{
					if (parent->_right == cur)
					{
						RotateL(parentparent);
						parent->_col = BLACK;
					}
					else
					{
						RotateRL(parentparent);
						cur->_col = BLACK;
					}
				}
				parentparent->_col = RED;
				if (parentparent == _root)
				{
					_root = parent;
				}
			
			}
			else
			{
				assert(false);
			}
			if (_root->_col == RED)
			{
				_root->_col = BLACK;
			}
		}
		return false;
	}

	bool ISRBtree()
	{
		if (_root->_col == RED)
		{
			return false;
		}
		size_t n = 0;
		size_t m = 0;
		Node* cur = _root;
		while (cur)
		{
			if (cur->_col == BLACK)
			{
				n++;
			}
			cur = cur->_left;
		}
		return _ISRBtree(_root, m, n);
	}

	void print()
	{
		_print(_root);
	}

protected:

	void _print(Node* root)
	{
		if (root == NULL)
			return;

		_print(root->_left);
		cout << root->_val << " ";
		_print(root->_right);
	}

	bool _ISRBtree(Node* root, size_t m, size_t n)
	{
		if (root == NULL)
		{
			if (m == n)
				return true;
			else
				return false;
		}


		if (root->_col == BLACK)
		{
			m++;
		}
		if (root->_col == RED && root->_parent && root->_parent->_col == RED)
		{
			return false;
		}

		return _ISRBtree(root->_left, m, n) && _ISRBtree(root->_right, m, n);

	}

	void RotateLR(Node*& parent)
	{

		RotateL(parent->_left);

		RotateR(parent);
	}

	void RotateRL(Node*& parent)
	{
		RotateR(parent->_right);
		RotateL(parent);
	}

	void RotateR(Node*& parent)
	{
		Node* subL = parent->_left;
		Node* subLR = NULL;
		if (subL)
			subLR = subL->_right;
		parent->_left = subLR;
		if (subLR)
			subLR->_parent = parent;
		Node* ppNode = parent->_parent;
		subL->_right = parent;
		parent->_parent = subL;
		if (ppNode == NULL)
		{
			_root = subL;
			_root->_parent = NULL;
		}
		else
		{
			if (ppNode->_left == parent)
				ppNode->_left = subL;
			else
				ppNode->_right = subL;
			subL->_parent = ppNode;
		}
	}

	void RotateL(Node*& parent)
	{
		Node* subR = parent->_right;
		Node* subRL = NULL;
		if (subR)
			subRL = subR->_left;

		parent->_right = subRL;
		if (subRL)
			subRL->_parent = parent;

		Node* ppNode = parent->_parent;
		subR->_left = parent;
		parent->_parent = subR;

		if (ppNode == NULL)
		{
			_root = subR;
			_root->_parent = NULL;
		}
		else
		{
			if (ppNode->_left == parent)
				ppNode->_left = subR;
			else
				ppNode->_right = subR;
			subR->_parent = ppNode;
		}
	}


private:
	Node* _root;
};



void Test()
{
	RBTree<int, int> T;
	//8 9 2 4 1 6 3 5
	T.Insert(8, 8);
	T.Insert(9, 9);
	T.Insert(2, 2);
	T.Insert(4, 4);
	T.Insert(1, 1);
	T.Insert(6, 6);
	T.Insert(3, 3);
	T.Insert(5, 5);

	cout << "該二叉樹是否為紅黑樹??" << T.ISRBtree() << endl;
	T.print();
	system("pause");

 }


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