map和set的模拟实现
Posted 小倪同学 -_-
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了map和set的模拟实现相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
文章目录
红黑树代码
map和set底层是红黑树，下面是之前模拟实现红黑树的代码
博主在红黑树的模拟实现一文的代码
#pragma once
// 节点的颜色
enum Colour
BLACK,
RED
;
template<class K, class V>
struct RBTreeNode
RBTreeNode<K, V>* _left; // 左子节点
RBTreeNode<K, V>* _right; // 右子节点
RBTreeNode<K, V>* _parent; // 父节点
Colour _col; // 节点的颜色
pair<K, V> _kv; // 节点的值
RBTreeNode(const pair<K, V>& kv)
:_left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _parent(nullptr)
, _col(RED)
, _kv(kv)
;
template<class K, class V>
class RBTree
typedef RBTreeNode<K, V> Node;
public:
RBTree()
:_root(nullptr)
bool Insert(const pair<K, V>& kv)
if (_root == nullptr)
_root = new Node(kv);
_root->_col = BLACK;
return true;
Node* parent = nullptr;
Node* cur = _root;
while (cur)
if (cur->_kv.first < kv.first)
parent = cur;
cur = cur->_right;
else if (cur->_kv.first>kv.first)
parent = cur;
cur = cur->_left;
else
return false;
cur = new Node(kv);
cur->_col = RED;
if (parent->_kv.first < kv.first)
parent->_right = cur;
cur->_parent = parent;
else
parent->_left = cur;
cur->_parent = parent;
// 控制近似平衡
while (parent&&parent->_col == RED)
Node* grandparent = parent->_parent;
if (parent == grandparent->_left)
Node* uncle = grandparent->_right;
// 情况一：uncle存在且为红，进行变色处理，并继续往上更新处理
if (uncle&&uncle->_col == RED)
uncle->_col = BLACK;
parent->_col = BLACK;
grandparent->_col = RED;
cur = grandparent;
parent = cur->_parent;
// 情况二+三：uncle不存在，或者存在且为黑，需要旋转+变色处理
else
// 情况二：单旋+变色
if (cur == parent->_left)
RotateR(grandparent);
parent->_col = BLACK;
grandparent->_col = RED;
else// 情况三：双旋 + 变色
RotateL(parent);
RotateR(grandparent);
cur->_col = BLACK;
grandparent->_col = RED;
break;
else // (parent == grandfather->_right)
Node* uncle = grandparent->_left;
if (uncle&&uncle->_col == RED)
uncle->_col = BLACK;
parent->_col = BLACK;
grandparent->_col = RED;
cur = grandparent;
parent = cur->_parent;
else
if (parent->_right == cur)
RotateL(grandparent);
parent->_col = BLACK;
grandparent->_col = RED;
else
RotateR(parent);
RotateL(grandparent);
cur->_col = BLACK;
grandparent->_col = RED;
break;
_root->_col = BLACK;
return true;
void RotateR(Node* parent)
Node* subL = parent->_left;
Node* subLR = subL->_right;
parent->_left = subLR;
if (subLR)
subLR->_parent = parent;
Node* ppNode = parent->_parent;
subL->_right = parent;
parent->_parent = subL;
if (parent == _root)
_root = subL;
subL->_parent = nullptr;
else
if (ppNode->_left == parent)
ppNode->_left = subL;
else
ppNode->_right = subL;
subL->_parent = ppNode;
void RotateL(Node* parent)
Node* subR = parent->_right;
Node* subRL = subR->_left;
parent->_right = subRL;
if (subRL)
subRL->_parent = parent;
Node* ppNode = parent->_parent;
subR->_left = parent;
parent->_parent = subR;
if (parent == _root)
_root = subR;
subR->_parent = nullptr;
else
if (ppNode->_left == parent)
ppNode->_left = subR;
else
ppNode->_right = subR;
subR->_parent = ppNode;
// 中序遍历输出节点
void _InOrder(Node* root)
if (root == nullptr)
return;
_InOrder(root->_left);
cout << root->_kv.first<<" ";
_InOrder(root->_right);
void InOrder()
_InOrder(_root);
cout << endl;
// 检测是否存在连续的红色节点
bool CheckRED_RED(Node* cur)
if (cur == nullptr)
return true;
if (cur->_col == RED&&cur->_parent->_col == RED)
cout << "违反规则,存在连续的红色节点" << endl;
return false;
return CheckRED_RED(cur->_left)
&& CheckRED_RED(cur->_right);
// 检查每条路径黑色节点的数量
bool CheckBlackNum(Node* cur, int blackNum, int benchmark)
if (cur == nullptr)
if (blackNum != benchmark)
cout << "黑色节点的数量不相等" << endl;
return false;
return true;
if (cur->_col == BLACK)
++blackNum;
return CheckBlackNum(cur->_left, blackNum, benchmark)
&& CheckBlackNum(cur->_right, blackNum, benchmark);
bool IsBalance()
if (_root == nullptr)
return true;
if (_root->_col == RED)// 检测根节点的颜色
cout << "违反规则根节点是红色" << endl;
return false;
// 算出最左路径的黑色节点的数量作为基准值
Node* cur = _root;
int benchmark = 0// 记录最左路径的黑色节点的数量
while (cur)
if (cur->_col == BLACK)
benchmark++;
cur = cur->_left;
int blackNum = 0;// 记录当前路径黑色节点的数量
return CheckRED_RED(_root) && CheckBlackNum(_root, blackNum, benchmark);
private:
Node* _root;
;
红黑树模板参数
为了满足set（K模型）和map（KV模型）的容器，我们把红黑树模板的第二个参数改为T
template<class K, class T>
class RBTree
这里的T不再仅仅是键值对中的成员，在set容器中表示第二个K
template<class K>
class set
private:
RBTree<K, K> _t;
;
在map容器中表示pair<K,V>
template<class K, class V>
class map
private:
RBTree<K, pair<K, V>> _t;
;
红黑树节点的修改
红黑树的节点不只是键值对，还可能是单值K，这里需要改变模板来表示不同的类型
template<class T>
struct RBTreeNode
RBTreeNode<T>* _left;// 左子节点
RBTreeNode<T>* _right;// 右子节点
RBTreeNode<T>* _parent; // 父节点
Colour _col;// 节点的颜色
T _data;// 节点的值
RBTreeNode(const T& data)
:_left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _parent(nullptr)
, _col(RED)
, _data(data)
;
模板参数中的仿函数
由于结点当中存储的是T，这个T可能是Key，也可能是<Key, Value>键值对。那么当我们需要进行结点的键值比较时该怎么办呢？
这里就需要用到仿函数了，利用仿函数将T中的K值取出来进行比较。
仿函数，就是使一个类的使用看上去像一个函数。其实现就是类中实现一个operator()，这个类就有了类似函数的行为，就是一个仿函数类了。
template<class K, class V>
class map
//仿函数
struct MapKeyOfT
const K& operator()(const pair<K, V>& kv) //返回键值对当中的键值Key
return kv.first;
;
private:
RBTree<K, pair<K, V>, MapKeyOfT> _t;
;
对于红黑树来说，它并不知道上层容器是map还是set，因此当需要进行两个结点键值的比较时，底层红黑树都会通过传入的仿函数来获取键值Key。
所以，set容器也需要仿函数
template<class K>
class set
//仿函数
struct SetKeyOfT
const K& operator()(const K& key) //返回键值Key
return key;
;
private:
RBTree<K, K, SetKeyOfT> _t;
;
仿函数创建后，当红黑树想要对节点的值进行比较时，都需要通过仿函数来获取节点的值。
例如寻找插入新节点的位置时就需要用到仿函数
pair<iterator,bool> Insert(const T& data)
Node* parent = nullptr;
Node* cur = _root;
KeyOfT kot;
while (cur)
// 插入节点比根节点大，往根节点右子树找
if (kot(cur->_data) < kot(data))
parent = cur;
cur = cur->_right;
// 插入节点比根节点小，往根节点左子树找
else if (kot(cur->_data)>kot(data))
parent = cur;
cur = cur->_left;
else// 如果存在，直接返回，避免数据冗余
return make_pair(iterator(cur),false);
正向迭代器的实现
红黑树的跌点器实际上就是对节点指针的封装，里面只有一个成员变量指向节点的指针。
template<class T,class Ref,class Ptr>
struct RBTreeIterator
typedef RBTreeNode<T> Node;// 重命名节点
typedef RBTreeIterator<T, Ref, Ptr> Self;// 重命名迭代器
Node* _node;// 成员变量
RBTreeIterator(Node* node = nullptr)// 构造函数
:_node(node)
对迭代器进行解引用操作时，直接返回对应结点数据的引用。
Ref operator*()
return _node->_data;
对迭代器进行 -> 操作时，直接返回对应结点数据的地址。
Ptr operator->()
return &_node->_data;//返回结点数据的地址
判断两个迭代器是否相等，直接判断迭代器封装结点是否相等
bool operator!=(const Self& s)const
return _node != s._node;
bool operator==(const Self& s)const
return _node == s._node;
迭代器的++操作，迭代器的++就是按照红黑树的中序遍历找到当前节点的下一个节点。
实现思路：
- 当前节点右子树不为空，++操作找到该节点右子树最左节点。
- 当前节点右子树为空，++操作往祖先节点遍历，找到子节点为父节点左孩子的父节点。
实现代码
Self& operator++()
if (_node->_right)
// 右子树中序第一个节点，也就是右子树的最左节点
Node* subLeft = _node->_right;
while (subLeft->_left)
subLeft = subLeft->_left;
_node = subLeft;
else
// 当前子树已经访问完了，要去找祖先访问，沿着到根节点的路径往上走，
// 找孩子是父亲左的那个父亲节点
Node* cur = _node;
Node* parent = cur->_parent;
while (parent&&parent->_right == cur)
cur = parent;
parent = parent->_parent;
_node = parent;
return *this;
迭代器的- -操作，迭代器的- -操作就是按照红黑树的中序遍历找到当前节点的上一个节点。
实现思路：
- 当前节点左子树不为空，- - 操作找到该节点左子树最右节点。
- 当前节点右子树为空，- - 操作往祖先节点遍历，找到子节点为父节点右孩子的父节点。
实现代码
Self& operator--()
if (_node->_left)
// 左子树中序最后一个节点，也就是左子树的最右节点
Node* subRight = _node->_left;
while (subRight->_right)
subRight = subRight->_right;
_node = subRight;
else
// 当前子树已经访问完了，要去找祖先访问，沿着到根节点的路径往上走，
// 找孩子是父亲右的那个父亲节点
Node* cur = _node;
Node* parent = cur->_parent;
while (parent&&parent->_left == cur)
cur = parent;
parent = parent->_parent;
_node = parent;
return *this;
正向迭代器实现后，我们需要在红黑树的实现中进行迭代器类型的typedef。需要注意的是，为了让外部能够使用typedef后的正向迭代器类型iterator，我们需要在public区域进行typedef。
还需要再红黑树中实现成员函数begin，end
- begin：返回中序遍历的第一个节点的迭代器，即最左节点的迭代器。
- end：返回中序遍历的最后一个节点的下一位置的迭代器，也就是nullptr
template<class K, class T,class KeyOfT>
class RBTree
typedef RBTreeNode<T> Node;// 重命名节点
public:
typedef RBTreeIterator<T, T&, T*> iterator;// 重命名迭代器
iterator begin()
//寻找最左结点
Node* left = _root;
while (left&&left->_left)
left = left->_left;
//返回最左结点的正向迭代器
return iterator(left);
iterator end()
return iterator(nullptr);
private:
Node* _root;
上述所实现的迭代器是有缺陷的，因为理论上我们对end()位置的正向迭代器进行- - 操作后，应该得到最后一个结点的迭代器，但我们实现end()时，是直接返回由nullptr构造得到的迭代器。
在C++SLT库实现逻辑如下
set和map容器
unordered_set和unordered_map模拟实现