本文对Melon库中的红黑树进行介绍，关于Melon库，这是一个开源的C语言库，它具有：开箱即用、无第三方依赖、安装部署简单、中英文文档齐全等优势。
简介
红黑树是一种被应用的非常广泛的数据结构，用于快速搜索指定数据集中的数据。
这里我们不对红黑树的原理进行展开，仅给出其时间复杂度和使用场景介绍。
时间复杂度
- 插入：O(logN)
- 删除：O(logN)
- 搜索：O(logN)
使用场景
- 实现字典查询，即kv查询
- 文件描述符索引，例如维护socket fd
使用
Melon库中的红黑树经历了若干次迭代，最终形成了当前的使用形态。我们先给出代码，再进而说明为何会演变至此。
红黑树
#include
#include
#include "mln_core.h"
#include "mln_log.h"
#include "mln_rbtree.h"
static int cmp_handler(const void *data1, const void *data2)
{
return *(int *)data1 - *(int *)data2;
}
int main(int argc, char *argv[])
{
int n = 10;
mln_rbtree_t *t;
mln_rbtree_node_t *rn;
struct mln_rbtree_attr rbattr;
struct mln_core_attr cattr;
cattr.argc = argc;
cattr.argv = argv;
cattr.global_init = NULL;
cattr.master_process = NULL;
cattr.worker_process = NULL;
if (mln_core_init(&cattr) < 0) {
fprintf(stderr, "init failed\n");
return -1;
}
rbattr.pool = NULL;
rbattr.pool_alloc = NULL;
rbattr.pool_free = NULL;
rbattr.cmp = cmp_handler;
rbattr.data_free = NULL;
rbattr.cache = 0;
if ((t = mln_rbtree_new(&rbattr)) == NULL) {
mln_log(error, "rbtree init failed.\n");
return -1;
}
rn = mln_rbtree_node_new(t, &n);
if (rn == NULL) {
mln_log(error, "rbtree node init failed.\n");
return -1;
}
mln_rbtree_insert(t, rn);
rn = mln_rbtree_root_search(t, &n);
if (mln_rbtree_null(rn, t)) {
mln_log(error, "node not found\n");
return -1;
}
mln_log(debug, "%d\n", *((int *)mln_rbtree_node_data(rn)));
mln_rbtree_delete(t, rn);
mln_rbtree_node_free(t, rn);
mln_rbtree_free(t);
return 0;
} main函数大致流程如下：
- 定义变量
- 初始化Melon库
- 设置红黑树初始化属性
- 创建红黑树
- 创建红黑树结点
- 插入结点
- 搜索结点
- 删除结点
- 销毁结点
- 销毁红黑树结构
Melon中，使用红黑树需要引入mln_rbtree.h头文件。
这里我们需要对红黑树初始化属性进行一番说明，这也是演变至今逐渐变复杂的地方。
struct mln_rbtree_attr {
void *pool;
rbtree_pool_alloc_handler pool_alloc;
rbtree_pool_free_handler pool_free;
rbtree_cmp cmp;
rbtree_free_data data_free;
};
typedef void *(*rbtree_pool_alloc_handler)(void *, mln_size_t);
typedef void (*rbtree_pool_free_handler)(void *);
typedef int (*rbtree_cmp)(const void *, const void *);
typedef void (*rbtree_free_data)(void *);其中：
pool是用于支持用户自定义内存池之用的，该指针将于pool_alloc和pool_free配合使用。pool_alloc是用于支持用户自定义分配内存之用，该函数指针第一个参数为pool，第二个参数是要分配的内存大小。pool_free是用于支持用户自定义释放内存之用，该函数指针第一个参数为要释放的内存起始地址。cmp是用于对两个树结点所关联的用户自定义数据进行比较大小之用的。data_free是用于对红黑树结点所关联的用户自定义数据进行释放之用的。
这些指针，若无需要可以置NULL。
内存池和分配释放函数主要是用于树结点的分配和释放之用。之所以不直接给出一个Melon实现的内存池结构指针，是因为不希望红黑树代码与内存池类型强关联，这样允许红黑树可以接入使用者自己定义的内存管理功能。
演化
早期，红黑树只有cmp和data_free。后来加入了pool、pool_alloc和pool_free来增加内存分配来源。
从14年至今的使用中，会不断遇到新的使用场景，因此对红黑树内部结构做各种调整，例如：
- 遍历红黑树所有结点
- 遍历红黑树所有结点的同时删除其中的结点
- 增加结点计数
因此，如果读者阅读源码，会发现树结构中还有一个双向链表结构用来辅助结点遍历。
可能有的读者会提出，为什么树结点不能与关联的自定义数据结构一同分配，类似如下代码：
struct some_struct {
int val;
...
mln_rbtree_node_t node;
}
void some_function(...)
{
struct some_struct *s;
mln_rbtree_t *tree;
s = malloc(...);//allocate struct some_struct
mln_rbtree_node_init(&s->node, s);
...
mln_rbtree_insert(tree, &s->node);
...
}这段代码不能真实执行。
之所以不这样设计，并非没有设想和尝试过。但是发现如此设计存在一下优劣势：
- 优势：少了一次树结点内存分配动作
- 劣势：如果结点要加入多个树结构，则需要在结构体中给出多个node成员，若并不一定每一个树结构都加入，则会造成一定的内存浪费。且后续功能扩展时引入了红黑树结构，也有可能要给很多结构体中引入node结点，才能完成红黑树的功能，这增加了二开的成本。
结语
Melon中的红黑树目前演化至此，相信也不会是其最终形态。也希望广大开发者朋友提出宝贵意见和建议。
另外对于Melon库感兴趣的读者，可以访问Github仓库。
感谢阅读！