红黑树 都可以这么细？面试官还能怎么说.
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了红黑树 都可以这么细？面试官还能怎么说.相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
女：你一点都不注重细节；
男：你说我不都细节？？ 你看看下面的红黑树讲解，，你说我不够细节？？
随后男发送下面红黑树代码发给女朋友之后；
女：哇，哥哥果然好细；
男：细节拉满，关注又是一个细节；
当然也不能太细，这样也不太好；
代码+图解
目录：
红黑树的性质：
首先记住它的性质：
在增删节点时需要调整满足性质
- 根节点是黑色的;
- 如果一个节点是红色的，则它的两个孩子结点是黑色的;
- 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;
- 每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点);
对颜色进行定义：
//我们用枚举表示表示出两种颜色
//枚举默认第一个参数 BLACK 为 0 ，第二个参数 RED 为 1；
enum COLOR {
BLACK,
RED
};
红黑树的节点表示：
看图说节点
红黑树的节点参数，
一个指向上面的节点定义为
_parent
一个指向左边的节点的节点指针_left
一个指向右边的_right
一个pair类型的值
一个颜色的识别
当然这么写参数那得来个构造函数了，“细节”。
template<class K,class V>
struct RBNode {
//各个节点
RBNode<K, V>* _parent;
RBNode<K, V>* _left;
RBNode<K, V>* _right;
//key-value
pair<K, V> _kv;
//颜色
COLOR _color;
RBNode(const pair<K, V>& kv = pair<K, V>())
:_parent(nullptr)
, _left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _kv(kv)
//新申请的节点定义为RED，黑色的加入，会导致其他所有路径的黑色都遭到破坏；
, _color(RED) {
}
};
对树的类进行定义：
红黑树的头节点——header
指向如图上图：具体下面再写
template<class K,class V>
class RBTree {
public:
//类型定义,用Node表示RBNode<K,V>
typedef RBNode<K,V> Node;
RBTree()
:_header(new Node) {
//创建空树
_header->_left = _header->_right = _header;
}
private:
Node* _header;
};
红黑树的插入：
当插入c节点时，为了满足性质，需要对节点进行调整，为了保证调整最优；
如果插入节点的父节点（u）和叔叔节点（u）为红色，那么只需要改变叔叔节点（u）和父节点（p）颜色为黑色，祖父节（g）为黑色即可；
当然如果祖父节点（g) 为根节点，再把其变为黑色；
不是根节点，向上调整；
结构右旋：
写一个左旋的操作，在树结构变化时可高效的改变保证结构性质；
如果
当出现情况1：
插入节点为c，当它的叔叔节点为黑色，或者叔叔节点不存在，操作相同；
记录三个节点，只有这三个节点指向变化；
由图：
用parent表示g，
用subL表示p，
用subLR表示p的右子节点即c；
用pparent表示g的父节点；
// parent
// subL
// subLR
void RotateR(Node* parent) {
Node* subL = parent->_left;
Node* subLR = subL->_right;
//改变节点指向：
subL->_right = parent;
parent->_left = subLR;
//如果存在父节点存在，如果为nullptr则没有父节点；
if (subLR)
subLR->_parent = parent;
//判断根
if (parent == _header->_parent) {
_header->_parent = subL;
subL->_parent = _header;
}
//不是根
else {
Node* pparent = parent->_parent;
subL->_parent = pparent;
if (pparent->_left == parent)
pparent->_left = subL;
else
pparent->_right = subL;
}
//先要将parent的父节点赋值出去，才能改变paremt的父节点；
parent->_parent = subL;
}
结构左旋：
：如图顺序（未画完全，子节点仍然有且满足性质）
记录三个节点，只有这三个节点指向变化；（操作和右旋思路相同）
由图：
用pparent表示p的父节点；
// parent
// subR
// subRL
void RotateL(Node* parent) {
Node* subR = parent->_right;
Node* subRL = subR->_left;
subR->_left = parent;
parent->_right = subRL;
if (subRL) {
subRL->_parent = parent;
}
if (_header->_parent == parent) {
_header->_parent = subR;
subR->_parent = _header;
}
else {
Node* pparent = parent->_parent;
subR->_parent = pparent;
if (pparent->_left == parent)
pparent->_left = subR;
else
pparent->_right = subR;
}
parent->_parent = subR;
}
头节点指向的左右节点：
如图：header头节点指向最左最右的节点；
找红黑树的最左节点：
//最左节点
Node* leftMost() {
Node* cur = _header->_parent;
while (cur && cur->_left) {
cur = cur->_left;
}
return cur;
}
找红黑树的最右节点：
//最右节点
Node* rightMost() {
Node* cur = _header->_parent;
while (cur && cur->_right) {
cur = cur->_right;
}
return cur;
}
红黑树的插入情况分析：
- 情况1：插入节点的父节点颜色为黑色；
处理1：直接插入;
- 情况2：插入节点的父节点为红色，叔叔节点存在且为红色；
处理2：插入后叔叔节点和父节点颜色变黑，祖父节点颜色变红，向上遍历查看情况；
- 情况3：父节点为红色，叔叔节点存在为黑色或不存在，插入节点为父节点的左子树，父节点为祖父节点的左子树；
处理3：进行结构右旋操作（
RotateR）；
- 情况4：
和情况3的结构调整相反父节点为红色，叔叔节点存在为黑色或不存在，插入节点为父节点的右子树，父节点为祖父节点的右子树；
处理4：进行结构左旋操作（
RotateL）；
- 情况5：
和情况6结构调整相反父节点为红色，叔叔节点存在为黑色或不存在，插入节点为父节点的左子树，父节点为祖父节点的右子树；
处理5：先以父节点为根，先右旋操作（
RotateR），再以祖父节点为根，左旋操作（RotateL）；
- 情况6：父节点为红色，叔叔节点存在为黑色或不存在，插入节点为父节点的右子树，父节点为祖父节点的左子树；
处理6：先以父节点为根，左旋操作（
RotateL），再以祖父节点为根，右旋操作（RotateR）；
上图:（个情况）
-
情况1：
-
情况2：
-
情况3：
-
情况4：
和情况3相反，自己画去； -
情况5：
情况6相反，自己画去； -
情况6
上代码：
//插入
bool insert(const pair<K,V>& kv) {
//1.搜索树颜色
//空树：_header->parent:nullptr
if (_header->_parent == nullptr) {
//创建根节点
Node* root = new Node(kv);
_header->_parent = root;
root->_parent = _header;
_header->_left = _header->_right = root;
//根节点是黑色
root->_color = BLACK;
return true;
}
//从根节点开始搜索
//正常插入
Node* cur = _header->_parent;
Node* parent = nullptr;
while (cur) {
parent = cur;
//和key值进行比较
//kv： pair<K,V>, key:pair.first
if (cur->_kv.first == kv.first) {
//key值存在，不允许插入
return false;
}
else if (cur->_kv.first > kv.first) {
//向小的找,左子树去找
cur = cur->_left;
}
else {
//向大的找,右子树去找
cur = cur->_right;
}
}//找到了
//创建待插入节点
cur = new Node(kv);
if (parent->_kv.first > cur->_kv.first)
parent->_left = cur;//比较大小，插在左右那个位置；
else
parent->_right = cur;
cur->_parent = parent;
//2.调整结构或者修改颜色
//判断是否至少有三层；
while (cur != _header->_parent && cur->_parent->_color == RED) {
parent = cur->_parent;
Node* gfather = parent->_parent;
//可能出现情况6，情况3
if (gfather->_left == parent) {
Node* uncle = gfather->_right;
//情况2：uncle存在，并且都是红色
if (uncle && uncle->_color == RED) {
parent->_color = uncle->_color = BLACK;
gfather->_color = RED;
//继续向上更新
cur = gfather;
}
//
else {
cout << "Rotate" << endl;
//双旋结构
//情况6：
if (cur == parent->_right) {
RotateL(parent);
swap(cur, parent);
}
//经过第一次左旋后，情况6 与情况3 只有cur节点和父节点的指向不一样，
//经过swap两者后，接下来操作相同都为右旋；
RotateR(gfather);
parent->_color = BLACK;
gfather->_color = RED;
break;
}
}
else {
//gfather->_right=parent的情况；
//情况4，情况5,；
//处理与情况3，情况6相反；
Node* uncle = gfather->_right;
//uncle存在，且都是红色，最简
if (uncle && uncle->_color == RED) {
parent->_color = uncle->_color = BLACK;
gfather->_color = RED;
cur = gfather;
}
//情况3：uncle不存在，或者uncle存在为黑色
//双旋结构
else {
// gfather
// uncle parent
// cur
//
if (cur == parent->_left) {
RotateR(parent);
swap(cur, parent);
}
RotateL(gfather);
parent->_color = BLACK;
gfather->_color = RED;
break;
}
}
}
//根节点的颜色改成黑的；
_header->_parent->_color = BLACK;
//更新header左右指向
_header->_left = leftMost();
_header->_right = rightMost();
}
中序遍历进行打印：
//对中序遍历进行封装：
void inorder() {
_inorder(_header->_parent);
cout << endl;
}
//使用递归从叶子节点开始；
//1.打印最左节点，
//2.打印此节点
//3.打印右节点
void _inorder(Node* root) {
if (root) {
_inorder(root->_left);
cout << root->_kv.first << "--->" << root->_kv.second << endl;
_inorder(root->_right);
}
}
判断是否满足红黑树的性质：
//红黑树：
//1.根：黑色
//2.每条路径黑色个数相同
//3.红色不能连续
bool isBalance() {
if (_header->_parent == nullptr)
return true;//只有头节点也是满足红黑树
Node* root = _header->_parent;
//1.判断根节点的颜色
if (root->_color == RED)
return false;
//统计一条路劲的黑色节点个数
int bCount = 0;
Node* cur = root;
while (cur) {
if (cur->_color == BLACK)
++bCount;
cur = cur->_left;
}
//遍历每一条路径
int curBCount = 0;
return _isBalance(root, bCount, curBCount);
}
bool _isBalance(Node* root, int& bCount, int curBCount) {
//当root为空，一条路径遍历结束
if(root == nullptr){
//判断黑色节点个数是否相同
if (bCount != curBCount)
return false;
else
return true;
}
//判断是否为黑节点
if (root->_color == BLACK)
++curBCount;
//判断红色节点是否有连续
if (root->_parent && root->_color == RED
&& root->_parent->_color == RED) {
cout << "data: " << root->_kv.first << "--->" << root->_kv.second << endl;
return false;
}
return _isBalance(root->_left, bCount, curBCount)
&& _isBalance(root->_right,bCount, curBCount);
}
完整代码如下：可直接调试
#include<iostream>
#include<iostream>
#include<utility>
using namespace std;
//设置颜色属性
enum COLOR {
BLACK,
RED
};
template<class K,class V>
struct RBNode {
//typedef bool color;
//各个节点
RBNode<K, V>* _parent;
RBNode<K, V>* _left;
RBNode<K, V>* _right;
//key-value
pair<K, V> _kv;
//颜色
COLOR _color;
RBNode(const pair<K, V>& kv = pair<K, V>())
:_parent(nullptr)
, _left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _kv(kv)
, _color(RED) {
}
};
template<class K,class V>
class RBTree {
public:
//类型定义
typedef RBNode<K,V> Node;
RBTree()
:_header(new Node) {
//创建空树
_header->_left = _header->_right = _header;
}
//插入
bool insert(const pair<K,V>& kv) {
//1.搜索树颜色
//空树：_header->parent:nullptr
if (_header->_parent == nullptr) {
//创建根节点
Node* root = new Node(kv);
_header->_parent = root;
root->_parent = _header;
_header->_left = _header->_right = root;
//根节点是黑色
root->_color = BLACK;
return true;
}
//从根节点开始搜索
//正常插入
Node* cur = _header->_parent;
Node* parent = nullptr;
while (cur) {
parent = cur;
//和key值进行比较
//kv： pair<K,V>, key:pair.first
if (cur->_kv.first == kv.first) {
//key值不允许重复
return false;
}
else if (cur->_kv.first > kv.first) {
cur = cur->_left;
}
else {
cur = cur->_right;
}
}
//创建待插入节点
cur = new Node(kv);
if (parent->_kv.first > cur->_kv.first)
parent->_left = cur;
else
parent->_right = cur;
cur->_parent = parent;
//2.修改颜色或者调整结构
while (cur != _header->_parent && cur面试还在被红黑树虐？看完这篇轻松搞定面试官