RBTree(红黑树)模拟实现(插入)

目录

红黑树的性质

红黑树的模拟插入

叔叔存在且为红色

叔叔不存在

旋转情况​​​​​​​

叔叔存在且为黑色

总结

插入实现

节点

插入逻辑

左单旋

右单旋


红黑树是一颗平衡搜索二叉树,但是红黑树并不像 AVL 树一样是高度平衡二叉树,任意一颗红黑树,它的子树不会超出它任意一个子树高度的二倍。

红黑树的性质

  • 每个节点不是红色就是黑色
  • 根节点是黑色的
  • 每个叶子节点(nil 节点/空节点)都是黑色的
  • 如果一个叶子节点是红色的,那么它的孩子节点都必须是黑色的
  • 任意一条路径上包含的黑色节点的数量都是相等的

其中,红黑树的平衡,就是由上面五条决定的。但是这里看到上面的五条并没有提到高度等字眼,红黑树也并不靠高度来维持平衡。

所以通过上面的条件,红黑树的高度虽然比 AVL 树的高度要高,但是红黑树的旋转次数是要比 AVL 树的少的,对于计算机而言,虽然高度可能比 AVL 树高,但是就搜索树的搜索时间复杂度为 O(log n) 来说,即使是红黑树的高度要相差二倍,那么时间复杂度最差也就是 O(log 2n) ,而对于计算机来说,这点时间并不算什么。

红黑树的模拟插入

红黑树的插入也是有几种情况,这几种情况分别需要不同的对待,所以下面我们看一下。

但是在插入之前,我们先想个问题,我们在插入的时候是插入红色节点呢?还是黑色节点?

  • 如果我们插入黑色节点,那么单条路径上的黑色节点的个数就变化了,所以我们还需要去修改其他路径的黑色节点,所以插入黑色节点的话,需要修改的节点数比较多
  • 插入红色节点,插入红色节点的话,我们的红黑树可能就不满足了,因为如果插入节点的父亲节点是红色的,那么就不满足红色节点的孩子节点必须是黑色的,所以这时候我们就需要对它的父亲节点进行修改颜色,或者是它的叔叔,并不会像插入黑色节点那样,需要对其他的路径都做修改
  • 所以,如果我们插入黑色节点的话,需要调整的工作量就比较大,但是如果我们插入红色节点的话,是有可能是不需要调整的,因为可能插入的节点的父亲节点就是黑色的,就算插入的父亲节点是红色的,那么也只需要修改它的父亲节点,或者是叔叔节点

叔叔存在且为红色

这里有一颗红黑树:

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第1张图片

 假设我们现在要插入的节点是 21:

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第2张图片

这时候,我们看到 cur 位置已经插入了节点 21,但是插入之后,该红黑树违反了,“红色节点的孩子节点必须是黑色的” 这一条规定,所以为例维持红黑树,我们需要对其进行变色,或者是旋转等操作来使其依旧是红黑树。

既然上面违反了 “红色几点的孩子节点必须是黑色的”,那么我们在看一下,cur 有没有叔叔节点,如果有的话,那么我们在看一下叔叔节点的颜色是不是红色的,如果都满足的话,那么下面我们就把父亲节点和叔叔节点都变为黑色的,然后把祖父节点变为红色,这样的话,这两条路径的黑色节点数量就不变了:

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第3张图片

但是这里变色结束后,我们看到祖父节点是红色的,祖父节点的父亲节点也是红色的,所以我们可以继续刚才的步骤,知道祖父节点的颜色变为黑色,或者是祖父节点没有父亲节点,或者是其他情况的时候就结束,所以这时候,我们将祖父节点赋值给 cur 节点,然后继续啊上面的循环:

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第4张图片

这时候,我们的祖父节点没有父亲节点,也就表示祖父节点就是根了,那么也就可以跳出循环,不过跳出循环后,我们的根节点不满足“根节点是黑色的”,这一条规定,所以出了循环之后,我们可以把根节点置为黑色:

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第5张图片

在这样变色之后,该红黑树还是红黑树。

上面就是叔叔存在且为红色的情况。

叔叔不存在

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第6张图片

如果是这种情况的话,那么就是叔叔不存在的情况,我们已经插入了 cur 节点,而这时候就是叔叔不存在的情况,那么这时候就不能靠改变父亲的颜色来维持红黑树了,因为这里只把父亲的颜色改变后和把祖父的颜色改变后,那么最右边的路径上黑色节点的数量就变少了,与其他路径的黑色节点的数量不同,所以不能光改变父亲和祖父的颜色,这时候就需要旋转加变色,那么怎么样旋转?这里我们可以对 grandparent 节点进行右单旋,然后将 parent 节点变为黑色,祖父节点变为红色:

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第7张图片

 下一步就是将祖父节点变为红色,父亲节点变为黑色:

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第8张图片

经过这样的旋转和变色之后,该树还是红黑树,不过刚才使用的是右单旋,那么怎么样判断是左单旋,还是右单旋,亦或者是右左双旋,或者是左右双旋?

旋转情况

在红黑树的旋转的判断条件并不是高度,而是看 cur parent 以及 grandparent 三个节点的位置。

1. 如果 parent 是 grandparent 的 left ,并且 cur 也是 parent 的 left ,那么就使用的是右单旋

2. 如果 parent 是 grandparent 的 right,并且 cur 也是 parent 的 right,那么就使用的是左单旋

3. 如果 parent 是 grandparent 的 right,并且 cur 也是 parent 的 left ,那么就使用的是右左双旋

4. 如果 parent 是 grandparent 的 left ,并且 cur 也是 parent 的 right,那么就使用的是左右双旋

所以下面我们看一下叔叔不存在,双旋的情况:

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第9张图片

这时候,我们插入的节点是 24 这个节点,然后我们发现叔叔不存在,所以我们需要使用旋转加变色的方案,我们发现 parent 是 grandparent 的左,而 cur 是 parent 的右,所以我们需要使用左右双旋:

先对 parent 进行左单旋

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第10张图片

 在对 grandparent 进行右单旋

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第11张图片

旋转结束后,我们发现颜色不正确,所以我们在这种情况下,需要将grandparent 变为 红色,然后将 cur 变为 黑色。

叔叔存在且为黑色

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第12张图片

上面就是叔叔存在且为黑色,我们到 cur 位置插入,但是这里我们先进行叔叔存在且为红色,所以我们向上跟新:

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第13张图片

到这时候,就变成叔叔存在且为黑色了,所以这时候我们也不能单靠变色来解决问题,我们需要旋转加变色。

这时候的旋转也是按照上面的规则来的,我们看到parent 是 grandparent 的 右边,cur 是 parent 的右边所以这时候我们使用的是左单旋:

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第14张图片

旋转结束后就是这个样子,但是颜色并不符合红黑树,所以我们还需要变色来处理,这种情况下,我们只需要把 grandparent 变为红色,父亲变为黑色:

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第15张图片

其实叔叔不存在和叔叔存在且为黑色的情况是相同的,如果是单旋的话,那么就是旋转结束后,将付清的颜色变为黑色,然后将祖父的颜色变为红色,如果是双旋的话,那么就是将 cur 的颜色变为黑色,祖父的颜色变为红色。

下面看一下双旋的情况

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第16张图片

这时候 cur 还是插入的节点,这时候我们跟新一次,然后就可以达到叔叔存在且为黑色,并且还是双旋的情况:

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第17张图片 此时就是叔叔存在且为黑色,并且我们发现 parent 是grandparent 的右边,cur 是 parent 的左边,所以这里我们使用的是右左双旋:

对 parent 进行右单旋

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第18张图片

在对 grandparent 使用左单旋转

RBTree(红黑树)模拟实现(插入)_第19张图片

 这时候,就是将 grandparent 变为红色,然后将 cur 变为 黑色,所以我们在模拟插入后,发现叔叔不存在和存在且为黑的情况是一样的,所以我们后面就可以将叔叔存在且为红色分为一类,和叔叔不存在,或者存在且为黑色,分为一类,将这两类分开处理。

总结

旋转规则上面以及说过了,下面说一下变色:

1. 单旋情况下,将 grandparent 变为红色, parent 变为黑色

2. 双旋情况下,将 grandparent 变为红色, cur 变为黑色

插入实现

节点

  • 红黑树同样是kv结构,所以需要一个存储kv的变量
  • 既然是红黑树,那么除了三叉链,当然还需要一个颜色来控制
enum Colour
{
	RED,
	BLACK
};

template
struct RBTreeNode
{
	pair _kv;
	RBTreeNode* _left;
	RBTreeNode* _right;
	RBTreeNode* _parent;

	Colour _col;

	RBTreeNode(const pair& kv)
		:_kv(kv)
		,_left(nullptr)
		,_right(nullptr)
		,_parent(nullptr)
		,_col(RED)
	{}
};

插入逻辑

	bool insert(const pair& kv)
	{
		if (_root == nullptr)
		{
			// 根节点为空,插入到根节点
			_root = new Node(kv);
			_root->_col = BLACK;
			return true;
		}

		Node* cur = _root, *parent = nullptr;
		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
			{
				// 里面右重复值,插入失败
				return false;
			}
		}

		// 找到插入位置了
		cur = new Node(kv);
		cur->_parent = parent;
		if (parent->_kv.first < kv.first)
			parent->_right = cur;
		else
			parent->_left = cur;

		// 维护红黑树
		//当父亲不为空,并且父亲的颜色是红色就继续调整
		while (parent && parent->_col == RED)
		{
			Node* grandfather = parent->_parent;
			if (parent == grandfather->_left)
			{
				// parent 是 grandfather 的左边
				//       g
				//    p
				Node* uncle = grandfather->_right;
				// 如果叔叔存在,且叔叔的颜色为红色
				// 那么就将叔叔和父亲的颜色全都改为黑色,然后将祖父的颜色改为红色
				if (uncle && uncle->_col == RED)
				{
					parent->_col = uncle->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
					//向上迭代
					cur = grandfather;
					parent = cur->_parent;
				}
				else
				{
					// 叔叔不存在或者叔叔存在但是叔叔的颜色为黑色
					if (cur == parent->_left)
					{
						//         g
						//     p
						//  c
						//右单旋
						RotateR(grandfather);
						//将父亲的节点变为黑色,祖父的节点变为红色
						parent->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
						break;
					}
					else
					{
						//     g
						//  p
						//     c
						//左右双旋
						RotateL(parent);
						RotateR(grandfather);
						//将cur 的颜色变为黑色,祖父的节点变为红色
						cur->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
						break;
					}
				}
			}
			else
			{
				// parent 是 grandfather 的右边
				//     g
				//        p
				Node* uncle = grandfather->_left;
				// 如果叔叔存在,且叔叔的颜色为红色
				// 那么就将叔叔和父亲的颜色全都改为黑色,然后将祖父的颜色改为红色
				if (uncle && uncle->_col == RED)
				{
					parent->_col = uncle->_col = BLACK;
					grandfather->_col = RED;
					//向上迭代
					cur = grandfather;
					parent = cur->_parent;
				}
				else
				{
					// 叔叔不存在或者叔叔存在但是叔叔的颜色为黑色
					if (cur == parent->_right)
					{
						//    g
						//       p
						//          c
						//左单旋
						RotateL(grandfather);
						//将父亲的节点变为黑色,祖父的节点变为红色
						parent->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
						break;
					}
					else
					{
						//       g
						//           p
						//       c
						//右左双旋
						RotateR(parent);
						RotateL(grandfather);
						//将cur 的颜色变为黑色,祖父的节点变为红色
						cur->_col = BLACK;
						grandfather->_col = RED;
						break;
					}
				}
			}
		}
		_root->_col = BLACK;
		return true;
	}

而旋转,我们以及在 AVL 就以及说过了,树的旋转是搜索树的旋转规则,并不是AVL 树或者红黑树特有的,所以旋转是通用的,只是红黑树的旋转不需要维持平衡因子,只需要旋转即可。

左单旋

	// 左单旋
	void RotateL(Node* parent)
	{
		Node* cur = parent->_right;
		Node* curLeft = cur->_left;

		parent->_right = curLeft;
		if (curLeft)
		{
			curLeft->_parent = parent;
		}
		cur->_left = parent;
		Node* pparent = parent->_parent;
		parent->_parent = cur;
		if (pparent == nullptr)
		{
			// parent 就是根节点
			_root = cur;
			cur->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (parent == pparent->_left)
			{
				pparent->_left = cur;
			}
			else
			{
				pparent->_right = cur;
			}
			cur->_parent = pparent;
		}
	}

右单旋

	//右单旋
	void RotateR(Node* parent)
	{
		Node* cur = parent->_left;
		Node* curRight = cur->_right;

		parent->_left = curRight;
		if (curRight)
		{
			curRight->_parent = parent;
		}
		cur->_right = parent;
		Node* pparent = parent->_parent;
		parent->_parent = cur;
		if (pparent == nullptr)
		{
			// 说明 parent 是根节点
			_root = cur;
			cur->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			if (parent == pparent->_left)
			{
				pparent->_left = cur;
			}
			else
			{
				pparent->_right = cur;
			}
			cur->_parent = pparent;
		}
	}

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