1. 簡(jiǎn)介
- 紅黑樹(shù)(Red Black Tree) 是一種自平衡二叉查找樹(shù)帆啃,是二叉查找樹(shù)的變種之一。它是在1972年由Rudolf Bayer發(fā)明的,當(dāng)時(shí)被稱為平衡二叉B樹(shù)(symmetric binary B-trees)撞反。后來(lái),在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick修改為如今的“紅黑樹(shù)”搪花。 2008年 Robert Sedgewick 對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)遏片,并命名為 LLRBT(Left-leaning Red Black Tree 左傾紅黑樹(shù))。左傾紅黑樹(shù)相比1978年的紅黑樹(shù)要簡(jiǎn)單很多撮竿,實(shí)現(xiàn)的代碼量也少很多吮便。Robert Sedgewick也是Algorithms(中文版叫《算法》)這本書的作者,在這本書中就講了基于2-3樹(shù)的左傾紅黑樹(shù)幢踏。
- 現(xiàn)在的使用的工程代碼中的紅黑樹(shù)都是基于78年的算法髓需,比如JDK中的TreeMap。其實(shí)紅黑樹(shù)就是2-3-4樹(shù)的具體實(shí)現(xiàn)房蝉,所以要想理解紅黑樹(shù)就得先理解2-3-4樹(shù)僚匆。而08年左傾紅黑樹(shù)則是基于2-3樹(shù)。
2. 定義
紅黑樹(shù)是2-3-4樹(shù)的實(shí)現(xiàn)搭幻,所以在講紅黑樹(shù)之前想講下2-3-4樹(shù)有助于理解紅黑樹(shù)咧擂。
因?yàn)榧t黑樹(shù)是一棵自平衡二叉搜索樹(shù),通過(guò)結(jié)點(diǎn)顏色改變和局部旋轉(zhuǎn)來(lái)維持平衡檀蹋,所以除了一些會(huì)改變樹(shù)結(jié)構(gòu)的操作之外松申,其他的操作都和普通的二叉搜索樹(shù)相同。因此這里就只講插入刪除操作俯逾。
因?yàn)槲乙眉t黑樹(shù)實(shí)現(xiàn)一個(gè)符號(hào)表贸桶,所以結(jié)點(diǎn)需要存儲(chǔ)鍵值對(duì),而且實(shí)現(xiàn)的紅黑樹(shù)是基于2-3-4樹(shù)桌肴。
2-3-4樹(shù)的定義
- 2-3-4樹(shù)可以存在三種類型結(jié)點(diǎn)皇筛。
- 2-結(jié)點(diǎn)是一個(gè)結(jié)點(diǎn)有2條鏈接和1個(gè)鍵,其中兩條鏈接對(duì)應(yīng)于二叉搜索樹(shù)中的左右鏈接坠七。
- 3-結(jié)點(diǎn)是一個(gè)結(jié)點(diǎn)有3條鏈接和2個(gè)鍵水醋。
- 4-結(jié)點(diǎn)是一個(gè)結(jié)點(diǎn)有4條鏈接和3個(gè)鍵。
紅黑樹(shù)的定義
- 每個(gè)結(jié)點(diǎn)都有顏色灼捂,不是黑色就是紅色离例。
- 根結(jié)點(diǎn)是黑色的。
- 如果一個(gè)空結(jié)點(diǎn)都是黑色的悉稠。
- 如果一個(gè)結(jié)點(diǎn)是紅色的宫蛆,則與它相連的結(jié)點(diǎn)都只能是黑色的,也就是不可以有兩個(gè)紅色結(jié)點(diǎn)相連。
- 每個(gè)空結(jié)點(diǎn)到根結(jié)點(diǎn)的簡(jiǎn)單路徑中所含的黑色結(jié)點(diǎn)數(shù)目相同耀盗。
通過(guò)觀察以上兩圖基本能看出兩者的關(guān)系了
- 第一張圖已經(jīng)存在三種結(jié)點(diǎn)了想虎,其中1和3都是2-結(jié)點(diǎn),2和4構(gòu)成一個(gè)3-結(jié)點(diǎn)叛拷,5和6和7構(gòu)成一個(gè)4-結(jié)點(diǎn)舌厨。
- 第二張圖則是第一張圖中2-3-4樹(shù)在紅黑樹(shù)的表現(xiàn)形式。
現(xiàn)在我總結(jié)一下2-3-4樹(shù)中三種結(jié)點(diǎn)在紅黑樹(shù)中的表示: - 2-結(jié)點(diǎn)
- 3-結(jié)點(diǎn)
- 4-結(jié)點(diǎn)
3. 實(shí)現(xiàn)
實(shí)現(xiàn)部分的代碼用Java
結(jié)點(diǎn)的定義
每個(gè)結(jié)點(diǎn)的類型是Node忿薇,里面有5個(gè)字段裙椭。
private class Node {
Key key;
Value value;
Node left;
Node right;
boolean color;
public Node(Key key, Value value, Node left, Node right, boolean color) {
this.key = key;
this.value = value;
this.left = left;
this.right = right;
this.color = color;
}
}
紅黑樹(shù)的插入
當(dāng)我們想要在樹(shù)中插入一個(gè)新結(jié)點(diǎn)時(shí),先在樹(shù)中搜索與插入結(jié)點(diǎn)鍵相同的結(jié)點(diǎn)署浩。
- 如果找到該結(jié)點(diǎn)則直接修改對(duì)應(yīng)的
Value
字段就完成了揉燃。 - 如果找不到該結(jié)點(diǎn)則創(chuàng)建一個(gè)新的結(jié)點(diǎn)并把這個(gè)新結(jié)點(diǎn)設(shè)置為紅色(因?yàn)椴迦胍粋€(gè)紅色結(jié)點(diǎn)不會(huì)改變紅黑樹(shù)的性質(zhì)5),隨后插到對(duì)應(yīng)樹(shù)底部對(duì)應(yīng)的結(jié)點(diǎn)下筋栋。然而插入樹(shù)底部對(duì)應(yīng)結(jié)點(diǎn)下炊汤,那這個(gè)對(duì)應(yīng)的結(jié)點(diǎn)有三種可能,分別是上面說(shuō)到的2-弊攘,3-抢腐,4-結(jié)點(diǎn)。
如果插到2-結(jié)點(diǎn)下襟交,由于2-結(jié)點(diǎn)是黑色結(jié)點(diǎn)則不會(huì)破壞紅黑樹(shù)的任何性質(zhì)迈倍,所以不用做任何操作就完成了。
-
如果插到3-結(jié)點(diǎn)下婿着,從上面3-結(jié)點(diǎn)的圖看授瘦,3-結(jié)點(diǎn)有三個(gè)位置可以插入醋界。
如果插入黑色結(jié)點(diǎn)的位置下則變成4-結(jié)點(diǎn)也不用做任何操作就完成了竟宋。
-
如果插到3-結(jié)點(diǎn)的紅色結(jié)點(diǎn)下,則破壞了紅黑樹(shù)的性質(zhì)4形纺。如下圖新插入的
0003
結(jié)點(diǎn)丘侠,因?yàn)椴迦胛恢迷谟疫叄瑒t需要對(duì)0001
做一個(gè)左旋操作:
-
如果插入位置在左邊逐样,如下圖新插入的
0002
結(jié)點(diǎn)蜗字。則需要對(duì)插入結(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)做一個(gè)右旋操作,再對(duì)0001
做一個(gè)左旋操作:
-
無(wú)論插到4-結(jié)點(diǎn)的哪個(gè)地方都會(huì)破壞性質(zhì)4脂新,這時(shí)只要將4-結(jié)點(diǎn)分解為兩個(gè)2-結(jié)點(diǎn)并將中間結(jié)點(diǎn)往上傳給父結(jié)點(diǎn)挪捕。如下圖新插入的
0004
結(jié)點(diǎn):
紅黑樹(shù)的刪除
首先要?jiǎng)h除一個(gè)結(jié)點(diǎn)的話,這個(gè)結(jié)點(diǎn)有兩種可能的顏色:
刪除一個(gè)紅色結(jié)點(diǎn)不會(huì)破壞紅黑樹(shù)的任何性質(zhì)争便,可以像刪除普通二叉樹(shù)搜索樹(shù)結(jié)點(diǎn)一樣刪除
-
如果刪除的是一個(gè)黑色結(jié)點(diǎn)則會(huì)破壞紅黑樹(shù)的性質(zhì)5级零,所以我們只要保證刪除的結(jié)點(diǎn)是紅色的就不會(huì)破壞紅黑樹(shù)的性質(zhì)。具體步驟如下:
在自頂向下搜索要?jiǎng)h除結(jié)點(diǎn)過(guò)程中滞乙,保證當(dāng)前結(jié)點(diǎn)是紅色的奏纪。如果當(dāng)前結(jié)點(diǎn)不是要?jiǎng)h除的結(jié)點(diǎn)鉴嗤,在接著再往下搜索時(shí)判斷下一個(gè)結(jié)點(diǎn)的顏色,定義下一個(gè)結(jié)點(diǎn)為左結(jié)點(diǎn)序调,(下個(gè)結(jié)點(diǎn)為右結(jié)點(diǎn)的情況與左結(jié)點(diǎn)相反):- 如果下個(gè)結(jié)點(diǎn)是紅色或者為空醉锅,則不需要做任何操作
- 如果下個(gè)結(jié)點(diǎn)為黑色且下個(gè)結(jié)點(diǎn)的兄弟結(jié)點(diǎn)也是黑色的話,直接將當(dāng)前結(jié)點(diǎn)和兩個(gè)子結(jié)點(diǎn)合并為一個(gè)4-結(jié)點(diǎn)发绢。
- 如果下個(gè)結(jié)點(diǎn)為黑色而下個(gè)結(jié)點(diǎn)的兄弟結(jié)點(diǎn)是紅色的話硬耍,直接對(duì)當(dāng)前結(jié)點(diǎn)做一個(gè)左旋操作變成一個(gè)4-結(jié)點(diǎn)。
當(dāng)自頂向下刪除完結(jié)點(diǎn)后边酒,需要向上回溯消除所有破壞紅黑樹(shù)性質(zhì)4的情況默垄,這一步通過(guò)平衡操作來(lái)實(shí)現(xiàn)。
代碼實(shí)現(xiàn)
import java.util.*;
public class RBTree <Key extends Comparable<Key>, Value>{
private class Node {
Key key;
Value value;
Node left;
Node right;
boolean color;
public Node(Key key, Value value, Node left, Node right, boolean color) {
this.key = key;
this.value = value;
this.left = left;
this.right = right;
this.color = color;
}
}
private static final boolean RED = true;
private static final boolean BLACK = false;
private int size;
private Node root;
public boolean isEmpty() {
return root == null;
}
private boolean isRed(Node node) {
return node != null && node.color;
}
//顏色轉(zhuǎn)換
private void flipColors(Node h) {
h.color = !h.color;
h.left.color = !h.left.color;
h.right.color = !h.right.color;
}
//左旋
private Node rotationLeft(Node node) {
Node x = node.right;
node.right = x.left;
x.left = node;
x.color = node.color;
node.color = RED;
return x;
}
//右旋
private Node rotationRight(Node node) {
Node x = node.left;
node.left = x.right;
x.right = node;
x.color = node.color;
node.color = RED;
return x;
}
//平衡操作
private Node balance(Node node) {
if (isRed(node.left) && isRed(node.right) && !isRed(node)) {
if ((isRed(node.left.left) || isRed(node.left.right) || isRed(node.right.left) || isRed(node.right.right)))
flipColors(node);
}
else {
if (isRed(node.left)){
if (isRed(node.left.right))
node.left = rotationLeft(node.left);
if (isRed(node.left) && isRed(node.left.left))
node = rotationRight(node);
}else if (isRed(node.right)){
if (isRed(node.right) && isRed(node.right.left))
node.right = rotationRight(node.right);
if (isRed(node.right) && isRed(node.right.right))
node = rotationLeft(node);
}
if (isRed(node.left) && isRed(node.right) && !isRed(node)) {
if ((isRed(node.left.left) || isRed(node.left.right) || isRed(node.right.left) || isRed(node.right.right)))
flipColors(node);
}
}
return node;
}
private Node max(Node node) {
if(node == null) {
return null;
} else {
while(node.right != null) {
node = node.right;
}
return node;
}
}
private Node min(Node node) {
if(node == null) {
return null;
} else {
while(node.left != null) {
node = node.left;
}
return node;
}
}
public Value max() {
return root == null ? null : max(root).value;
}
public Value min() {
return root == null ? null : min(root).value;
}
//插入
public void put(Key key, Value value) {
root = put(key, value, root);
root.color = BLACK;
}
private Node put(Key key, Value value, Node node) {
if(node == null) {
++size;
return new Node(key, value, null, null, RED);
} else {
int cmp = key.compareTo(node.key);
if(cmp < 0) {
node.left = put(key, value, node.left);
} else if (cmp > 0){
node.right = put(key, value, node.right);
}else{
node.value = value;
}
return balance(node);
}
}
public void deleteMin(){
if (!isEmpty()){
root.color = RED;
root = deleteMin(root);
--size;
if (!isEmpty())
root.color = BLACK;
}
}
private Node deleteMin(Node node){
if (node.left == null){
return node.right;
}
if (!isRed(node.left)) {
if(!isRed(node.left) && !isRed(node.right))
flipColors(node);
else
node = rotationLeft(node);
}
node.left = deleteMin(node.left);
return balance(node);
}
public void deleteMax(){
if (!isEmpty()){
root.color = RED;
root = deleteMax(root);
--size;
if (!isEmpty())
root.color = BLACK;
}
}
private Node deleteMax(Node node){
if (node.right == null){
return node.left;
}
if (!isRed(node.right)) {
if(!isRed(node.left) && !isRed(node.right))
flipColors(node);
else
node = rotationRight(node);
}
node.right = deleteMax(node.right);
return balance(node);
}
//刪除
public void delete(Key key){
if (!isEmpty()){
root.color = RED;
root = delete(key, root);
if (!isEmpty())
root.color = BLACK;
}
}
private Node delete(Key key, Node node){
if (node == null)
return null;
int cmp = key.compareTo(node.key);
if (cmp < 0){
if (node.left != null && !isRed(node.left)) {
if(!isRed(node.right))
flipColors(node);
else
node = rotationLeft(node);
}
node.left = delete(key, node.left);
}else if (cmp > 0){
if (node.right != null && !isRed(node.right)) {
if(!isRed(node.left))
flipColors(node);
else
node = rotationRight(node);
}
node.right = delete(key, node.right);
}else {
--size;
if (node.left == null)
return node.right;
if (node.right == null)
return node.left;
Node x = min(node.right);
node.key = x.key;
node.value = x.value;
node.right = deleteMin(node.right);
}
return balance(node);
}
//判斷樹(shù)是否為一棵紅黑樹(shù)
public boolean isRBTree() {
return isRBTree(root);
}
public boolean isRBTree(Node node) {
if(node == null) {
return true;
} else if(node.color == RED) {
return false;
} else {
Node x = node;
int count = 0;
for(; x != null; x = x.left) {
if(x.color == BLACK) {
++count;
}
}
return isRBTree(node, count, 0);
}
}
private boolean isRBTree(Node node, int count, int k) {
if(node == null) {
return count == k;
} else if((isRed(node.left) && isRed(node.left.left))
||(isRed(node.left) && isRed(node.left.right))
||(isRed(node.right) && isRed(node.right.right))
||(isRed(node.right) && isRed(node.right.left))) {
return false;
} else {
if(node.color == BLACK) {
++k;
}
return node.left == null && node.right == null ? k == count:isRBTree(node.left, count, k) && isRBTree(node.right, count, k);
}
}
//樹(shù)的中序遍歷
public void inTraverse(){
inTraverse(root);
}
private void inTraverse(Node node){
if (node == null)
return;
inTraverse(node.left);
System.out.print(node.key + " ");
inTraverse(node.right);
}
//測(cè)試
public static void main(String[] args) {
int n = 3000, a;
Random random = new Random();
RBTree<Integer, String> rbt = new RBTree();
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
a = random.nextInt(50000);
rbt.put(a, "naoko");
}
for (int i = 0; i < 1500; ++i) {
rbt.delete(i);
}
if (!rbt.isRBTree()) {
System.out.println("不是紅黑樹(shù)");
return;
}
rbt.inTraverse();
System.out.print("是紅黑樹(shù)");
}
}
算法復(fù)雜度
紅黑樹(shù)和AVL樹(shù)類似甚纲,都是在進(jìn)行插入和刪除操作時(shí)通過(guò)特定操作保持樹(shù)的平衡口锭,從而獲得較高的查找性能。不同的是紅黑樹(shù)并不是向AVL樹(shù)那樣追求完美平衡介杆,而是黑色平衡鹃操,即從根結(jié)點(diǎn)到任意一個(gè)空結(jié)點(diǎn)的簡(jiǎn)單路徑上黑色結(jié)點(diǎn)數(shù)都相同。因?yàn)橐豢眉t黑樹(shù)的高度最高不超過(guò)2lg(N+1)
春哨,因此其查找時(shí)間復(fù)雜度也是O(lgN)
級(jí)別的荆隘。而對(duì)于插入和刪除操作產(chǎn)生不平衡情況都會(huì)在3次旋轉(zhuǎn)之內(nèi)快速解決,所以復(fù)雜度基本為O(lgN)
級(jí)別赴背,也因?yàn)檫@一點(diǎn)紅黑樹(shù)的效率比AVL樹(shù)快椰拒。
最后
紅黑樹(shù)的插入和刪除操作都有自頂向下和自頂向上兩種方法,其中自頂向下較為容易凰荚,我的刪除操作實(shí)現(xiàn)屬于自頂向下的方法燃观。在JDK中的TreeMap中插入和刪除就用了自底向上的方法。