红黑树(Insert())

红黑树

二叉搜索树

代码

红黑树性质

• 每个节点不是黑色就是红色.
• 根节点是黑色
• 红色节点的孩子节点都是黑色的，所以不存在连续的红色.
• 对于节点，从该节点到所有后代叶子节点的简单路径上，包含相同数目的黑色节点。
• 这里的路径不是到叶子结点中止，而是到NULL。

• 节点个数,最长路径不超过最短路径的2倍。最短路径是全黑，最长路径就是一黑一红。假设每条路径黑节点的数量是N,N<=任意路径长度<=2N
• 每个叶子节点都是黑色的，这时候的叶子结点是NULL不是平常的叶子结点。在数路径的时候看的不是叶子结点而是NULL的个数,来保证每条路径黑色节点的数目是相等的.

红黑树vsAVL树

AVL树是严格平衡树的左右相差不超过2，AVL左右两端更加均衡，高度更接近logN。红黑树是近似平衡，红黑树两边最坏情况是2logN。AVL树效率更高.

内存中搜索是差不多的，logN足够小，CPU对于这种很小基数的2倍是很快的，几乎无差别,假设是10亿个数,AVL树放30层,红黑树可能是60层,查找30次和60次对于CPU很小.但是AVL是旋转了很多次，红黑树是不一定旋转的。所以综合来说红黑树更优.

红黑树的实现

Insert()

• 第一次插入是插入那个节点好?

  插入黑节点或者红结点就是在违反规则，所以需要考虑那个代价更小，所以选择红结点。

  • 如果增加叶子结点是黑节点，那么别的路径的黑节点个数怎么平衡?影响太大。

  • 如果插入的是红色,可能父亲是黑色,就没问题;如果父亲是红色就不行,这两种存在概率问题,有空可钻.

情况一：如果我插入的新节点时红色的

父节点是红的，祖父一定是黑的,（没有连续的红结点），所以看叔叔节点，如果是红结点，那么只需要将parent和uncle节点都改为黑色，祖父g变成红色（因为祖父不一定是根节点，所以我要保证所有路径黑节点个数相同）

如果g->parent是红色的，就需要cur=g,将祖父当成新增,继续向上调整。如果g-parent是黑色就可以结束了。所以就存在cur可能不是新增节点了,是某一个新增节点的祖父.

• 所以cur可能是新增，也有可能是新增的祖父节点的n次。

情况二：叔叔是黑色或者不存在

单纯变色不行了,因为最长路径已经超过了最短路径的2倍,就需要旋转一下.旋转的目的就是保持搜索树降低他的高度,让他左右均衡.所以是旋转加变色，先根节点变黑。旋转又分为左右单旋和双旋的情况

• 右单旋图示(左单旋同理)

情况三: cur红,p为红,g为黑,u不存在或者为黑-双旋

折线,走单旋是没有效果的,只是把左边高变为右边高.所以走双旋.

p为g的左孩子，cur为p的右孩子，则针对p做左单旋转,然后针对g做右单旋

p为g的右孩子，cur为p的左孩子，则针对p做右单旋转.然后针对g做左单旋

检查

完成之后，编译执行正确只能保证这是一棵搜索树，对于红黑树还需要进一步检验。

1. 根节点的颜色必须是黑色
2. 如果节点是红色，直接验证他的父亲是不是红色,验证孩子的可能性太多
3. 前序遍历就是深度优先遍历，路径中统计黑节点个数就行，给定参考值banchmark某一条路径的比如最左路径，遍历一条路径,就将这条路径的值blackNum和基准值比较一次,看看每条路径的黑节点个数是否相等.

bool IsBalance(){if (_root && _root->_color == RED){cout << "根节点不是黑色" << endl;return false;}int banchmark = 0;Node* left = _root;while (left){if (left->_color == BLACK){++banchmark;}left = left->_left;}int blackNum = 0;return _IsBalance(_root, banchmark, blackNum);}
bool _IsBalance(Node* root, int banchmark, int blackNum){if (root == nullptr){if (banchmark != blackNum){cout << "存在路径黑色节点的数量不相等" << endl;return false;}return true;}if (root->_color == RED && root->_parent->_color == RED){cout << "连续出现红色节点" << endl;return false;}if (root->_color == BLACK){++blackNum;}return _IsBalance(root->_left, banchmark, blackNum)&& _IsBalance(root->_right, banchmark, blackNum)}

erase()

大佬博客

红黑树vsAVL树

红黑树和AVL树都是高效的平衡二叉树，增删改查的时间复杂度都是O(logN)，红黑树不追求绝对平衡，其只需保证最长路径不超过最短路径的2倍，相对而言，降低了插入和旋转的次数，所以在经常进行增删的结构中性能比AVL树更优，而且红黑树实现比较简单，所以实际运用中红黑树更多.

红黑树的应用：

1. C++ STL库 – map/set、mutil_map/mutil_set
2. Java 库
3. linux内核
4. 其他一些库