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学习HashMap红黑树操作原理,染色、旋转、与2-3树的关联

 1 year ago
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作者:小傅哥
博客:https://bugstack.cn

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  • 二、面试题

  • 三、2-3树与红黑树的等价性

    • 1. 为什么既有2-3树要有红黑树

    • 2. 简单2-3树转红黑树

    • 3. 复杂2-3树转红黑树

  • 四、红黑树

    • 1. 平衡操作

    • 2. 旋转+染色运用案例

    • 3. 删除操作

红黑树,是一种高效的自平衡二叉查找树

Rudolf Bayer 于1978年发明红黑树,在当时被称为对称二叉 B 树(symmetric binary B-trees)。后来,在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的红黑树

红黑树具有良好的效率,它可在近似O(logN) 时间复杂度下完成插入、删除、查找等操作,因此红黑树在业界也被广泛应用,比如 Java 中的 TreeMap,JDK 1.8 中的 HashMap、C++ STL 中的 map 均是基于红黑树结构实现的。

死记硬背,很难学会

红黑树的结构和设计都非常优秀,也同样在实现上有着复杂的处理逻辑,包括插入或者删除节点时;颜色变化、旋转操作等操作。但如果只把这些知识点硬背下来,什么时候染色、什么时候旋转,是没有多大意义的,用不了多久也就忘记了。「所以这部分的学习,了解其根本更重要。」

二、面试题

「谢飞机」,考你几个红黑树的知识点🦀

  1. 红黑树的数据结构都用在哪些场景,有什么好处?
  2. 红黑树的时间复杂度是多少?
  3. 红黑树中插入新的节点时怎么保持平衡?

🤥飞机,2-3树是不没看,回去等消息吧!

三、2-3树与红黑树的等价性

在上一章节《讲解2-3平衡树「红黑树的前身」》,使用了大量图例讲解了2-3树,并在标题处写出它是红黑树的前身。阅读后更容易理解红黑树相关知识。

「红黑树规则」

1. 根节点是黑色2. 节点是红黑或者黑色3. 所有子叶节点都是黑色(叶子是NIL节点,默认没有画出来)4. 每个红色节点必须有两个黑色子节点(也同样说明一条链路上不能有链路的红色节点)5. 黑高,从任一节点到齐每个叶子节点,经过的路径都包含相同数目的黑色节点

那么,这些规则是怎么总结定义出来的呢?接下里我们一步步分析讲解。

1. 为什么既有2-3树要有红黑树

首先2-3树(读法:二三树)就是一个节点有1个或者2个元素,而实际上2-3树转红黑树是由概念模型2-3-4树转换而来的。-4叉就是一个节点里有3个元素,这在2-3树中会被调整,但是在概念模型中是会被保留的。

虽然2-3-4树也是具备2-3树同样的平衡树的特性,但是如果直接把这样的模型用代码实现就会很麻烦,且效率不高,这里的复杂点包括;

  1. 2-叉、3-叉、4-叉,三种结构的节点类型,互相转换复杂度较高
  2. 3-叉、4-叉,节点在数据比较上需要进行多次,不像2-叉节点,直接布尔类型比较即可 非左即右
  3. 代码实现上对每种差异,都需要有额外的代码,规则不够标准化

「所以」,希望找到一种平衡关系,既保持2-3树平衡和O(logn)的特性,又能在代码实现上更加方便,那么就诞生了红黑树。

2. 简单2-3树转红黑树

2-3树转红黑树,也可以说红黑树是2-3树2-3-4树的另外一种表现形式,也就是更利于编码实现的形式。

「简单转换示例;」

1f8e00b6-e350-4005-9c21-7b87c2581a19.png 2-叉、3-叉、4-叉,转换红黑树示意图

从上图可以看出,2-3-4树与红黑树的转换关系,包括;

  1. 2-叉节点,转换比较简单,只是把原有节点转换为黑色节点
  2. 3-叉节点,包括了2个元素,先用红色线把两个节点相连,之后拆分出来,最后调整高度 黑色节点在上
  3. 4-叉节点,包括了3个元素,分别用红黑线连接,之后拆分出来拉升高度。 这个拉升过程和2-3树调整一致,只是添加了颜色

「综上」,就是2-3-4树的节点转换,总结出来的规则,如下;

  1. 将2-3-4树,用二叉树的形式表示
  2. 3-叉、4-叉节点,使用红色、黑色连线进行连接
  3. 另外,3-叉节点有两种情况,导致转换成二叉树,就有左倾和右倾

3. 复杂2-3树转红黑树

简单2-3树转换红黑树的过程中,了解到一个基本的转换规则右旋定义,接下来我们在一个稍微复杂一点的2-3树与红黑树的对应关系,如下图;

4c5b85d5-fa58-4dd4-9b11-8eb120fb0bb0.png 复杂2-3树转换红黑树

上图是一个稍微复杂点的2-3树,转换为红黑树的过程,是不这样一张图让你对红黑树更有感觉了,同时它也满足一下条件;

  1. 从任意节点到叶子节点,所经过的黑色节点数目相同
  2. 黑色节点保持着整体的平衡性,也就是让整个红黑树接近于O(logn)时间复杂度
  3. 其他红黑树的特点也都满足,可以对照红黑树的特性进行比对

四、红黑树

1. 平衡操作

通过在上一章节2-3树的学习,在插入节点时并不会插到空位置,而是与现有节点融合以及调整,保持整个树的平衡。

而红黑树是2-3-4树的一种概念模型转换而来,在插入节点时通过红色链接相连,也就是插入红色节点。插入完成后进行调整,以保持树接近平衡。

那么,为了让红黑树达到平衡状态,主要包括染色、↔左右旋转、这些做法其实都是从2-3树演化过来的。接下来我们就分别讲解几种规则的演化过程,以此更好了解红黑树的平衡操作。

1.1 左旋转

「左旋定义:」 把一个向右倾斜的红节点链接(2-3树,3-叉双元素节点),转化为左链接。

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背景:顺序插入元素,1、2、3,2-3树保持平衡,红黑树暂时处于右倾斜。

接下来我们分别对比两种树结构的平衡操作;

  1. 2-3树,所有插入的节点都会保持在一个节点上,之后通过调整节点位置,保持平衡。
  2. 红黑树,则需要通过节点的左侧旋转,将元素2拉起来,元素1和元素3,分别成为左右子节点。

红黑树的左旋,只会处理与之对应的2-3树节点进行操作,不会整体改变。

1.2 右旋转

「右旋定义:」 把一个向左倾斜的红节点连接(2-3树,3-叉双元素节点),转换为右连接。

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背景:顺序插入元素,3、1、1,2-3树保持平衡,红黑树暂时处于左倾斜。

接下来我们分别对比两种树结构的平衡操作;

  1. 2-3树,所有插入的节点都会保持在一个节点上,之后通过调整节点位置,保持平衡。
  2. 红黑树,则需要通过节点的右侧旋转,将元素2拉起来,元素1和元素3,分别成为左右子节点。

「你会发现,左旋与右旋是相互对应的,但在2-3树中是保持不变的」

1.3 左右旋综合运用

左旋、右旋,我们已经有了一个基本的概念,那么接下来我们再看一个可以综合左右旋以及对应2-3树的演化案例,如下;

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以上的例子分别演示了一个元素插入的三种情况,如下;

  1. 1、3,插入0,左侧底部插入,与2-3树相比,需要右旋保持平衡
  2. 1、3,插入2,中间位置插入,首先进行左旋调整元素位置,之后进行右旋进行树平衡
  3. 1、3,插入5,右侧位置插入,此时正好保持树平衡,不需要调整

1.4 染色

在2-3树中,插入一个节点,为了保持树平衡是不插入到空位置上的,当插入节点后元素数量有3个后则需要调整中间元素向上,来保持树平衡。与之对应的红黑树则需要调整颜色,来保证红黑树的平衡规则,具体参考如下;

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2. 旋转+染色运用案例

接下来我们把上面讲解到的旋转染色,运用到一个实际案例中,如下图;

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  • 首先从左侧开始,是一个按照顺序插入生产出来的红黑树,插入顺序; 7、2、8、1、4、3、5
  • α,向目前红黑树插入元素6,插入后右下角有三个红色节点; 3、5、6
  • β,因为右下角满足染色条件,变换后;黑色节点(3、5)、红色节点(4、6)。
  • γ,之后看被红色连线链接的节点 7、4、2,最小节点在中间,左旋平衡树结构。
  • δ,左旋完成后,红色链接线的 7、4、2为做倾顺序节点,因此需要做右旋操作。
  • ε,左旋、右旋,调整完成后,又满足了染色操作。到此恢复红黑树平衡。

注意,所有连接红色节点的,都是是红色线。以此与2-3树做对应。

3. 删除操作

根据2-3-4树模型的红黑树,在删除的时候基本是按照2-3方式进行删除,只不过在这个过程中需要染色和旋转操作,以保持树平衡。删除过程主要可以分为如图四种情况,如下;

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3.1 删除子叶红色节点

红色子叶节点的删除并不会破坏树平衡,也不影响树高,所以直接删除即可,如下;

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3.2 删除左侧节点

3.2.1 被删节点兄弟为黑色&含右子节点
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3.2.2 被删节点兄弟为黑色&含左子节点
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3.2.3 被删节点兄弟为黑色&含双子节点(红)
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3.2.4 被删节点兄弟为黑色&不含子节点
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3.2.5 被删节点兄弟为黑色&含双黑节点(黑)
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3.3. 删除右侧节点

3.3.1 被删节点兄弟为黑色&含左子节点
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3.3.2 被删节点兄弟为黑色&含右子节点
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3.3.3 被删节点兄弟为黑色&含双子节点(红)
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3.2.4 被删节点兄弟为黑色&不含子节点
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3.2.5 被删节点兄弟为黑色&含双黑节点(黑)
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  • 从2-3树到解释2-3-4树概念推导出红黑树,从元素的在2-3树中的插入删除对照到红黑树中保持平衡操作,从原理解析到各项情况实际操作等,以及把绝大部分红黑树内容全部介绍完成。
  • 红黑树的原理理解要比背概念更重要,这是一种数据结构的学习,更重要的是技术迁移学习,而不是为了面试背几道题。可能这个学习过程非常烧脑,但适合学习根本。
  • 在编写本篇文章时,参考了大量的资料进行校正,包括优秀文章;
    • 红黑树可视化:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/RedBlack.html
    • 做倾红黑树论文:Left-leaning Red-Black Trees

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作者小傅哥多年从事一线互联网Java开发,从19年开始编写工作和学习历程的技术汇总,旨在为大家提供一个较清晰详细的核心技能学习文档。如果本文能为您提供帮助,请给予支持(关注、点赞、分享)!1f0cb508-3d1d-4c34-be55-63f47eb4db5f.png

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