C++【实现红黑树(核心插入)】
文章目录
- 一、红黑树概念介绍
- 二、红黑树模拟实现
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- （1）红黑树节点
- （2）红黑树插入分析(核心)
- （3）插入代码思路(如何快速写插入算法)
- （4）判断平衡函数
- （5）查找函数
- （6）测试函数
- （7）测试结果
- 三、红黑树源代码
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- （1）RbTree.h
- （2）Test.cpp
一、红黑树概念介绍
概念：
红黑树，也是一种二叉搜索树，它是在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是红或黑，然后通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制，保证了没有一条路径会能超过其他路径的俩倍，因而是近似平衡的。map和set的底层数据结构就是用红黑树来封装的。
性质：
1.根节点是黑色的
2.不能出现连续的红色节点
3. 每条路径上有相同数量的黑色节点
4. 每个叶子(空节点)结点都是黑色
5. 每个结点不是红色就是黑色
满足上面的性质，红黑树就能保证：最长路径中节点个数不会超过最短路径节点个数的2倍。
优势：
假设全部的黑色节点有N个 最短路径长度是logN 整棵树的节点数量：[N,2N]，最长路径长度：2logN。假设10亿个节点，AVL：最多查找30次左右；RB：最多查找60次左右。
综合而言，其实对于查找大量数据30次和60次没太大差别，而红黑树不要求绝对平衡，只需保证最长路径不超过最短路径的2倍，相对来说降低了插入和旋转的次数，所以在经常进行增删的结构中性能比AVL树更优。
二、红黑树模拟实现
（1）红黑树节点
enum Color
{
RED=0,
BLACK,
};
template<class K,class V>
struct RbTreeNode
{
RbTreeNode<K, V>* _left;
RbTreeNode<K, V>* _right;
RbTreeNode<K, V>* _parent;
pair<K, V>_kv;
Color _col;
RbTreeNode(const pair<K, V>& kv)
:_left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _parent(nullptr)
, _kv(kv)
, _col(RED)
{}
};
里面同样用三叉链，要有左孩子右孩子，父节点，以及pair类的类型来存储kv两个相同或不同类型的值(当我们使用make_pair函数创建一个pair对象，该函数会自动推断参数类型)，并在里面增加一个枚举，用来表示一个节点不是红色就是黑色。关于构造函数里面的颜色初始化为黑色还是红色，在插入会讲解。
（2）红黑树插入分析(核心)
插入和前面的AVL插入部分是一样的，在里面如果是根节点，那就把跟点为置为黑色。
那这有一个问题就是节点构造函数里面的一个问题：我们在申请一个新节点时，宁愿新增红色还是黑色？
因为不管是增哪种颜色，本质上是违反规则三还是违反规则四的问题，如果插入黑色，一定违反规则四，但它代价太大，违反规则三就不一定，因为它的父节点可能为红色也可能为黑色，如果在黑色节点下面插入就没影响，反之就会影响。
对于上面的做法会出现下面的两大情况，第一GPC为一一条直线，第二GPC为折线。
如图：
G为祖父节点，P为父亲节点，C为当前节点，U为叔父节点
1、先解决当GPC为一条直线的时候：
（1）如果U存在且为红色，P必须变黑，U也得变黑，左右都增加了黑，那就把G变红,这样久能保持黑色节点不变，因为G现在变成红了，但是G的父节点如果是红色的还得继续处理 ，那就把G当成C节点，继续算它的祖父，再看U，如果U是红再把它变成黑。
它的所对应的抽象图以及具象图：
（2）如果U不存在或者存在且为黑又是两种情况
如果U不存在，再增加红节点，且有连续的红色节点，有可能会超过它的最短路径，只能旋转来降高度。把P变黑，把G给P的左，再把P作为左，同时把原来的G变红，这里就是左单旋加G和P变色。
如下例图：
它所对应的抽象及具象图：
如果U存在且为黑色
U存在且为黑是由第一种请况变化而来，这里发生了右单旋，P的左孩子作为G的左孩子，而G又作为P的右孩子，且P变为黑，G变为红。
对于上面的U不存在或者存在为黑两种情况进行总结： P为G的左孩子时，C为P的左孩子进行右单旋转，如果P为G的右孩子，C为P的右孩子，进行左单旋转。P变为黑色，G变为红色。
旋转的目的就是为了防止最长路径超过最短路径的2倍。GPC为一条线的时候就是左单旋转或右单旋。
2、再解决GPC为折线的情况
（1）U存在且为黑
出现这种折线情况的原因是由第一种情况先变色而产生，然后p变成g的左，c变成p的右，c为红，p为红，g为黑，接着我们先以p为轴进行左旋转进行降低高度，在以g为轴进行右旋，且g变红，c变黑，因为这样才能保证不出现连续红结点且保证每个路径黑色数量一样。以上实际进行了双旋。
（2）U不存在，直接右单旋
（3）插入代码思路(如何快速写插入算法)
（一）先看左面这种大情况
插入C1肯定为红节点，P1如果是红，就需要开始作处理：先利用三叉链，从P1得出G1，进入核心环节：左面的这种情况是P1是G1的左孩子时，里面又要有分两种情况：
（1）如果是U存在且为红，我们把P1和U变为黑，G1变为红，更新C1到G1的位置，继续往上调整；
（2）如果是U不存在或黑(是一种情况)，如果U不存在就不能变黑，而且就算存在为黑说明是一定是由继续往上调整的那一步(情况(1))而来的即继续往上处理，我们还是是增加了节点，就可能导致最长路径超过最短路径的2倍或者一直用情况(1)的方式最终导致每条路径黑色数量不相等。这时候我们就要通过旋转方式降低高度加变色来解决。所以在这里又分两种：G1P1C1为直线和G1P1C1为折线：
- 如果是C1P1在一条直线上即C1是P1的左孩子，我们以G1为轴进行右单旋(哪边高往哪边降)，G1要变红，P1要变成黑，因为G1下来了P1作为根，不能出现连续的红节点P要变黑，又因为保证黑色数量相等，G1要变红。
- 如果是C1和P1，G1是折线的时候即C1是P1的右孩子，这时候需要先以P1为轴进行左单旋，再以G1为轴进行右单旋，最终C1做了根节点，G1是右孩子，因为P1是红，C1是红不能出现连续红节点，需把C1变黑，但是还要保证黑色数量相等，就把G1变红。最后结束break，只有情况(1)才会继续向上来回处理。
（二）再看右面这种大情况
和（一）情况类似
P2是G2的右孩子，同理那旋转方式就根上面相反。
所以我们的插入函数：
bool Insert(const pair<K, V>& kv)
{
if (_root == nullptr)
{
_root = new Node(kv);
_root->_col = BLACK;
return true;
}
Node* parent = nullptr;
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_kv.first < kv.first)
{
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (cur->_kv.first > kv.first)
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else
{
return false;
}
}
cur = new Node(kv);
if (parent->_kv.first > kv.first)
{
parent->_left = cur;
}
else
{
parent->_right = cur;
}
cur->_parent = parent;
while (parent && parent->_col == RED)
{
Node* grandf = parent->_parent;
if (grandf->_left == parent)
{
Node* unc = grandf->_right;
if (unc && unc->_col == RED)//u存在且为红，变色处理
{
parent->_col = BLACK;
unc->_col = BLACK;
grandf->_col = RED;
cur = grandf;//继续往上调整
parent = cur->_parent;
}
else//u不存在或者黑
{
if (parent->_left == cur)
{
RotateR(grandf);
parent->_col = BLACK;
grandf->_col = RED;
}
else
{
RotateL(parent);
RotateR(grandf);
cur->_col = BLACK;
grandf->_col = RED;
}
break;
}
}
else
{
Node* unc = grandf->_left;
if (unc && unc->_col == RED)
{
parent->_col = BLACK;
unc->_col = BLACK;
grandf->_col = RED;
cur = grandf;
parent = cur->_parent;
}
else
{
if (parent->_right == cur)
{
RotateL(grandf);
parent->_col = BLACK;
grandf->_col = RED;
}
else
{
RotateR(parent);
RotateL(grandf);
cur->_col = BLACK;
grandf->_col = RED;
}
break;
}
}
}
_root->_col = BLACK;
return true;
}
（4）判断平衡函数
bool IsBalance()
{
if (_root && _root->_col == RED)
{
cout << "根节点颜色错误" << endl;
return false;
}
int Bsign = 0;
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_col == BLACK)
{
++Bsign;
}
cur = cur->_left;
}
return _check(_root, 0, Bsign);
}
bool _check(Node* root, int Bnum, int Bsign)
{
if (root == nullptr)
{
if (Bnum != Bsign)
{
cout << "黑色节点数量不相等" << endl;
return false;
}
return true;
}
if (root->_col == BLACK)
{
++Bnum;
}
if (root->_col == RED && root->_parent && root->_parent->_col == RED)
{
cout << "连续红色节点" << endl;
return false;
}
return _check(root->_left,Bnum,Bsign) && _check(root->_right, Bnum, Bsign);
}
void _Destroy(Node* root)
{
if (root == nullptr)
{
return;
}
_Destroy(root->_left);
_Destroy(root->_right);
delete root;
}
首先不能以最长路径不超过最短路径2倍为准则判断平衡，它只是结果。
还是要以前面说的规则：
第一个：先检查根是不是黑色的；
第二个：再检查连续的红色节点：如果是红色的就去检查儿子，这种方式不行，因为孩子可能不存在，可以改为它的父亲，如果是红一定有父亲，如果父亲为红就存在连续红色节点直接返回假；
还有一个：最重要的规则：判断黑色节点的数量是否相等，我们需要先记录一下黑色数量，我们可以先获取一条路径的黑色数量Bsign，然后以它为标准，如何让每条路径以它标准判断是否相等？我们可以在参数里面的形参传值Bnum，往下递归就会往下传，下一层++不会影响上一层++，因为下一层是上一层的拷贝，只要有一条不相等就返回假。
（5）查找函数
Node* Find(const K& key)
{
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_kv.first < key)
{
cur = cur->_right;
}
else if (cur->_kv.first > key)
{
cur = cur->_left;
}
else
{
return cur;
}
}
return nullptr;
}
从根开始走，如果比它大，就往右边走，如果比它小，就往左边走，如果相等说明找到，否则返回空。
（6）测试函数
void Test()
{
int arr[] = { 33, 22, 6, 1, 3, 5, 66, 7, 16, 14, 16, 3, 7, 11, 9, 36, 18, 14, 15 };
RbTree<int, int> t;
for (auto n : arr)
{
t.Insert(make_pair(n, n));
}
t.Inorder();
cout << endl;
cout << t.IsBalance() << endl;
cout << "高度："<<t.height() << endl;
cout << endl;
cout << "随机数据测试:" << endl;
srand(time(0));
const size_t N = 100000;
RbTree<int, int> r;
for (size_t i = 0; i < N; ++i)
{
size_t x = rand() + i;
r.Insert(make_pair(x, x));
}
cout << r.IsBalance() << endl;
cout <<"高度："<< r.height() << endl;
}
（7）测试结果
三、红黑树源代码
（1）RbTree.h
#pragma once
#include（2）Test.cpp
#include"RbTree.h"
int main()
{
Test();
return 0;
}