最近天下有一种颇不太平的感觉,各地的乱刀砍人,到处是贪官服法。京东准备上市了,阿里最近也提交申请了,猎豹也逆袭了,据说猎豹移动在国际市场上表现甚是抢眼。只有屌丝还在写着代码。花开花又谢,花谢花又开,为什么这么多人没有安全感呢?是转型社会给大家带来了浮躁,还是什么?不得而知!

另外,就上一篇文章的问题,还请大家各抒己见!一道面试题:C++相比C#或者java的优势到底在哪里

OK,下面进入今天的主题。红黑树。

我们时候用到了红黑树?

C++STL中map,set的底层实现全是用的红黑树,java,C#等语言同样如此。

为什么需要红黑树?

map,set底层都提供了排序功能,且查找速度快。红黑树实际上是AVL的一种变形,但是其比AVL(平衡二叉搜索树)具有更高的插入效率,当然查找效率会平衡二叉树稍微低一点点,毕竟平衡二叉树太完美了。但是这种查找效率的损失是非常值得的。它的操作有着良好的最坏情况运行时间,并且在实践中是高效的: 它可以在O(log n)时间内做查找,插入和删除,这里的n是树中元素的数目。

何为红黑树?

这里二叉平衡树的概念我就不提了。红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉查找树,颜色或红色或黑色。

性质1 节点是红色或黑色。
性质2 根节点是黑色。
性质3 每个叶节点(NIL节点,空节点)是黑色的。
性质4 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
性质5 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。
这些约束的好处是:保持了树的相对平衡,同时又比AVL的插入删除操作的复杂性要低许多。

操作:

我们知道平衡二叉树要保持他的平衡性,旋转是一项必不可少的工作。同样,红黑树是一颗准平衡二叉树,旋转也是一项重要工作。旋转有向左旋转,向右旋转,左右旋转,右左旋转。其实左右和右左旋转就是左、右旋转的二次使用,我们这里只谈论向左旋转、向右旋转。

树的旋转:

左右旋转的就是上图所示了,代码如下:

 void leftRoate(rbTreeNode* x){//左旋转
rbTreeNode* y=x->right;
y->parent=x->parent;
if (x->parent==NULL)
root=y;
x->right=y->left;
if (y->left!=NULL)
y->left->parent=x;
if (x->parent!=NULL&&x->parent->left==x){
x->parent->left=y;
}else if (x->parent!=NULL&&x->parent->right==x){
x->parent->right=y;
}
y->left=x;
x->parent=y;
}
void rightRoate(rbTreeNode* x){//右旋转
rbTreeNode* y=x->left;
x->left=y->right;
y->parent=x->parent;
if (x->parent==NULL)
root=y;
if (x->left!=NULL)
x->left->parent=x;
if (x->parent!=NULL&&x->parent->left==x){
x->parent->left=y;
}else if (x->parent!=NULL&&x->parent->right==x){
x->parent->right=y;
}
y->right=x;
x->parent=y;
}

红黑树的插入:

一直搜查到叶子节点X,X的父节点会出现以下几种情况:

1、父节点是空,或者父节点的颜色是黑色。直接插入。

2、父节点是红色:

1)父节点是爷爷结点的左结点

a,叔叔结点存在,且是红色

b,叔叔结点不存在,或者是黑色

2)父节点是爷爷结点的右孩子

c,叔叔结点存在且也为红色

d,叔叔结点不存在,或者为黑色。

第二种情况:

红黑树的插入操作就是上图所示:代码如下,

 void keepRBTreeBlance(rbTreeNode* x,rbTreeNode* y){
x->color=red;
while(x!=NULL&&x->parent!=NULL&&x->parent->color==red){//父节点是红色
if (x->parent==x->parent->parent->left){//父节点是爷爷结点的左节点
rbTreeNode* z=x->parent->parent->right;//叔叔结点
if(z&&x->parent->color==red){//叔叔结点存在,且也为红色。父和叔都置黑,爷爷置红。
x->parent->color=black;//父置黑
z->color=black;//shushu置黑
x->parent->parent->color=red;//爷爷置红
x=x->parent->parent;
}else{//叔叔结点时黑色或者叔叔结点不存在的情况。
if (x==x->parent->right){//////........................问题
//rbTreeNode* temp=x;
x=x->parent;
leftRoate(x);
}
x->parent->color=black;
x->parent->parent->color=red;
rightRoate(x->parent->parent);
}
}else if (x->parent==x->parent->parent->right){//父节点是爷爷结点的右节点
rbTreeNode* z=x->parent->parent->left;//叔叔结点
if (z&&z->color==red){//都是红色
x->parent->color=black;//父置黑
z->color=black;//shushu置黑
x->parent->parent->color=red;//爷爷置红
x=x->parent->parent;
}else{
if (x==x->parent->left){//如果是左孩子,需要一次右转身跳投
x=x->parent;
rightRoate(x);
}
x->parent->color=black;//同时改变颜色。
x->parent->parent->color=red;
leftRoate(x->parent->parent);
}
}
}
root->color=black;
} bool insertRBTree(elemType elemValue){
rbTreeNode* y=header;
rbTreeNode* x=root;
while(x!=NULL){
y=x;
if (elemValue>x->data){//elemValue大于该节点的值,转右子树
x=x->right;
}else if (elemValue<x->data){//elemValue小于该节点的值,转左子树
x=x->left;
}else if (elemValue==x->data){//有相等的直接返回false
return false;
}
}
rbTreeNode* z=new rbTreeNode();
z->data=elemValue;
if (y==header){//空直接插入
z->color=black;
root=z;
return true;
}else{
if (y->data>elemValue)
y->left=z;
else
y->right=z;
}
z->parent=y;
keepRBTreeBlance(z,y);
return true;
}

红黑树的删除操作类似于B-树的删除,需要注意保持它的红黑平衡性。红黑的搜索那就和B-树的查找一模一样了,其实任何排序树的操作都是一样的。比如下面将要讲到的B+树。

B树系列还有一篇是B+树,敬请期待。

参考文献:STL源码剖析、百度。

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