数据结构-红黑树(RBTree)

2024-04-27 12:32

本文主要是介绍数据结构-红黑树(RBTree),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

红黑树是一棵二叉搜索树,它在每个节点上增加了一个存储位来表示节点的颜色,可以是Red或Black。
通过对任何一条从根到叶子简单 路径上的颜色来约束,红黑树保证最长路径不超过最短路径的两倍,因而近似于平衡。

红黑树是满足下面红黑性质的二叉搜索树
1. 每个节点,不是红色就是黑色的
2. 根节点是黑色的
3. 如果一个节点是红色的,则它的两个子节点是黑色的
4. 对每个节点,从该节点到其所有后代叶节点的简单路径上,均包含相同数目的黑色节点。


插入的几种情况
ps:cur为当前节点,p为父节点,g为祖父节点,u为叔叔节点
1.第一种情况 cur为红,p为红,g为黑,u存在且为红
则将p,u改为黑,g改为红,然后把g当成cur,继续向上调整。

2.第二种情况 cur为红,p为红,g为黑,u不存在/u为黑
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.第三种情况
cur为红,p为红,g为黑,u不存在/u为黑
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


4.第四种情况
为空树或者只有一个根节点


主要代码:
#pragma onceenum Color
{RED,BLACK
};template <typename K, typename V>
struct RBTreeNode
{K _key;V _value;Color _col;RBTreeNode<K, V>* _left;RBTreeNode<K, V>* _right;RBTreeNode<K, V>* _parent;RBTreeNode(const K& key, const V& value):_key(key), _value(value), _left(NULL), _right(NULL), _parent(NULL), _col(RED){}
};template<typename K, typename V>
class RBTree
{typedef RBTreeNode<K,V> Node;public:RBTree():_root(NULL){}pair<Node* ,bool> Insert(const K& key, const V& value){if (_root == NULL){_root = new Node(key, value);_root->_col = BLACK;return make_pair(_root,true);}Node* cur = _root;Node* parent = NULL;while (cur){if (key < cur->_key){parent = cur;cur = cur->_left;}else if (key>cur->_key){parent = cur;cur = cur->_right;}else{return make_pair(cur, false);}}cur = new Node(key, value);if (parent->_key < key){parent->_right = cur;cur->_parent = parent;}else{parent->_left = cur;cur->_parent = parent;}  //到这块表示插入完成,然后进行调整Node* newcur = cur;while (parent && parent->_col == RED){Node* grandparent = parent->_parent;if (grandparent->_left == parent){Node* uncle = grandparent->_right;//1.if (uncle && uncle->_col == RED){uncle->_col = parent->_col = BLACK;grandparent->_col = RED;cur = grandparent;parent = cur->_parent;}else // 2,3  (2为单旋,3为双旋){if (cur == parent->_left){//右单旋RotateR(grandparent);}else{//左右双旋RotateLR(grandparent);swap(parent, cur);}parent->_col = BLACK;grandparent->_col = RED;break;}}else{Node* uncle = grandparent->_left;if (uncle && uncle->_col == RED){uncle->_col = parent->_col = BLACK;grandparent->_col = RED;cur = grandparent;parent = cur->_parent;}else // 2,3  (2为单旋,3为双旋){if (cur == parent->_right){//右单旋RotateL(grandparent);}else{//左右双旋RotateRL(grandparent);swap(parent, cur);}parent->_col = BLACK;grandparent->_col = RED;break;}}}_root->_col = BLACK;return make_pair(newcur, true);}V& operator[](const K& key){pair<Node*, bool> ret;ret = Insert(key,V());return ret.first->_value;}bool IsRBTree(){if (_root && _root->_col == RED)return false;size_t k = 0;size_t num = 0;Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_col == BLACK)++k;cur = cur->_left;}return CheckColor(_root) && CheckBlackNum(_root, k, num);}protected:bool CheckColor(Node* root){if (root == NULL)return true;if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED)return false;return CheckColor(root->_left) && CheckColor(root->_right);}bool CheckBlackNum(Node* root, const size_t k, size_t num){if (root == NULL){return k == num;}if (root->_col == BLACK)num++;return CheckBlackNum(root->_left, k, num) && CheckBlackNum(root->_right, k, num);}void RotateL(Node* grandparent)  //左单旋{Node* subR = grandparent->_right;Node* subRL = subR->_left;grandparent->_right = subRL;if (subRL)subRL->_parent = grandparent;subR->_left = grandparent;Node* ppNode = grandparent->_parent;grandparent->_parent = subR;subR->_parent = ppNode;if (ppNode == NULL){_root = subR;}else{if (ppNode->_left == grandparent){ppNode->_left = subR;}else{ppNode->_right = subR;}}}void RotateR(Node* grandparent)  //右单旋{Node* subL = grandparent->_left;Node* subLR = subL->_right;grandparent->_left = subLR;if (subLR)subLR->_parent = grandparent;subL->_right = grandparent;Node* ppNode = grandparent->_parent;grandparent->_parent = subL;subL->_parent = ppNode;if (ppNode == NULL){_root = subL;}else{if (ppNode->_left == grandparent){ppNode->_left = subL;}else{ppNode->_right = subL;}}}void RotateRL(Node* grandparent){RotateR(grandparent->_right);RotateL(grandparent);}void RotateLR(Node* grandparent){RotateL(grandparent->_left);RotateR(grandparent);}
private:Node* _root;
};





这篇关于数据结构-红黑树(RBTree)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/940506

相关文章

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

6.1.数据结构-c/c++堆详解下篇(堆排序,TopK问题)

上篇:6.1.数据结构-c/c++模拟实现堆上篇(向下,上调整算法,建堆,增删数据)-CSDN博客 本章重点 1.使用堆来完成堆排序 2.使用堆解决TopK问题 目录 一.堆排序 1.1 思路 1.2 代码 1.3 简单测试 二.TopK问题 2.1 思路(求最小): 2.2 C语言代码(手写堆) 2.3 C++代码(使用优先级队列 priority_queue)

《数据结构(C语言版)第二版》第八章-排序(8.3-交换排序、8.4-选择排序)

8.3 交换排序 8.3.1 冒泡排序 【算法特点】 (1) 稳定排序。 (2) 可用于链式存储结构。 (3) 移动记录次数较多,算法平均时间性能比直接插入排序差。当初始记录无序,n较大时, 此算法不宜采用。 #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAXSIZE 26typedef int KeyType;typedef char In

【408数据结构】散列 (哈希)知识点集合复习考点题目

苏泽  “弃工从研”的路上很孤独,于是我记下了些许笔记相伴,希望能够帮助到大家    知识点 1. 散列查找 散列查找是一种高效的查找方法,它通过散列函数将关键字映射到数组的一个位置,从而实现快速查找。这种方法的时间复杂度平均为(

浙大数据结构:树的定义与操作

四种遍历 #include<iostream>#include<queue>using namespace std;typedef struct treenode *BinTree;typedef BinTree position;typedef int ElementType;struct treenode{ElementType data;BinTree left;BinTre

Python 内置的一些数据结构

文章目录 1. 列表 (List)2. 元组 (Tuple)3. 字典 (Dictionary)4. 集合 (Set)5. 字符串 (String) Python 提供了几种内置的数据结构来存储和操作数据,每种都有其独特的特点和用途。下面是一些常用的数据结构及其简要说明: 1. 列表 (List) 列表是一种可变的有序集合,可以存放任意类型的数据。列表中的元素可以通过索

浙大数据结构:04-树7 二叉搜索树的操作集

这道题答案都在PPT上,所以先学会再写的话并不难。 1、BinTree Insert( BinTree BST, ElementType X ) 递归实现,小就进左子树,大就进右子树。 为空就新建结点插入。 BinTree Insert( BinTree BST, ElementType X ){if(!BST){BST=(BinTree)malloc(sizeof(struct TNo

【数据结构入门】排序算法之交换排序与归并排序

前言         在前一篇博客,我们学习了排序算法中的插入排序和选择排序,接下来我们将继续探索交换排序与归并排序,这两个排序都是重头戏,让我们接着往下看。  一、交换排序 1.1 冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法。 1.1.1 基本思想 它的基本思想是通过相邻元素的比较和交换,让较大的元素逐渐向右移动,从而将最大的元素移动到最右边。 动画演示: 1.1.2 具体步

数据结构:线性表的顺序存储

文章目录 🍊自我介绍🍊线性表的顺序存储介绍概述例子 🍊顺序表的存储类型设计设计思路类型设计 你的点赞评论就是对博主最大的鼓励 当然喜欢的小伙伴可以:点赞+关注+评论+收藏(一键四连)哦~ 🍊自我介绍   Hello,大家好,我是小珑也要变强(也是小珑),我是易编程·终身成长社群的一名“创始团队·嘉宾” 和“内容共创官” ,现在我来为大家介绍一下有关物联网-嵌入

[数据结构]队列之顺序队列的类模板实现

队列是一种限定存取位置的线性表,允许插入的一端叫做队尾(rear),允许删除的一端叫做队首(front)。 队列具有FIFO的性质 队列的存储表示也有两种方式:基于数组的,基于列表的。基于数组的叫做顺序队列,基于列表的叫做链式队列。 一下是基于动态数组的顺序队列的模板类的实现。 顺序队列的抽象基类如下所示:只提供了接口和显式的默认构造函数和析构函数,在派生类中调用。 #i