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news 2025/7/2 0:29:54
做网站组织结构框架例子,windows优化软件,网站建设十年杜绝模板,jfinal怎么做网站1.红黑树的概念 红黑树，是一种二叉搜索树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是Red或 Black。 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，红黑树确保没有一条路 径会比其他路径长出俩倍，…

1.红黑树的概念

红黑树，是一种二叉搜索树，但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色，可以是Red或 Black。 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，红黑树确保没有一条路 径会比其他路径长出俩倍，因而是接近平衡的。

 

 2.红黑树的性质！！！！！

 1. 每个结点不是红色就是黑色

2. 根节点是黑色的 

3. 如果一个节点是红色的，则它的两个孩子结点是黑色的 

4. 对于每个结点，从该结点到其所有后代叶结点的简单路径上，均 包含相同数目的黑色结点 

5. 每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点)

3.红黑树节点的定义 

enum color
{RED,BLACK
};  //列举color的各种可能情况template<class K, class V>
struct RBTtreenode
{RBTtreenode<K, V>* _left;RBTtreenode<K, V>* _right;RBTtreenode<K, V>* _parent;pair<K, V> kv;color col;RBTtreenode(const pair<K, V>& _kv):_left(nullptr)     //左孩子, _right(nullptr)   //右孩子, _parent(nullptr)  //父亲, kv(_kv), col(RED){}
};

 4.红黑树结构

 为了后续实现关联式容器简单，红黑树的实现中增加一个头结点，因为跟节点必须为黑色，为了 与根节点进行区分，将头结点给成黑色，并且让头结点的 pParent 域指向红黑树的根节点，pLeft 域指向红黑树中最小的节点，_pRight域指向红黑树中最大的节点，如下：

5.红黑树的插入！！！！

 红黑树是在二叉搜索树的基础上加上其平衡限制条件，因此红黑树的插入可分为两步：

5.1按照二叉搜索的树规则插入新节点

 

if (root == nullptr)
{root = new node(_kv);root->col = BLACK;//规定根必须是黑的return true;
}
node* parent = nullptr; //比bst多了一个parent
node* cur = root;       while (cur)
{parent = cur;if (cur->kv.first < _kv.first){cur = cur->_right;}else if (cur->kv.first > _kv.first){cur = cur->_left;}else{return false;}
}cur = new node(_kv);
cur->col = RED;//因为如果插入黑色的会使很多节点的一条路径上的黑色节点增多（相当于得罪了所有人），而插入红色则有可能只得罪父亲（如果父亲是红色的话）
if (parent->kv.first < _kv.first)
{parent->_right = cur;
}
else
{parent->_left = cur;
}
cur->_parent = parent;

5.2 检测新节点插入后，红黑树的性质是否造到破坏

 因为新节点的默认颜色是红色，因此：如果其双亲节点的颜色是黑色，没有违反红黑树任何 性质，则不需要调整；但当新插入节点的双亲节点颜色为红色时，就违反了性质三不能有连 在一起的红色节点，此时需要对红黑树分情况来讨论：

约定:cur为当前节点，p为父节点，g为祖父节点，u为叔叔节点

 

1. 情况一: cur为红，p为红，g为黑，u存在且为红

解决方式：将p,u改为黑，g改为红，然后把g当成cur，继续向上调整。

2.情况二（单旋+变色）: cur为红，p为红，g为黑，u不存在/u存在且为黑  （左左和右右）

细分就是：(1)g->left==p,p->left==cur;左左

(2)g->right==p,p->right==cur；右右

 p为g的左孩子，cur为p的左孩子，则进行右单旋转；

相反， p为g的右孩子，cur为p的右孩子，则进行左单旋转

p、g变色--p变黑，g变红

3.情况三（双旋+变色）: cur为红，p为红，g为黑，u不存在/u存在且为黑  （左右和右左）

 

 

细分就是：(1)g->left==p,p->right==cur;左右

(2)g->right==p,p->left==cur；右左

 p为g的左孩子，cur为p的右孩子，则针对p做左单旋转；

相反， p为g的右孩子，cur为p的左孩子，则针对p做右单旋转 

则转换成了情况2！！！！！，然后再用情况2的旋转处理一下就行了

 针对每种情况进行相应的处理即可。

while (parent&&parent->col == RED)//parent为黑不需要调整,如果cur变成root，parent就不存在退出循环
{node* grandparent = parent->_parent;//祖父一定存在，因为只有根节点是没有祖父的，而根节点一定是黑色的if (parent==grandparent->_left){//      g//    p   unode* uncle = grandparent->_right;  //父亲在左则叔叔在右if (uncle && uncle->col == RED)     //情况一.如果叔叔存在且为红色{//变色parent->col = uncle->col = BLACK;grandparent->col = RED;//重置cur，parent，继续向上处理cur = grandparent;//变为祖父parent = cur->_parent;}else //叔叔不存在或为黑色，旋转加变色{//   g//  p// cif (cur == parent->_left)  //情况二.单旋{rotateR(grandparent);parent->col = BLACK;grandparent->col = RED;}//   g//  p//   celse      //情况三.cur==parent->_right,双旋{rotateL(parent);//经历一次左旋后变成情况二!!!!!!!!!!!(cur和parent换位置）rotateR(grandparent);cur->col = BLACK;grandparent->col = RED;}break;//调整一次就结束了，所以经历过旋转后不需要重置cur，parent，grandparent}}else{//      g//    u   p//node* uncle = grandparent->_left;  //父亲在右则叔叔在左if (uncle && uncle->col == RED){parent->col = uncle->col = BLACK;grandparent->col = RED;//cur = grandparent;parent = cur->_parent;}else{//    g//  u   p//        cif (cur == parent->_right){rotateL(grandparent);parent->col = BLACK;grandparent->col = RED;}else{//   g// u   p//    crotateR(parent);rotateL(grandparent);cur->col = BLACK;grandparent->col = RED;}break;//调整一次就结束了，所以经历过旋转后不需要重置cur，parent，grandparent}}

6.红黑树的验证 

红黑树的检测分为两步：

1. 检测其是否满足二叉搜索树(中序遍历是否为有序序列)

2. 检测其是否满足红黑树的性质

 1.中序输出

void inorder()
{_inorder(root);
}void _inorder(node* root)
{if (root == nullptr)return;_inorder(root->_left);cout << root->kv.first << " ";_inorder(root->_right);
}

2.判断性质 （性质3和性质4）

bool check(node* it,int blacknum,int flag)
{if (it == nullptr){if (blacknum == flag)return true;elsereturn false;}else if (it->col == RED && it->_parent->col == RED)//十分巧妙，因为孩子的情况有很多，但父亲不是红就是黑，所以判断父亲更合适return false;else if (it->col == BLACK)blacknum++;return check(it->_left,blacknum,flag) && check(it->_right,blacknum,flag);
}bool isbalance()
{return _isbalance(root);
}bool _isbalance(node* root)
{if (root == nullptr)return true;else if (root->col == RED)return false;int blacknum = 0;int flag = 0;node* k = root;while (k){if (k->col == BLACK)flag++;k = k->_left;//这里十分巧妙，因为如果为红黑树，从某一节点到空的所有路径上的黑节点数量是一致的，所以可以先随便选一条路径，算出这一条路径上的黑节点数作为基准值，在由递归去和其他路径比较}return check(root,blacknum,flag);
}

7.红黑树的删除

 可参考：《算法导论》或者《STL源码剖析》

红黑树 - _Never_ - 博客园

8 红黑树与AVL树的比较

红黑树和AVL树都是高效的平衡二叉树，增删改查的时间复杂度都是O(log_2 N)，红黑树不追 求绝对平衡，其只需保证最长路径不超过最短路径的2倍，相对而言，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，而且红黑树实现比较简单，所以实际运用中红 黑树更多。

 9 红黑树的应用

1. C++ STL库 -- map/set

2. Java 库

3. linux内核

4. 其他一些库

10.代码全览

rbt.h:

enum color
{RED,BLACK
};  //列举color的各种可能情况template<class K, class V>
struct RBTtreenode
{RBTtreenode<K, V>* _left;RBTtreenode<K, V>* _right;RBTtreenode<K, V>* _parent;pair<K, V> kv;color col;RBTtreenode(const pair<K, V>& _kv):_left(nullptr), _right(nullptr), _parent(nullptr), kv(_kv), col(RED){}
};template<class K, class V>
class RBTtree
{
public:typedef RBTtreenode<K, V> node;bool insert(const pair<K, V>& _kv){if (root == nullptr){root = new node(_kv);root->col = BLACK;//规定根必须是黑的return true;}node* parent = nullptr; //比bst多了一个parentnode* cur = root;       while (cur){parent = cur;if (cur->kv.first < _kv.first){cur = cur->_right;}else if (cur->kv.first > _kv.first){cur = cur->_left;}else{return false;}}cur = new node(_kv);cur->col = RED;//因为如果插入黑色的会使很多节点的一条路径上的黑色节点增多（相当于得罪了所有人），而插入红色则有可能只得罪父亲（如果父亲是红色的话）if (parent->kv.first < _kv.first){parent->_right = cur;}else{parent->_left = cur;}cur->_parent = parent;//开始调整while (parent&&parent->col == RED)//parent为黑不需要调整,如果cur变成root，parent就不存在退出循环{node* grandparent = parent->_parent;//祖父一定存在，因为只有根节点是没有祖父的，而根节点一定是黑色的if (parent==grandparent->_left){//      g//    p   unode* uncle = grandparent->_right;  //父亲在左则叔叔在右if (uncle && uncle->col == RED)     //情况一.如果叔叔存在且为红色{//变色parent->col = uncle->col = BLACK;grandparent->col = RED;//重置cur，parent，继续向上处理cur = grandparent;//变为祖父parent = cur->_parent;}else //叔叔不存在或为黑色，旋转加变色{//   g//  p// cif (cur == parent->_left)  //情况二.单旋{rotateR(grandparent);parent->col = BLACK;grandparent->col = RED;}//   g//  p//   celse      //情况三.cur==parent->_right,双旋{rotateL(parent);//经历一次左旋后变成情况二!!!!!!!!!!!(cur和parent换位置）rotateR(grandparent);cur->col = BLACK;grandparent->col = RED;}break;//调整一次就结束了，所以经历过旋转后不需要重置cur，parent，grandparent}}else{//      g//    u   p//node* uncle = grandparent->_left;  //父亲在右则叔叔在左if (uncle && uncle->col == RED){parent->col = uncle->col = BLACK;grandparent->col = RED;//cur = grandparent;parent = cur->_parent;}else{//    g//  u   p//        cif (cur == parent->_right){rotateL(grandparent);parent->col = BLACK;grandparent->col = RED;}else{//   g// u   p//    crotateR(parent);rotateL(grandparent);cur->col = BLACK;grandparent->col = RED;}break;//调整一次就结束了，所以经历过旋转后不需要重置cur，parent，grandparent}}}//1.如果parent和uncle都为RED，则可以一起变黑// 2.parent为黑不处理// 3.uncle为黑或不存在，parent为红，旋转+变色root->col = BLACK;//最后以防万一让根变为黑return true;}void rotateL(node* parent)//左旋，（新节点插入到较高右子树的右侧）//   1.右右{node* subr = parent->_right;node* subrl = subr->_left;parent->_right = subrl;subr->_left = parent;node* ppnode = parent->_parent;parent->_parent = subr;if (subrl) //subrl可能为空！！！！！！！{subrl->_parent = parent;}if (parent == root) //即如果parent->_parent==nullptr{root = subr;subr->_parent = nullptr;}else{if (ppnode->_left == parent){ppnode->_left = subr;}else if (ppnode->_right == parent){ppnode->_right = subr;}subr->_parent = ppnode;}}void rotateR(node* parent)//右旋，（新节点插入到较高左子树的左侧）//   2.左左{node* subl = parent->_left;node* sublr = subl->_right;parent->_left = sublr;if (sublr)               //sublr可能为空！！！！！！！sublr->_parent = parent;node* ppnode = parent->_parent;subl->_right = parent;parent->_parent = subl;if (root == parent){root = subl;subl->_parent = nullptr;}else{if (ppnode->_left == parent){ppnode->_left = subl;}else if (ppnode->_right == parent){ppnode->_right = subl;}subl->_parent = ppnode;}}void inorder(){_inorder(root);}void _inorder(node* root){if (root == nullptr)return;_inorder(root->_left);cout << root->kv.first << " ";_inorder(root->_right);}bool check(node* it,int blacknum,int flag){if (it == nullptr){if (blacknum == flag)return true;elsereturn false;}else if (it->col == RED && it->_parent->col == RED)//十分巧妙，因为孩子的情况有很多，但父亲不是红就是黑，所以判断父亲更合适return false;else if (it->col == BLACK)blacknum++;return check(it->_left,blacknum,flag) && check(it->_right,blacknum,flag);}bool isbalance(){return _isbalance(root);}bool _isbalance(node* root){if (root == nullptr)return true;else if (root->col == RED)return false;int blacknum = 0;int flag = 0;node* k = root;while (k){if (k->col == BLACK)flag++;k = k->_left;//这里十分巧妙，因为如果为红黑树，从某一节点到空的所有路径上的黑节点数量是一致的，所以可以先随便选一条路径，算出这一条路径上的黑节点数作为基准值，在由递归去和其他路径比较}return check(root,blacknum,flag);}private:node* root = nullptr;
};

test.cpp:

#include<iostream>
using namespace std;#include"RBT.h"int main()
{int arr[] = { 790,760,969,270,31,424,377,24,702 };//int arr[] = { 16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15 };RBTtree<int, int> it;for (auto i : arr){it.insert(make_pair(i, i));}it.inorder();cout << endl << it.isbalance() << endl;return 0;
}

http://www.qdjiajiao.com/news/7027.html

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