大名鼎鼎的红黑树,你get了么?2-3树 绝对平衡 右旋转 左旋转 颜色反转
前言
11.1新的一月加油!这个购物狂欢的季节,一看,已囊中羞涩!赶紧来恶补一下红黑树和2-3树吧!红黑树真的算是大名鼎鼎了吧?即使你不了解它,但一定听过吧?下面跟随我来揭开神秘的面纱吧!
一、2-3树
1、抢了红黑树的光环?
今天的主角是红黑树,是无疑的,主角光环在呢!那2-3树又是什么鬼呢?学习2-3树不仅对理解红黑树有帮助,对理解B类树,也是有巨大帮助的,所以学习2-3树很必要!
2、基本性质
2-3树满足二分搜索树的基本性质,但节点可以存放一个元素或两个元素!如下图,就是2-3树:
说明:2-3树一颗绝对平衡的树(绝对平衡:对于任意一个节点,左右子树高度相同)
3、维护绝对平衡
2-3树在插入过程中如何维护绝对平衡呢?进行画图演示,实在有点不好画,如下图:
说明:
1、不能将新节点插入到空节点
因为那样如上图,就不满足绝对平衡了,所以可以将37和42合并,2-3支持3节点。
2、不支持4节点,进行拆分
再插入12时,也不能插入空节点,也要合并,但2-3树不支持4节点,所以进行进行拆分。
3、子节点达到3节点,合并到父节点
再依次插入18、6,达到4节点,进行拆分,但不符合绝对平衡了怎么办?将12和37合并,就形成了最后3节点的图了
总结:讲到这里,应该对2-3树如何维护绝对平衡,应该了解了吧?理解2-3树,对于再理解红黑树,是非常有帮助的,其实,它们有等价性的,接下来会说明的。
二、红黑树
1、红黑树和2-3树的等价性
也想达到像2-3树那样的绝对平衡,但2-3树的实现比较麻烦,所以产生了红黑树;那么,红黑树和2-3树有怎么样的等价性呢?如下图:
说明:红黑树最开始想用红线区别b、c,但实现起来比较困难,然后用红黑来表示节点,就比较好实现了!
红黑树和2-3树总体对比图,可以参考一下:
2、红黑树5个重要性质
1、引自《算法导论》
红黑树有五个重要性质,引自算法界一本圣洁《算法导论》中的内容,如下:
是不是看着有点晕,下面我进行解释。
2、5个重要性质
1、每一个节点或者红色的,或是黑色的
2、根节点是黑色的
3、每一个叶子节点(最后的空节点)是黑色的
4、如果一个节点是红色的,那么它的孩子节点都是黑色的
5、从任意节点到叶子节点,经过的黑色节点是一样的
解释:最重要的性质是第五条,前4条在理解2-3树之后,就很好理解了,第5条性质说明了:红黑树是保持“黑平衡”的二叉树;
严格意义上来说,红黑树不是平衡二叉树,最大高度:2logn,但是时间复杂度仍然是O(logn),因为2是常数,但比AVL树查询要稍微慢一些。
三、红黑树添加元素
红黑树添加元素,比较繁琐,因为要保持上面的五个性质,要不然就不是红黑树了;
1、保持根节点为节点
红黑树的节点类也可以从二分搜索树上进行修改,但要新增“color”成员变量,来标注节点颜色,节点类如下:
- template<typename Key, typename Value>
- class RBTree {
- private:
- static const bool RED = true;
- static const bool BLACK = false;
- struct Node {
- Key key;
- Value value;
- Node *left;
- Node *right;
- bool color;
- Node(Key key, Value value) {
- this->key = key;
- this->value = value;
- this->left = this->right = nullptr;
- color = RED; //默认初始化为红色
- }
- Node(Node *node) {
- this->key = node->key;
- this->value = node->value;
- this->left = node->left;
- this->right = node->right;
- this->color = node->color;
- }
- };
- Node *root;
- int size;
- }
因为红黑树性质1要求根节点为黑色,所以要保持根节点为黑色;
2、左旋转
像AVL树一样,红黑树也需要左旋和右旋,如下图就需要左旋转,因为“红色节点是左倾斜的”:
说明:图中黑色字体标识黑色节点,红色表示红色节点,并演示了旋转过程,最后还要改变节点颜色。
3、左旋转代码实现
代码如下:
- Node *leftRotate(Node *node) {
- Node *x = node->right;
- node->right = x->left;
- x->left = node;
- x->color = node->color;
- node->color = RED;
- return x;
- }
4、颜色反转
下面这种情况就需要颜色反转,如下图:
5、颜色反转代码实现
代码如下:
- void flipColors(Node *node) {
- node->color = RED;
- node->left->color = BLACK;
- node->right->color = BLACK;
- }
6、右旋转
下面情况需要右旋转,如下图:
旋转之后,如下图:
7、右旋转代码如下
代码如下:
- Node *rightRotate(Node *node) {
- Node *x = node->left;
- node->left = x->right;
- x->right = node;
- x->color = node->color;
- node->color = RED;
- return x;
- }
8、总体流程图
9、总体代码
总体代码如下,供参考和学习:
- #ifndef RED_BLACK_TREE_RBTREE_H
- #define RED_BLACK_TREE_RBTREE_H
- #include <iostream>
- #include <vector>
- template<typename Key, typename Value>
- class RBTree {
- private:
- static const bool RED = true;
- static const bool BLACK = false;
- struct Node {
- Key key;
- Value value;
- Node *left;
- Node *right;
- bool color;
- Node(Key key, Value value) {
- this->key = key;
- this->value = value;
- this->left = this->right = nullptr;
- color = RED;
- }
- Node(Node *node) {
- this->key = node->key;
- this->value = node->value;
- this->left = node->left;
- this->right = node->right;
- this->color = node->color;
- }
- };
- Node *root;
- int size;
- public:
- RBTree() {
- root = nullptr;
- size = ;
- }
- ~RBTree() {
- destroy(root);
- }
- int getSize() {
- return size;
- }
- int isEmpty() {
- return size == ;
- }
- bool isRed(Node *node) {
- if (node == nullptr) {
- return BLACK;
- }
- return node->color;
- }
- void add(Key key, Value value) {
- root = add(root, key, value);
- root->color = BLACK;
- }
- bool contains(Key key) {
- return getNode(root, key) != nullptr;
- }
- Value *get(Key key) {
- Node *node = getNode(root, key);
- return node == nullptr ? nullptr : &(node->value);
- }
- void set(Key key, Value newValue) {
- Node *node = getNode(root, key);
- if (node != nullptr) {
- node->value = newValue;
- }
- }
- private:
- // 向以node为根的二叉搜索树中,插入节点(key, value)
- // 返回插入新节点后的二叉搜索树的根
- Node *add(Node *node, Key key, Value value) {
- if (node == nullptr) {
- size++;
- return new Node(key, value);
- }
- if (key == node->key) {
- node->value = value;
- } else if (key < node->key) {
- node->left = add(node->left, key, value);
- } else {
- node->right = add(node->right, key, value);
- }
- if (isRed(node->right) && !isRed(node->left)) {
- node = leftRotate(node);
- }
- if (isRed(node->left) && isRed(node->left->left)) {
- node = rightRotate(node);
- }
- if (isRed(node->left) && isRed(node->right)) {
- flipColors(node);
- }
- return node;
- }
- // 在以node为根的二叉搜索树中查找key所对应的Node
- Node *getNode(Node *node, Key key) {
- if (node == nullptr) {
- return nullptr;
- }
- if (key == node->key) {
- return node;
- } else if (key < node->key) {
- return getNode(node->left, key);
- } else {
- return getNode(node->right, key);
- }
- }
- void destroy(Node *node) {
- if (node != nullptr) {
- destroy(node->left);
- destroy(node->right);
- delete node;
- size--;
- }
- }
- Node *leftRotate(Node *node) {
- Node *x = node->right;
- node->right = x->left;
- x->left = node;
- x->color = node->color;
- node->color = RED;
- return x;
- }
- Node *rightRotate(Node *node) {
- Node *x = node->left;
- node->left = x->right;
- x->right = node;
- x->color = node->color;
- node->color = RED;
- return x;
- }
- void flipColors(Node *node) {
- node->color = RED;
- node->left->color = BLACK;
- node->right->color = BLACK;
- }
- };
- #endif //RED_BLACK_TREE_RBTREE_H
总结
面试时99.9%不会让手写一下红黑树的添加过程,除非你面试算法工程师,那就打扰了!主要理解红黑树的性质、左旋和右旋等。
欢迎点赞和评论,感谢支持!
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