红黑树并没有我们想象的那么难(上)

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<红黑树并没有我们想象的那么难> 上、下两篇已经完成, 希望能帮助到大家.

红黑树并没有想象的那么难, 初学者觉得晦涩难读可能是因为情况太多. 红黑树的情况可以通过归结, 通过合并来得到更少的情况, 如此可以加深对红黑树的理解. 网络上的大部分红黑树的讲解因为没有「合并」. 红黑树的五个性质:

性质1. 节点是红色或黑色。

性质2. 根是黑色。

性质3. 所有叶子都是黑色(叶子是NIL节点)。

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简单路径都包含相同数目的黑色节点。

红黑树的数据结构

摘自 sgi stl 红黑树数据结构定义:

typedef bool _Rb_tree_Color_type;

const _Rb_tree_Color_type _S_rb_tree_red = false;

const _Rb_tree_Color_type _S_rb_tree_black = true;

struct _Rb_tree_node_base

{

typedef _Rb_tree_Color_type _Color_type;

typedef _Rb_tree_node_base* _Base_ptr;

_Color_type _M_color;

_Base_ptr _M_parent;

_Base_ptr _M_left;

_Base_ptr _M_right;

static _Base_ptr _S_minimum(_Base_ptr __x)

{

while (__x->_M_left != 0) __x = __x->_M_left;

return __x;

}

static _Base_ptr _S_maximum(_Base_ptr __x)

{

while (__x->_M_right != 0) __x = __x->_M_right;

return __x;

}

};

template <class _Value>

struct _Rb_tree_node : public _Rb_tree_node_base

{

typedef _Rb_tree_node<_Value>* _Link_type;

_Value _M_value_field;

};

二叉搜索树的插入删除操作

在展开红黑树之前, 首先来看看普通二叉搜索树的插入和删除. 插入很容易理解, 比当前值大就往右走, 比当前值小就往左走. 详细展开的是删除操作.

二叉树的删除操作有一个技巧, 即在查找到需要删除的节点 X; 接着我们找到要么在它的左子树中的最大元素节点 M、要么在它的右子树中的最小元素节点 M, 并交换(M,X). 此时, M 节点必然至多只有一个孩子; 最后一个步骤就是用 M 的子节点代替 M 节点就完成了. 所以, 所有的删除操作最后都会归结为删除一个至多只有一个孩子的节点, 而我们删除这个节点后, 用它的孩子替换就好了. 将会看到 sgi stl map 就是这样的策略.

在红黑树删除操作讲解中, 我们假设代替 M 的节点是 N(下面的讲述不再出现 M).

红黑树的插入

插入新节点总是红色节点, 因为不会破坏性质 5, 尽可能维持所有性质.

假设, 新插入的节点为 N, N 节点的父节点为 P, P 的兄弟(N 的叔父)节点为 U, P 的父亲(N 的爷爷)节点为 G. 所以有如下的印象图:

插入节点的关键是:

插入新节点总是红色节点

如果插入节点的父节点是黑色, 能维持性质

如果插入节点的父节点是红色, 破坏了性质. 故插入算法就是通过重新着色或旋转, 来维持性质

插入算法详解如下, 走一遍红黑树维持其性质的过程:

第 0.0 种情况, N 为根节点, 直接 N->黑. over

第 0.1 种情况, N 的父节点为黑色, 这不违反红黑树的五种性质. over

第 1 种情况, N,P,U 都红(G 肯定黑). 策略: G->红, N,P->黑. 此时, G 红, 如果 G 的父亲也是红, 性质又被破坏了, HACK: 可以将 GPUN 看成一个新的红色 N 节点, 如此递归调整下去; 特俗的, 如果碰巧将根节点染成了红色, 可以在算法的最后强制 root->红.

第 2 种情况, P 为红, N 为 P 右孩子, N 为红, U 为黑或缺少. 策略: 旋转变换, 从而进入下一种情况:

第 3 种情况, 可能由第二种变化而来, 但不是一定: P 为红, N 为 P 左孩子, N 为红. 策略: 旋转, 交换 P,G 颜色, 调整后, 因为 P 为黑色, 所以不怕 P 的父节点是红色的情况. over

红黑树的插入就为上面的三种情况. 你可以做镜像变换从而得到其他的情况.

红黑树的删除

假设 N 节点见上面普通二叉树删除中的定义, P 为 N 父节点, S 为 N 的兄弟节点, SL,SR 分别是 S 的左右子节点. 有如下印象图:

N 没有任何的孩子!

删除节点的关键是:

如果删除的是红色节点, 不破坏性质

如果删除的是黑色节点, 那么这个路径上就会少一个黑色节点, 破坏了性质. 故删除算法就是通过重新着色或旋转, 来维持性质

删除算法详解如下, 走一遍红黑树维持其性质的过程:

第 0.0 情况, N 为根节点. over

第 0.1 情况, 删除的节点为红. over

第 0.2 情况, 删除节点为黑, N 为红. 策略: N->黑, 重新平衡. over

第 1 情况, N,P,S,SR,SL 都黑. 策略: S->红. 通过 PN,PS 的黑色节点数量相同了, 但会比其他路径多一个, 解决的方法是在 P 上从情况 0 开始继续调整. 为什么要这样呢? HANKS: 因为既然 PN,PS 路径上的黑节点数量相同而且比其他路径会少一个黑节点, 那何不将其整体看成了一个 N 节点! 这是递归原理.

第 2 情况, S 红, 根据红黑树性质 P,SL,SR 一定黑. 策略: 旋转, 交换 P,S 颜色. 处理后关注的范围缩小, 下面的情况对应下面的框图, 算法从框图重新开始, 进入下一个情况:

第 2.1 情况, S,SL,SR 都黑. 策略: P->黑. S->红, 因为通过 N 的路径多了一个黑节点, 通过 S 的黑节点个数不变, 所以维持了性质 5. over. 将看到, sgi stl map 源代码中将第 2.1 和第 1 情况合并成一种情况, 下节展开.

第 2.2.1 情况, S,SR 黑, SL 红. 策略: 旋转, 变换 SL,S 颜色. 从而又进入下一种情况:

第 2.2.2 情况, S 黑, SR 红. 策略: 旋转, 交换 S,P 颜色, SR->黑色, 重新获得平衡.

上面情况标号 X.X.X 并不是说这些关系是嵌套的, 只是这样展开容易理解. 此时, 解释三个地方:

通过 N 的黑色节点数量多了一个

通过 SL 的黑色节点数量不变

通过 SR 的黑色节点数量不变

红黑树删除重新调整伪代码如下:

// 第 0.0 情况, N 为根节点. over

if N.parent == NULL:

return;

// 第 0.1 情况, 删除的节点为红. over

if color == RED:

return;

// 第 0.2 情况, 删除节点为黑, N 为红, 简单变换: N->黑, 重新平衡. over

if color == BLACK && N.color == RED:

N.color = BLACK;

// 第 1 种情况, N,P,S,SR,SL 都黑. 策略: S->红. 通过 N,S 的黑色节点数量相同了, 但会比其他路径多一个, 解决的方法是在 P 上从情况 0 开始继续调整.

if N,P,S,SR,SL.color == BLACK:

S.color = RED;

// 调整节点关系

N = P

N.parent = P.parent

S = P.paernt.another_child

SL = S.left_child

SR = S.right_child

continue;

// 第 2

情况, S 红, 根据红黑树性质 P,SR,SL 一定黑. 旋转, 交换 P,S 颜色. 此时关注的范围缩小, 下面的情况对应下面的框图, 算法从框图重新开始.

if S.color == RED:

rotate(P);

swap(P.color,S.color);

// 调整节点关系

S = P.another_child

SL = S.left_child

SR = S.right_child

// 第 2.1 情况, S,SL,SR 都黑. 策略: P->黑. S->红, 因为通过 N 的路径多了一个黑节点, 通过 S 的黑节点个数不变, 所以维持了性质 5. over. 将看到, sgi stl map 源代码中将第 2.1 和第 1 情况合并成一种情况, 下节展开.

if S,SL,SR.color == BLACK:

P.color = BLACK;

S.color = RED;

return

// 第 2.2.1 情况, S,SR 黑, SL 红. 策略: 旋转, 变换 SL,S 颜色. 从而又进入下一种情况:

if S,SR.color == BLACK && SL.color == RED:

rotate(P);

swap(S.color,SL.color);

// 调整节点关系

S = SL

SL = S.left_child

SR = S.right_child

// 第 2.2.2 情况, S 黑, SR 红. 策略: 旋转, 交换 S,P 颜色.

if S.color == BLACK && SR.color == RED:

rotate(P);

swap(P.color,S.color);

return;

所以, 插入的情况只有三种, 删除的情况只有两种. 上面的分析, 做镜像处理, 就能得到插入删除的全部算法, 脑补吧. 从上面的分析来看, 红黑树具有以下特性: 插入删除操作都是 0(lnN), 且最多旋转三次.

下节中会重点展开 sgi stl map 的源代码.

参考文档: wikipedia

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