map,set的底层实现:红黑树[多图,手机慎入]

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      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:

  map,set的底层实现:红黑树[多图,手机慎入]

map,set的底层实现:红黑树[多图,手机慎入]

 

 

左右旋转的就是上图所示了,代码如下:

map,set的底层实现:红黑树[多图,手机慎入]
 1 void leftRoate(rbTreeNode* x){//左旋转
 2     rbTreeNode* y=x->right;
 3     y->parent=x->parent;
 4     if (x->parent==NULL)
 5         root=y;
 6     x->right=y->left;
 7     if (y->left!=NULL)
 8         y->left->parent=x;
 9     if (x->parent!=NULL&&x->parent->left==x){
10         x->parent->left=y;
11     }else if (x->parent!=NULL&&x->parent->right==x){
12         x->parent->right=y;
13     }
14     y->left=x;
15     x->parent=y;
16 }
17 void rightRoate(rbTreeNode* x){//右旋转
18     rbTreeNode* y=x->left;
19     x->left=y->right;
20     y->parent=x->parent;
21     if (x->parent==NULL)
22         root=y;
23     if (x->left!=NULL)
24         x->left->parent=x;
25     if (x->parent!=NULL&&x->parent->left==x){
26         x->parent->left=y;
27     }else if (x->parent!=NULL&&x->parent->right==x){
28         x->parent->right=y;
29     }
30     y->right=x;
31     x->parent=y;
32 }
map,set的底层实现:红黑树[多图,手机慎入]

 

     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。

 map,set的底层实现:红黑树[多图,手机慎入]

    第二种情况:

map,set的底层实现:红黑树[多图,手机慎入]

 

 红黑树的插入操作就是上图所示:代码如下,

map,set的底层实现:红黑树[多图,手机慎入]
 1 void keepRBTreeBlance(rbTreeNode* x,rbTreeNode* y){
 2     x->color=red;
 3     while(x!=NULL&&x->parent!=NULL&&x->parent->color==red){//父节点是红色
 4         if (x->parent==x->parent->parent->left){//父节点是爷爷结点的左节点
 5             rbTreeNode* z=x->parent->parent->right;//叔叔结点
 6             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。
 7                 x->parent->color=black;//父置黑
 8                 z->color=black;//shushu置黑
 9                 x->parent->parent->color=red;//爷爷置红
10                 x=x->parent->parent;
11             }else{//叔叔结点时黑色或者叔叔结点不存在的情况。
12                 if (x==x->parent->right){//////........................问题
13                     //rbTreeNode* temp=x;
14                     x=x->parent;
15                     leftRoate(x);
16                 }
17                 x->parent->color=black;
18                 x->parent->parent->color=red;
19                 rightRoate(x->parent->parent);
20             }
21         }else if (x->parent==x->parent->parent->right){//父节点是爷爷结点的右节点
22             rbTreeNode* z=x->parent->parent->left;//叔叔结点
23             if (z&&z->color==red){//都是红色
24                 x->parent->color=black;//父置黑
25                 z->color=black;//shushu置黑
26                 x->parent->parent->color=red;//爷爷置红
27                 x=x->parent->parent;
28             }else{
29                 if (x==x->parent->left){//如果是左孩子,需要一次右转身跳投
30                     x=x->parent;
31                     rightRoate(x);
32                 }
33                 x->parent->color=black;//同时改变颜色。
34                 x->parent->parent->color=red;
35                 leftRoate(x->parent->parent);
36             }
37         }
38     }
39     root->color=black;
40 }
41 
42 bool insertRBTree(elemType elemValue){
43     rbTreeNode* y=header;
44     rbTreeNode* x=root;
45     while(x!=NULL){
46         y=x;
47         if (elemValue>x->data){//elemValue大于该节点的值,转右子树
48             x=x->right;
49         }else if (elemValue<x->data){//elemValue小于该节点的值,转左子树
50             x=x->left;
51         }else if (elemValue==x->data){//有相等的直接返回false
52             return false;
53         }
54     }
55     rbTreeNode* z=new rbTreeNode();
56     z->data=elemValue;
57     if (y==header){//空直接插入
58         z->color=black;
59         root=z;
60         return true;
61     }else{
62         if (y->data>elemValue)
63             y->left=z;
64         else
65             y->right=z;
66     }
67     z->parent=y;
68     keepRBTreeBlance(z,y);
69     return true;
70 }
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     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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