c++代码手撕红黑树

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了c++代码手撕红黑树。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

企业里永远是技术驱动理论发展

比起理解红黑树的原理,更重要的是理解红黑树的应用场景,因为某些应用场景的需要,红黑树才会应运而生。

红黑树的特点:

插入,删除,查找都是O(logn)的复杂度。

红黑树的应用:

  • epoll的实现,内核会在内存开辟一个空间存放epoll的红黑树,并将每个epollfd加入到红黑树中,一般epoll会设置LT水平触发,当网卡有数据到来,可读缓冲区不为空,会触发回调EPOLLIN事件,而之前注册了对EPOLLIN事件感兴趣的socketfd会有专门的队列存储,内核会遍历队列搜寻对应的socketfd,因为在红黑树里找有近似O(logn)的时间复杂度,所以10亿个socket也只需要20次查找。

  • 进程调度,内核CFS队列,以红黑树的形式存储进程信息。

  • 有的hashtable(记得是java),当冲突时不以链表来组织重复元素,而是以红黑树的形式来组织。

  • 内存管理,比如空闲链表freelist可以通过红黑树来组织,这样malloc的时候要找到符合大小的内存块,如果不是firstfit的原则,而是全局最优大小原则,想找到适合的内存块就可以通过红黑树来找。

  • Nginx的Timer事件管理。

红黑树定义

写代码之前先写一下红黑树的规则吧

  1. 每个颜色不是红就是黑。

  2. 根节点必黑

  3. 叶子节点必黑

  4. 红色节点的左右孩子都为黑

  5. 每个节点到其叶子节点(nil)的所有路径上的黑色节点数量都一样

我的理解:从任一节点到叶子结点的路径上,路径的元素必然有黑色节点,而路径的长度则取决于路径上红色节点的数量,最短的路径上,所有节点都是黑色,这种情况下,查找效率为真实的O(logn),和严格平衡的AVL树一致。而如果在刚刚的最短路径上,也就是所有黑色节点的中间插入红色节点,这样是不会打破红黑树的平衡的(规则5),此时便是最长路径,查找效率为2logn,但依然和logn在同一数量级,因此,红黑树的查找效率可以看做是(Ologn),同时比AVL树拥有更高的插入和删除效率。

红黑树代码框架

//-既然标题是c++,那么就写成满满的c++风格吧
using Color = bool;//-颜色因为只有红或者黑,选择bool类型
using KEY_TYPE = int;//-为了更好理解红黑树,就不写成模板类了,所以首选万年int(笑~)
using VALUE_TYPE = int;//-同理

//-全局静态红黑变量
static const Color red = false;
static const Color black  = true;

//-红黑树的节点特点,有color,有parent
class RBtree_node{
public:
    Color color;
    RBtree_node * parent;
    RBtree_node * left;
    RBtree_node * right;

    KEY_TYPE key;//-后期如果想解耦合,可以将key和value抽离出去
    VALUE_TYPE value;
    RBtree_node(Color color_):color(color_),parent(nullptr),left(nullptr),right(nullptr),key(-99999){}
    RBtree_node(Color color_, KEY_TYPE key_,RBtree_node * nil):
                      color(color_),parent(nil),left(nil),right(nil),key(key_){}
};


class RBtree{
private:
//-红黑树数据成员:其中nil的意义在于,因为红黑树的所有叶子节点都是黑色的,所以可以将所有临近末尾的节点,
//-都连接到这一个叶子结点nil上,同理,root的parent也可以连接到nil上,形成一个dummy空节点
    RBtree_node * root;
    RBtree_node * nil;
public :
//-以下实现了红黑树常用接口:
    //-构造函数
    RBtree(){
        nil = new RBtree_node(black);//-为所有叶子节点nil初始化,颜色为黑色
        root = nil;//-红黑树为空的时候,让nil作为root
    }
    //-左旋
    void leftRotate(RBtree_node *left_node);

    //- 右旋
    void rightRotate(RBtree_node * right_node);

    //-插入key
    void insertNode(KEY_TYPE key);

    //-修复插入
    void fixInsert(RBtree_node * node);

    //-查找某个key的节点
    RBtree_node* searchNode(KEY_TYPE key);

    //-查找某个节点的中序后继
    RBtree_node* successor(RBtree_node * node);

    //-删除key
    void deleteNode(KEY_TYPE key);

    //-修复删除
    void fixDelete(RBtree_node * node);

    //-层序遍历打印红黑树
    void print();

    //-打印中序遍历
    void printMiddle(RBtree_node * node);
    
};

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c++代码手撕红黑树

接下来将接口一一实现:

红黑树节点左旋右旋:

实现参照该图,至于学习方法也没啥捷径,只能把这个结构图和变换方式深深印刻在脑海里。

手撕代码的时候想象一下还是容易写的,如果觉得这样很累就纸上画个草图。

由于左旋和右旋是对称的,所以规则只需要记一半。

c++代码手撕红黑树

​图1 左旋右旋

//-左旋
void RBtree::leftRotate(RBtree_node *left_node){
    RBtree_node * right_node = left_node->right;
    //-右节点的左枝条接在左节点的右枝条上
    left_node->right = right_node->left;
    if(right_node->left!=nil){
        left_node->right->parent = left_node;
    }
    //-右节点接在左节点的父亲上
    right_node->parent = left_node->parent;
    if(left_node == root){
        //-nil不会指向任何节点,但是root->parent是nil
        root = right_node;
    }
    else if(left_node == left_node->parent->left){
        left_node->parent->left = right_node;
    }else{
        left_node->parent->right = right_node;
    }
    //-左节点接在右节点的左枝上
    left_node->parent = right_node;
    right_node->left = left_node;
}

//- 右旋:写完左旋后,把所有left和right对调即可
void RBtree::rightRotate(RBtree_node * right_node){
    RBtree_node * left_node = right_node->left;
    right_node->left = left_node->right;
    if(left_node->right!=nil){
        right_node->left->parent = right_node;
    }
    left_node->parent = right_node->parent;
    if(right_node == root){
        root = left_node;
    }
    else if(right_node == right_node->parent->right){
        right_node->parent->right = left_node;
    }else{
        right_node->parent->left = left_node;
    }
    right_node->parent = left_node;
    left_node->right = right_node;
}

红黑树的插入,插入修复

插入的步骤原理:

  • 找到插入位置,注意红黑树新节点的插入位置都是叶子结点。

  • 如果红黑树中没有节点,插入节点需要改变root指向,同时将root的parent指向nil。

  • 改变插入节点父亲的左右指针,同时插入节点本身的左右指针指向nil。

  • 如果插入节点的父亲是红色,说明平衡被打破了,需要执行修复插入,让红黑树恢复平衡

要点:

  • 如果在查找的时候发现元素已经存在,我这里就直接抛弃了新元素的插入,如果要实现红黑树multimap的insert_equal功能可以自己实现一下。

  • 为什么要插入修复?

首先我们会强制默认所有的新节点都是红色节点。

因为红色节点不论插在哪个位置,都不会破坏规则5(路径上黑色节点数量相同),唯一可能破坏的是规则4(红色节点的孩子必黑),由于破坏规则5比破坏规则4要容易得多,所以将新节点设置为红色可以尽量地避免破坏规则。

当新的红色节点插入到一个红色节点之后,破坏了规则4,才需要修复,如图2,插入元素16

修复的意义和规则在于,如何将新红节点的父亲(34)变成黑色后,依然能保持红黑树的左右平衡,这个时候才涉及到对伯父节点(184)的讨论

插入修复的步骤原理:

  • 我们的目的是为了让左边cur为红的情况下,使父亲变黑且不会破坏平衡。

  • 所以只要cur的parent是红色,就一直循环。

  • 判断伯父节点(184),如果伯父节点是红色,如图2,那么同时将父亲和伯父改成黑色就不会改变平衡,将祖父(101)变红,让cur变成祖父(101)进入下一轮迭代。

c++代码手撕红黑树

​图2 伯父(184)为红

  • 如果伯父节点是黑色,如图3,插入节点16

c++代码手撕红黑树

​图3 伯父(184)为黑

  • 那么将父亲(34)变黑就会让左边多一个黑色,不过可以通过让祖父(101)变红,旋转祖父,让祖父下沉,父亲上浮,这样相当于让老爹变黑同时左右都加了一个黑色,不会破坏平衡。

  • 但是旋转祖父需要有个前提条件,插入节点不能是父亲的靠内节点,如图4,插入节点(36)为右孩子,父亲(34)是祖父(101)左枝。

c++代码手撕红黑树

​图4,插入节点(36)是靠内节点

  • 一旦右旋祖父(101),就会破坏cur(36)和父亲(34)的连接关系,所以必须要把cur从靠内节点变成靠外节,一个方便的方式是让父亲成为新cur(34),并右旋cur(34),如图5,之后再进行上个步骤,将新父亲(36)变黑,祖父(101)变红,右旋祖父。

c++代码手撕红黑树

​图5 原cur(36)经过旋转变为父亲,将34作为新cur

要点:

  • 终止条件,当当前节点(红)的父亲为黑的时候打破循环(注意回溯到nil的时候的,nil也是黑色)

  • 终止循环后,注意如果回溯到root,会改变root的颜色为红,需要在循环结束后fix成黑色。

  • 因为父亲是祖父左枝也好右枝也好,变换总是左右对称的,所以规则只需要记一半。

//-插入key
void RBtree::insertNode(KEY_TYPE key){
    RBtree_node * prev = nil;
    RBtree_node * cur = root;
    while(cur!=nil){
        prev = cur;
        if(key>cur->key){
            cur = cur->right;
        }else if(key<cur->key){
            cur = cur->left;
        }else{//-该key已经存在
            return;
        }
    }
    //-创建新节点
    RBtree_node * new_node = new RBtree_node(red,key,nil);
    //-如果节点没有元素
    new_node->parent = prev;
    if(prev == nil){
        root = new_node;
    }
    else if(key<prev -> key){
        prev ->left = new_node;
    }else{
        prev ->right = new_node;
    }
    fixInsert(new_node);
    print();
}

//-修复插入
void RBtree::fixInsert(RBtree_node * new_node){
    while(new_node -> parent->color == red){//-终止条件要注意
        //-如果父亲是左枝
        if(new_node->parent == new_node -> parent->parent->left){
            //-获得其伯父节点
            RBtree_node * uncle = new_node->parent->parent->right;
            if(uncle->color == red){//-如果伯父是红色,那么将父亲和伯父同时变黑,不会破坏左右平衡
                uncle->color = black;
                new_node->parent->color = black;
                new_node->parent ->parent->color = red;//-将祖父变红,才能实现下一轮回溯修复
                new_node = new_node->parent->parent;
            }else{//-如果伯父是黑色
                //-判断new_node是不是右孩子,如果是右孩子转换成左孩子
                if(new_node == new_node -> parent->right){
                    new_node = new_node->parent;
                    leftRotate(new_node);
                }
                //-此时红色节点是左孩子
                //-如果结构本是平衡状态,右边本该比左边多一个黑,但是我们将父亲(左)变黑会破坏平衡,
                //-所以需要右旋祖父,把父亲上浮,相当于在左枝多一个黑的时候给右枝也多了黑,这样左右就能平衡
                new_node->parent->color = black;
                new_node->parent ->parent->color = red;
                rightRotate(new_node->parent->parent);
            }
        }
        //-如果父亲是右枝(将上边代码的left和right全部对调即可,不用记规则)
        else {
            RBtree_node * uncle = new_node->parent->parent->left;
            if(uncle->color == red){//-如果伯父是红色
                uncle->color = black;
                new_node->parent->color = black;
                new_node->parent ->parent->color = red;
                new_node = new_node->parent->parent;
            }else{//-如果伯父是黑色
                if(new_node == new_node -> parent->left){
                    new_node = new_node->parent;
                    rightRotate(new_node);
                }
                new_node->parent->color = black;
                new_node->parent ->parent->color = red;
                leftRotate(new_node->parent->parent);
            }
        }
    }
    //-如果new_node回溯到root,此时root->parent==nil(black)打破了循环,而此时root被改变成了黑色,违反了规则1,
    //-所以最后需要强行把root fix成黑色
    root->color = black;
}

红黑树查找某个key,以及找到某个节点的中序后继

主要讲下怎么根据当前节点找中序后继,根据BST的特性

  • 如果当前节点有右孩子:其后继肯定在右枝条上,且是右枝条最左边的元素。

  • 如果当前节点没有右孩子:根据中序遍历的递归顺序,假设cur是其父亲的左孩子,cur遍历完后,下一个节点(后继)就是父亲,反之,如果cur是右孩子,说明其父亲也递归完了,需要回溯父亲的父亲,所以只需要一直往上找直到cur为其parent的左孩子为止,然后返回parent,而回溯到root的时候,root的父亲虽然是nil,但是nil是没有左右孩子的,所以退出循环。

//-查找某个key的节点
RBtree_node* RBtree::searchNode(KEY_TYPE key){
    RBtree_node * cur = root;
    while(cur!=nil){
        if(key>cur -> key){
            cur = cur->right;
        }else if(key < cur -> key){
            cur = cur->left;
        }else{
            return cur;
        }
    }
    return cur;
}

//-查找某个节点的中序后继
RBtree_node* RBtree::successor(RBtree_node * node){
    //-如果节点有右孩子
    if(node->right!=nil){
        RBtree_node * res = node -> right;
        while(res->left!=nil){
            res = res->left;
        }
        return res;
    }else{
        while(node!=root&&node!=node->parent->left){
            node = node->parent;
        }
        return node->parent;
    }
}

红黑树删除,修复删除

删除的步骤原理:

  • 类似二叉堆,当我们从栈顶pop元素后,需要用二叉树末尾节点代替原来的root,而后从二叉堆顶部开始向下修复,同理,我们要删除树上的一个节点,自然需要一个节点来顶替删除节点(key_node)的位置,因次,我们并不一定要在数据结构上真正删除key_node,可以找到那个顶替节点(delete_node),将顶替节点的数据覆盖key_node,而在数据结构上真正删除的是那个顶替节点(delete_node)。

  • 在数据结构上真正删除哪个节点(delete_node怎么取),取决于(key_node)是否有左右枝条,

  • 如果key_node左右孩子都没有,说明是叶子节点,直接删除key_node即可,delete_node就是key_node本身。

  • 如果key_node左右孩子只有其一,那么删除key_node只需要将孩子接在祖父上,删除自己即可,所以delete_node依旧是key_node本身。

  • 如果key_node左右孩子都有,那么可以根据上面的successor函数,找到key_node的直接后继,也就是删除节点右边最小的元素,将其本身数据用来顶替key_node,不会破坏BST的性质。之后将其作为delete_node在数据结构上删除即可,如图6。

c++代码手撕红黑树

图6

  • 找到delete_node后,还要找到delete_node的孩子(delete_son),将delete_son接在delete_node的父亲上。

  • 判断delete_node是否是黑色,如果是黑色,则删除了该元素必会破坏红黑树的平衡(规则5),需要修复fix_delete,而修复从delete_son开始。

要点:

  • 记得额外判断如果delete_node是root的情况,需要更新其孩子delete_son为新的root。

修复删除的步骤原理:

  • 删除节点delete_node如果是黑色的,说明树中有一个枝条(假设是左枝)的黑色节点必会比兄弟枝条(右枝)少一个。我们怎么才能使左右重新平衡,要么让左枝条黑色节点+1,要么让右枝条黑色节点-1。后续步骤全都以delete_son为其父左枝条为例,因为对称,依旧只需要记一半的规则。

  • 让delete_son的兄弟bro变成黑色,如果bro是红色,则bro->黑色,parent->红色,左旋parent,此时bro的左枝会变成新的bro,因为bro是红色,所以根据规则4,左枝必为黑,即新bro变为黑色。

  • 判断bro的孩子,

  • 如果左黑右黑,将bro->红色,不会改变bro后续孩子的平衡,同时,bro所在的右枝条的黑色节点-1,红黑树重新平衡,将父亲作为新的delete_son继续循环,直到delete_son为红色。

  • 如果左红右黑,通过右旋bro,变成左黑右红。

  • 如果左黑右红。bro继承父亲的颜色,将bro的父亲变黑,右孩子变黑(右枝黑+1),左旋父亲(左枝黑+1,右枝黑-1),总的来说delete_son所在的左枝条的黑色节点+1,红黑树重新平衡,并且直接让delete_son=root退出循环。

要点:

  • 终止条件:当delete_son==root或者delete_son为红的时候终止循环。

//-删除key
void RBtree::deleteNode(KEY_TYPE key){
    //-查找key所在节点
    RBtree_node * key_node = searchNode(key);
    //-实际删除的节点
    RBtree_node* delete_node;
    //-delete_node的孩子
    RBtree_node* delete_son;
    //-如果同时有左枝或者右枝条
    if(key_node->left != nil&&key_node->right != nil){
        delete_node = successor(key_node);
        delete_son = delete_node->right;
    }//-如果仅有左枝或者右枝条或者左右都没有
    else{
        delete_node = key_node;
        if(key_node->left != nil){
            delete_son = key_node->left;
        }else{
            delete_son = key_node->right;
        }
    }

    //-删除deletenode
    delete_son->parent = delete_node->parent;
    //-先判断deletenode是不是根节点
    if(delete_node == root){
        root = delete_son;
    }
    else if(delete_node == delete_node->parent->left){
        delete_node->parent->left = delete_son;
    }else{
        delete_node -> parent -> right = delete_son;
    }
    //-覆盖key_node原有数据
    key_node->key = delete_node -> key;
    key_node ->value = delete_node -> value;

    //-如果删除节点是黑色的,需要修复delete_son,注意是孩子
    if(delete_node->color == black){
        fixDelete(delete_son);
    }
    //-释放空间
    delete delete_node;
    //-打印
    print();
}

//-修复删除
void RBtree::fixDelete(RBtree_node * delete_son){
    //-修复的原因是因为delete_son所在的枝条的黑节点比另一个枝条少一个,所以不平衡,所以需要填上左边缺失的黑,或者减掉右边多余的黑
    //-当delete_son是黑色的一直循环
    while(delete_son!=root&&delete_son->color == black){
        //-判断delete_son所在枝条,如果是左枝
        if(delete_son == delete_son->parent->left){
            //-如果兄弟是红色的
            RBtree_node * bro = delete_son->parent->right;
            if(bro->color == red){
                bro->color = black;//-兄弟变黑
                delete_son->parent->color = red;//-父亲变红
                leftRotate(delete_son->parent);//-左旋父亲,兄弟上浮,相当于左右都加了一个黑,不改变平衡状态
                bro = delete_son->parent->right;//-新的bro是原来bro的左枝,因为原bro是红的,其左右枝都是黑色的,这样保证新的兄弟是黑色的
            }
            //-此时兄弟是黑色的,判断兄弟的孩子
            //-左黑右黑(兄弟的孩子平衡了)
            if(bro->left->color == black&&bro->right -> color == black){
                bro->color = red;//-相当于右边减去多的一个黑,达到平衡
                delete_son = delete_son->parent;
            }else{
                //-如果是左红右黑,变成左黑右红
                if (bro->right->color == black){
                    bro -> color = red;
                    bro->left->color = black;
                    rightRotate(bro);//-左节点上浮,相当于左右都加了一个黑,不改变平衡
                }
                bro->color = bro->parent -> color;
                bro->parent -> color = black;
                bro->right->color = black;//-给右边加了一个黑
                leftRotate(delete_son->parent);//-父亲下沉,兄弟上浮,左边加一个黑,右边减一个黑,总体上左边填上了缺少的黑也达到了平衡
                delete_son = root;
            }
        }
        //-如果是右枝(不用记规则,把上面的代码left和right对调即可)
        else {
            RBtree_node * bro = delete_son->parent->left;
            if(bro->color == red){
                bro->color = black;
                delete_son->parent->color = red;
                rightRotate(delete_son->parent);
                bro = delete_son->parent->left;
            }
            if(bro->right->color == black&&bro->left -> color == black){
                bro->color = red;
                delete_son = delete_son->parent;
            }else{
                if (bro->left->color == black){
                    bro -> color = red;
                    bro->right->color = black;
                    leftRotate(bro);
                }
                bro->color = bro->parent -> color;
                bro->parent -> color = black;
                bro->left->color = black;
                rightRotate(delete_son->parent);
                delete_son = root;
            }
        }
    }
    delete_son->color = black;
}

二叉树层序遍历和中序遍历

每次插入删除的时候,使用层序遍历打印一遍二叉树,可以验证一下是否正确。

每个节点都有前缀,b代表黑节点,r代表红节点。

//-层序遍历打印红黑树
void RBtree::print(){
    std::deque<RBtree_node*> dqueue;//-使用deque实现队列
    dqueue.push_back(root);
    while(!dqueue.empty()){
        int size = (int)dqueue.size();
        for (int i = 0; i < size; ++i) {
            RBtree_node* temp = dqueue.front();
            dqueue.pop_front();
            if(temp->left!=nullptr){
                dqueue.push_back(temp -> left);
            }
            if(temp -> right != nullptr){
                dqueue.push_back(temp -> right);
            }
            std::string color = temp->color?"b: ":"r: ";
            std::string keystr = temp==nil?"nil":std::to_string(temp->key);
            std::cout<<color<<keystr<<"  ";
        }
        std::cout<<std::endl;
    }
}

//-打印中序遍历
void RBtree::printMiddle(RBtree_node * node){
    if(node == nil){
        return;
    }
    printMiddle(node->left);
    std::string color = node->color?"b:":"r:";
    std::cout<<color<<std::to_string(node->key)<<"  ";
    printMiddle(node->right);
}

红黑树测试代码

写个循环来插入元素,输入i插入元素,输入d删除元素,输入q退出程序。

附上一个在线生成红黑树的连接,可以配合测试自己写的红黑树的正确性

红黑树动画在线演示文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-458269.html

int main(){
    RBtree rb;
    std::string select;
    KEY_TYPE key;
    while(true){
        std::cout<<"\n输入操作:i:插入key,d:删除key q:退出"<<std::endl;
        std::cin>>select;
        if(select == "i"){
            std::cout<<"输入key"<<std::endl;
            std::cin>>key;
            rb.insertNode(key);
        }else if(select == "d"){
            std::cout<<"输入key"<<std::endl;
            std::cin>>key;
            rb.deleteNode(key);
        }else if(select == "q"){
            break;
        }else{
            std::cout<<"输入不合法,重新输入"<<std::endl;
        }
    }
    return 0;
}

完整代码

#include <iostream>
#include <deque>
#include <string>
#include <vector>

//-既然标题是c++,那么就写成满满的c++风格吧
using Color = bool;//-颜色因为只有红或者黑,选择bool类型
using KEY_TYPE = int;//-为了更好理解红黑树,就不写成模板类了,所以首选万年int(笑~)
using VALUE_TYPE = int;//-同理

//-全局静态红黑变量
static const Color red = false;
static const Color black  = true;

//-红黑树的节点特点,有color,有parent

class RBtree_node{
public:
    Color color;
    RBtree_node * parent;
    RBtree_node * left;
    RBtree_node * right;

    KEY_TYPE key;//-后期如果想解耦合,可以将key和value抽离出去
    VALUE_TYPE value;
    RBtree_node(Color color_):color(color_),parent(nullptr),left(nullptr),right(nullptr),key(-99999){}
    RBtree_node(Color color_, KEY_TYPE key_,RBtree_node * nil):
    color(color_),parent(nil),left(nil),right(nil),key(key_){}
};


class RBtree{
private:
    //-红黑树数据成员:其中nil的意义在于,因为红黑树的所有叶子节点都是黑色的,所以可以将所有临近末尾的节点,
    //-都连接到这一个叶子结点nil上,同理,root的parent也可以连接到nil上,形成一个dummy空节点
    RBtree_node * root;
    RBtree_node * nil;
public :
    //-以下实现了红黑树常用接口:
    //-构造函数
    RBtree(){
    nil = new RBtree_node(black);//-为所有叶子节点nil初始化,颜色为黑色
    root = nil;//-红黑树为空的时候,让nil作为root
}
//-左旋
void leftRotate(RBtree_node *left_node);

//- 右旋
void rightRotate(RBtree_node * right_node);

//-插入key
void insertNode(KEY_TYPE key);

//-修复插入
void fixInsert(RBtree_node * node);

//-查找某个key的节点
RBtree_node* searchNode(KEY_TYPE key);

//-查找某个节点的中序后继
RBtree_node* successor(RBtree_node * node);

//-删除key
void deleteNode(KEY_TYPE key);

//-修复删除
void fixDelete(RBtree_node * node);

//-层序遍历打印红黑树
void print();

//-打印中序遍历
void printMiddle(RBtree_node * node);

};

//-左旋
void RBtree::leftRotate(RBtree_node *left_node){
    RBtree_node * right_node = left_node->right;
    //-右节点的左枝条接在左节点的右枝条上
    left_node->right = right_node->left;
    if(right_node->left!=nil){
        left_node->right->parent = left_node;
    }
    //-右节点接在左节点的父亲上
    right_node->parent = left_node->parent;
    if(left_node == root){
        //-nil不会指向任何节点,但是root->parent是nil
        root = right_node;
    }
    else if(left_node == left_node->parent->left){
        left_node->parent->left = right_node;
    }else{
        left_node->parent->right = right_node;
    }
    //-左节点接在右节点的左枝上
    left_node->parent = right_node;
    right_node->left = left_node;
}

//- 右旋:写完左旋后,把所有left和right对调即可
void RBtree::rightRotate(RBtree_node * right_node){
    RBtree_node * left_node = right_node->left;
    right_node->left = left_node->right;
    if(left_node->right!=nil){
        right_node->left->parent = right_node;
    }
    left_node->parent = right_node->parent;
    if(right_node == root){
        root = left_node;
    }
    else if(right_node == right_node->parent->right){
        right_node->parent->right = left_node;
    }else{
        right_node->parent->left = left_node;
    }
    right_node->parent = left_node;
    left_node->right = right_node;
}

//-插入key
void RBtree::insertNode(KEY_TYPE key){
    RBtree_node * prev = nil;
    RBtree_node * cur = root;
    while(cur!=nil){
        prev = cur;
        if(key>cur->key){
            cur = cur->right;
        }else if(key<cur->key){
            cur = cur->left;
        }else{//-该key已经存在
            return;
        }
    }
    //-创建新节点
    RBtree_node * new_node = new RBtree_node(red,key,nil);
    //-如果节点没有元素
    new_node->parent = prev;
    if(prev == nil){
        root = new_node;
    }
    else if(key<prev -> key){
        prev ->left = new_node;
    }else{
        prev ->right = new_node;
    }
    fixInsert(new_node);
    print();
}

//-修复插入
void RBtree::fixInsert(RBtree_node * new_node){
    while(new_node -> parent->color == red){//-终止条件要注意
        //-如果父亲是左枝
        if(new_node->parent == new_node -> parent->parent->left){
            //-获得其伯父节点
            RBtree_node * uncle = new_node->parent->parent->right;
            if(uncle->color == red){//-如果伯父是红色,那么将父亲和伯父同时变黑,不会破坏左右平衡
                uncle->color = black;
                new_node->parent->color = black;
                new_node->parent ->parent->color = red;//-将祖父变红,才能实现下一轮回溯修复
                new_node = new_node->parent->parent;
            }else{//-如果伯父是黑色
                //-判断new_node是不是右孩子,如果是右孩子转换成左孩子
                if(new_node == new_node -> parent->right){
                    new_node = new_node->parent;
                    leftRotate(new_node);
                }
                //-此时红色节点是左孩子
                //-如果结构本是平衡状态,右边本该比左边多一个黑,但是我们将父亲(左)变黑会破坏平衡,
                //-所以需要右旋祖父,把父亲上浮,相当于在左枝多一个黑的时候给右枝也多了黑,这样左右就能平衡
                new_node->parent->color = black;
                new_node->parent ->parent->color = red;
                rightRotate(new_node->parent->parent);
            }
        }
        //-如果父亲是右枝(将上边代码的left和right全部对调即可,不用记规则)
        else {
            RBtree_node * uncle = new_node->parent->parent->left;
            if(uncle->color == red){//-如果伯父是红色
                uncle->color = black;
                new_node->parent->color = black;
                new_node->parent ->parent->color = red;
                new_node = new_node->parent->parent;
            }else{//-如果伯父是黑色
                if(new_node == new_node -> parent->left){
                    new_node = new_node->parent;
                    rightRotate(new_node);
                }
                new_node->parent->color = black;
                new_node->parent ->parent->color = red;
                leftRotate(new_node->parent->parent);
            }
        }
    }
    //-如果new_node回溯到root,此时root->parent==nil(black)打破了循环,而此时root被改变成了黑色,违反了规则1,
    //-所以最后需要强行把root fix成黑色
    root->color = black;
}

//-查找某个key的节点
RBtree_node* RBtree::searchNode(KEY_TYPE key){
    RBtree_node * cur = root;
    while(cur!=nil){
        if(key>cur -> key){
            cur = cur->right;
        }else if(key < cur -> key){
            cur = cur->left;
        }else{
            return cur;
        }
    }
    return cur;
}

//-查找某个节点的中序后继
RBtree_node* RBtree::successor(RBtree_node * node){
    //-如果节点有右孩子
    if(node->right!=nil){
        RBtree_node * res = node -> right;
        while(res->left!=nil){
            res = res->left;
        }
        return res;
    }else{
        while(node!=root&&node!=node->parent->left){
            node = node->parent;
        }
        return node->parent;
    }
}

//-删除key
void RBtree::deleteNode(KEY_TYPE key){
    //-查找key所在节点
    RBtree_node * key_node = searchNode(key);
    //-实际删除的节点
    RBtree_node* delete_node;
    //-delete_node的孩子
    RBtree_node* delete_son;
    //-如果同时有左枝或者右枝条
    if(key_node->left != nil&&key_node->right != nil){
        delete_node = successor(key_node);
        delete_son = delete_node->right;
    }//-如果仅有左枝或者右枝条或者左右都没有
    else{
        delete_node = key_node;
        if(key_node->left != nil){
            delete_son = key_node->left;
        }else{
            delete_son = key_node->right;
        }
    }

    //-删除deletenode
    delete_son->parent = delete_node->parent;
    //-先判断deletenode是不是根节点
    if(delete_node == root){
        root = delete_son;
    }
    else if(delete_node == delete_node->parent->left){
        delete_node->parent->left = delete_son;
    }else{
        delete_node -> parent -> right = delete_son;
    }
    //-覆盖key_node原有数据
    key_node->key = delete_node -> key;
    key_node ->value = delete_node -> value;

    //-如果删除节点是黑色的,需要修复delete_son,注意是孩子
    if(delete_node->color == black){
        fixDelete(delete_son);
    }
    //-释放空间
    delete delete_node;
    //-打印
    print();
}

//-修复删除
void RBtree::fixDelete(RBtree_node * delete_son){
    //-修复的原因是因为delete_son所在的枝条的黑节点比另一个枝条少一个,所以不平衡,所以需要填上左边缺失的黑,或者减掉右边多余的黑
    //-当delete_son是黑色的一直循环
    while(delete_son!=root&&delete_son->color == black){
        //-判断delete_son所在枝条,如果是左枝
        if(delete_son == delete_son->parent->left){
            //-如果兄弟是红色的
            RBtree_node * bro = delete_son->parent->right;
            if(bro->color == red){
                bro->color = black;//-兄弟变黑
                delete_son->parent->color = red;//-父亲变红
                leftRotate(delete_son->parent);//-左旋父亲,兄弟上浮,相当于左右都加了一个黑,不改变平衡状态
                bro = delete_son->parent->right;//-新的bro是原来bro的左枝,因为原bro是红的,其左右枝都是黑色的,这样保证新的兄弟是黑色的
            }
            //-此时兄弟是黑色的,判断兄弟的孩子
            //-左黑右黑(兄弟的孩子平衡了)
            if(bro->left->color == black&&bro->right -> color == black){
                bro->color = red;//-相当于右边减去多的一个黑,达到平衡
                delete_son = delete_son->parent;
            }else{
                //-如果是左红右黑,变成左黑右红
                if (bro->right->color == black){
                    bro -> color = red;
                    bro->left->color = black;
                    rightRotate(bro);//-左节点上浮,相当于左右都加了一个黑,不改变平衡
                }
                bro->color = bro->parent -> color;
                bro->parent -> color = black;
                bro->right->color = black;//-给右边加了一个黑
                leftRotate(delete_son->parent);//-父亲下沉,兄弟上浮,左边加一个黑,右边减一个黑,总体上左边填上了缺少的黑也达到了平衡
                delete_son = root;
            }
        }
        //-如果是右枝(不用记规则,把上面的代码left和right对调即可)
        else {
            RBtree_node * bro = delete_son->parent->left;
            if(bro->color == red){
                bro->color = black;
                delete_son->parent->color = red;
                rightRotate(delete_son->parent);
                bro = delete_son->parent->left;
            }
            if(bro->right->color == black&&bro->left -> color == black){
                bro->color = red;
                delete_son = delete_son->parent;
            }else{
                if (bro->left->color == black){
                    bro -> color = red;
                    bro->right->color = black;
                    leftRotate(bro);
                }
                bro->color = bro->parent -> color;
                bro->parent -> color = black;
                bro->left->color = black;
                rightRotate(delete_son->parent);
                delete_son = root;
            }
        }
    }
    delete_son->color = black;
}

//-层序遍历打印红黑树
void RBtree::print(){
    std::deque<RBtree_node*> dqueue;//-使用deque实现队列
    dqueue.push_back(root);
    while(!dqueue.empty()){
        int size = (int)dqueue.size();
        for (int i = 0; i < size; ++i) {
            RBtree_node* temp = dqueue.front();
            dqueue.pop_front();
            if(temp->left!=nullptr){
                dqueue.push_back(temp -> left);
            }
            if(temp -> right != nullptr){
                dqueue.push_back(temp -> right);
            }
            std::string color = temp->color?"b: ":"r: ";
            std::string keystr = temp==nil?"nil":std::to_string(temp->key);
            std::cout<<color<<keystr<<"  ";
        }
        std::cout<<std::endl;
    }
}

//-打印中序遍历
void RBtree::printMiddle(RBtree_node * node){
    if(node == nil){
        return;
    }
    printMiddle(node->left);
    std::string color = node->color?"b:":"r:";
    std::cout<<color<<std::to_string(node->key)<<"  ";
    printMiddle(node->right);
}

int main(){
    RBtree rb;
    std::string select;
    KEY_TYPE key;
    while(true){
        std::cout<<"\n输入操作:i:插入key,d:删除key q:退出"<<std::endl;
        std::cin>>select;
        if(select == "i"){
            std::cout<<"输入key"<<std::endl;
            std::cin>>key;
            rb.insertNode(key);
        }else if(select == "d"){
            std::cout<<"输入key"<<std::endl;
            std::cin>>key;
            rb.deleteNode(key);
        }else if(select == "q"){
            break;
        }else{
            std::cout<<"输入不合法,重新输入"<<std::endl;
        }
    }
    return 0;
}
                    

到了这里,关于c++代码手撕红黑树的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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    1.1 红黑树的概念 AVL树用平衡因子让树达到高度平衡 红黑树可以认为是AVL树的改良 通过给每个节点标记颜色让树接近平衡 以减少树在插入节点的旋转 在每个结点新增一个存储位表示结点颜色 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

    2024年01月21日
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  • 搜索二叉树 | 红黑树 | 验证是否为红黑树 | 代码实现

    黑红树是一颗特殊的搜索二叉树,本文在前文的基础上,图解红黑树插入:前文 链接,完整对部分关键代码展示,完整的代码在gitee仓库中: 链接 文章中有错误的地方,欢迎大家指正!如果有帮助到你,也请多多点赞支持! 1.红黑树的概述 平衡二叉树要求左右子树的高度差

    2024年02月21日
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  • 【C++进阶5-红黑树】噩梦般的存在?手提AVLTree暴揍红黑树!

    今天,带来无数人的噩梦——红黑树的讲解。文中不足错漏之处望请斧正! 如果还没看过AVLTree讲解的一定要去看看,看完才能更好理解红黑树! 红黑树是自平衡的二叉搜索树。 红黑树的规则: 每个结点非黑即红 根结点为黑 叶子结点为黑(此处的叶子结点指空结点) 不能有

    2024年02月07日
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  • 【C++】:红黑树

    朋友们、伙计们,我们又见面了,本期来给大家解读一下有关多态的知识点,如果看完之后对你有一定的启发,那么请留下你的三连,祝大家心想事成! C 语 言 专 栏: C语言:从入门到精通 数据结构专栏: 数据结构 个  人  主  页 : stackY、 C + + 专 栏   : C++ Linux 专 栏

    2024年02月04日
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  • C++之红黑树

    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。 每个结点不是红色就是黑色 根节点是黑色

    2024年02月09日
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  • 【C++】红黑树

    正文开始前给大家推荐个网站,前些天发现了一个巨牛的 人工智能 学习网站, 通俗易懂,风趣幽默 ,忍不住分享一下给大家。 点击跳转到网站。 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

    2024年01月16日
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  • C++红黑树

    前置说明: 需要学习AVL树的旋转之后再来看红黑树的旋转 因为红黑树的旋转是复用的AVL树的旋转的: 大家可以看我的这篇博客,里面详细介绍了AVL树的四种旋转 C++ AVL树(四种旋转,插入) 对于颜色我们采用枚举类型定义 对于红黑树节点,依旧采用Key-Value模型存储pair 1.共识 首先我们

    2024年02月04日
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