大名鼎鼎的紅黑樹,你get了麼?2-3樹 絕對平衡 右旋轉 左旋轉 顏色反轉

  前言

  11.1新的一月加油!這個購物狂歡的季節,一看,已囊中羞澀!趕忙來惡補一下紅黑樹和2-3樹吧!紅黑樹真的算是大名鼎鼎了吧?即便你不瞭解它,但必定聽過吧?下面跟隨我來揭開神祕的面紗吧!node

  1、2-3樹

  一、搶了紅黑樹的光環?

  今天的主角是紅黑樹,是無疑的,主角光環在呢!那2-3樹又是什麼鬼呢?學習2-3樹不只對理解紅黑樹有幫助,對理解B類樹,也是有巨大幫助的,因此學習2-3樹很必要!ios

  二、基本性質

  2-3樹知足二分搜索樹的基本性質,但節點能夠存放一個元素或兩個元素!以下圖,就是2-3樹:面試

  

  說明:2-3樹一顆絕對平衡的樹(絕對平衡:對於任意一個節點,左右子樹高度相同)算法

  三、維護絕對平衡

  2-3樹在插入過程當中如何維護絕對平衡呢?進行畫圖演示,實在有點很差畫,以下圖:ide

  

  說明:學習

  一、不能將新節點插入到空節點

    由於那樣如上圖,就不知足絕對平衡了,因此能夠將37和42合併,2-3支持3節點。字體

  二、不支持4節點,進行拆分

    再插入12時,也不能插入空節點,也要合併,但2-3樹不支持4節點,因此進行進行拆分。this

  三、子節點達到3節點,合併到父節點

    再依次插入1八、6,達到4節點,進行拆分,但不符合絕對平衡了怎麼辦?將12和37合併,就造成了最後3節點的圖了spa

  總結:講到這裏,應該對2-3樹如何維護絕對平衡,應該瞭解了吧?理解2-3樹,對於再理解紅黑樹,是很是有幫助的,其實,它們有等價性的,接下來會說明的。code

  2、紅黑樹

  一、紅黑樹和2-3樹的等價性

  也想達到像2-3樹那樣的絕對平衡,但2-3樹的實現比較麻煩,因此產生了紅黑樹;那麼,紅黑樹和2-3樹有怎麼樣的等價性呢?以下圖:

  

  說明:紅黑樹最開始想用紅線區別b、c,但實現起來比較困難,而後用紅黑來表示節點,就比較好實現了!

  紅黑樹和2-3樹整體對比圖,能夠參考一下:

  

  二、紅黑樹5個重要性質

  一、引自《算法導論》

  紅黑樹有五個重要性質,引自算法界一本聖潔《算法導論》中的內容,以下:

  

  是否是看着有點暈,下面我進行解釋。

  二、5個重要性質

  一、每個節點或者紅色的,或是黑色的

  二、根節點是黑色的

  三、每個葉子節點(最後的空節點)是黑色的

  四、若是一個節點是紅色的,那麼它的孩子節點都是黑色的

  五、從任意節點到葉子節點,通過的黑色節點是同樣的

  

  解釋:最重要的性質是第五條,前4條在理解2-3樹以後,就很好理解了,第5條性質說明了:紅黑樹是保持「黑平衡」的二叉樹;

嚴格意義上來講,紅黑樹不是平衡二叉樹,最大高度:2logn,可是時間複雜度仍然是O(logn),由於2是常數,但比AVL樹查詢要稍微慢一些。

  3、紅黑樹添加元素

  紅黑樹添加元素,比較繁瑣,由於要保持上面的五個性質,要否則就不是紅黑樹了;

  一、保持根節點爲節點

  紅黑樹的節點類也能夠從二分搜索樹上進行修改,但要新增「color」成員變量,來標註節點顏色,節點類以下:

 

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;  //默認初始化爲紅色
        }

        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;
}

  由於紅黑樹性質1要求根節點爲黑色,因此要保持根節點爲黑色;

  二、左旋轉

  像AVL樹同樣,紅黑樹也須要左旋和右旋,以下圖就須要左旋轉,由於「紅色節點是左傾斜的」:

  

  說明:圖中黑色字體標識黑色節點,紅色表示紅色節點,並演示了旋轉過程,最後還要改變節點顏色。

  三、左旋轉代碼實現

  代碼以下:

  

Node *leftRotate(Node *node) {
        Node *x = node->right;
        node->right = x->left;
        x->left = node;

        x->color = node->color;
        node->color = RED;

        return x;
    }

  四、顏色反轉

  下面這種狀況就須要顏色反轉,以下圖:

  

  

  五、顏色反轉代碼實現

  代碼以下:

void flipColors(Node *node) {
        node->color = RED;
        node->left->color = BLACK;
        node->right->color = BLACK;
    }

  六、右旋轉

  下面狀況須要右旋轉,以下圖:

  

    旋轉以後,以下圖:

  

 

   七、右旋轉代碼以下

  代碼以下:

  

Node *rightRotate(Node *node) {
        Node *x = node->left;
        node->left = x->right;
        x->right = node;

        x->color = node->color;
        node->color = RED;

        return x;
    }

  八、整體流程圖

  

  九、整體代碼

  整體代碼以下,供參考和學習:

#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 = 0;
    }

    ~RBTree() {
        destroy(root);
    }

    int getSize() {
        return size;
    }

    int isEmpty() {
        return size == 0;
    }

    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爲根的二叉搜索樹中,插入節點(key, value)
    // 返回插入新節點後的二叉搜索樹的根
    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爲根的二叉搜索樹中查找key所對應的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
View Code

  總結  

  面試時99.9%不會讓手寫一下紅黑樹的添加過程,除非你面試算法工程師,那就打擾了!主要理解紅黑樹的性質、左旋和右旋等。

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