4. 底层结构
map/multimap/set/multiset这几个容器有个
共同点
是:其底层都是按照二叉搜索树来实现的,但是二叉搜索树有其自身的缺陷,假如往树中插入的元素有序或者接近有序,二叉搜索树就会退化成单支树
,时间复杂度会退化成O(N),因此map、set等关联式容器的底层结构是对二叉树进行了平衡处理,即采用平衡树来实现。
4.1 AVL 树
高度平衡二叉搜索树,是以人名命名的
4.1.1 AVL树的概念
二叉搜索树虽可以缩短查找的效率,但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树,查找元素相当于在顺序表中搜索元素,效率低下。
因此,两位俄罗斯的数学家G.M.Adelson-Velskii和E.M.Landis在1962年发明了一种解决上述问题的方法:当向二叉搜索树中插入新结点后,如果能保证每个结点的左右子树高度之差的绝对值不超过1
(需要对树中的结点进行调整),即可降低树的高度,从而减少平均搜索长度。
一棵AVL树或者是空树,或者是具有以下性质的二叉搜索树:
- 它的左右子树都是AVL树
- 左右子树高度之差(简称平衡因子)的绝对值不超过1(-1/0/1)(非必须)
平衡因子 = 右子树高度-左子树高度
如果一棵二叉搜索树是高度平衡
的,它就是AVL树。如果它有n个结点,其高度可保持在
O ( l o g 2 n ) O(log_2 n) O(log2n),搜索时间复杂度O( l o g 2 n log_2 n log2n)
平衡因子需要三叉链
但是旋转的时候也会变复杂
4.1.2AVL树节点的定义
t
emplate<class K, class V>
struct AVLTreeNode
{
AVLTreeNode<K, V>* _left;
AVLTreeNode<K, V>* _right;
AVLTreeNode<K, V>* _parent;
pair<K, V> _kv;
int _bf; // balance factor
AVLTreeNode(const pair<K, V>& kv)
:_left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _parent(nullptr)
, _kv(kv)
, _bf(0)
{
}
};
4.1.3 AVL树的插入
AVL树就是在二叉搜索树的基础上引入了平衡因子,因此AVL树也可以看成是二叉搜索树。那么AVL树的插入过程可以分为两步:
- 按照二叉搜索树的方式插入新节点
- 调整节点的平衡因子
更新平衡因子的规则
:
1.新增在右,parent->bf++;新增在左,parent->bf–
2.更新后,parent->bf == 1 or -1,说明parent插入前的平衡因子是0,说明左右子树高度相等,插入后有一边高,parent高度变了,需要继续往上更新
3.更新后,parent->bf == 0,说明parent插入前的平衡因子是1或-1,说明左右子树一边高一边低,插入后两边一样高,插入填上了矮的那边,parent所在子树高度不变,不需要继续往上更新
4.更新后,parent->bf == 2 or -2,说明parent插入前的平衡因子是1或-1,已经到达平衡临界值,插入后变成2或-2,打破平衡,parent所在子树需要旋转处理
5.更新后,parent->>2 or <-2的值,不可能,如果存在,说明插入前的就不是AVL数,需要去检查之前操作的问题
//插入
cur = new Node(kv);
//链接
if (parent->_kv.first < kv.first)
{
//插入的值大就插入右边
parent->_right = cur;
}
else
{
//插入的值小就插入左边
parent->_left = cur;
}
//三叉链还要考虑parent
cur->_parent = parent;
// 控制平衡
// 1、更新平衡因子
while (parent)
{
if (cur == parent->_right)
{
parent->_bf++;
}
else
{
parent->_bf--;
}
if (parent->_bf == 0)
{
break;
}
else if (abs(parent->_bf) == 1)
{
//往上更新
parent = parent->_parent;
cur = cur->_parent;
}
else if (abs(parent->_bf) == 2)
{
// 说明parent所在子树已经不平衡了,需要旋转处理
if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1)
{
RotateL(parent);
}
else if ((parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1))
{
RotateR(parent);
}
else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == 1)
{
RotateLR(parent);
}
break;
}
else
{
assert(false);
}
}
return true;
}
4.1.4 AVL树的旋转
原则:
- 旋转成平衡树
- 保持搜索树的规则
else if (abs(parent->_bf) == 2)
{
// 说明parent所在子树已经不平衡了,需要旋转处理
if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == 1)
{
RotateL(parent);
}
else if ((parent->_bf == -2 && cur->_bf == -1))
{
RotateR(parent);
}
else if (parent->_bf == -2 && cur->_bf == 1)
{
RotateLR(parent);
}
else if (parent->_bf == 2 && cur->_bf == -1)
{
RotateRL(parent);
}
break;
}
如果在一棵原本是平衡的AVL树中插入一个新节点,可能造成不平衡,此时必须调整树的结构,使之平衡化。根据节点插入位置的不同,AVL树的旋转分为四种
:
1. 新节点插入较高左子树的左侧—左左:右单旋
a、b、c是h >= 0的平衡树
左边高,往右边旋转
只有parent和subL的平衡因子受影响——全变为0
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 (_root == parent)
{
_root = subL;
subL->_parent = nullptr;
}
else
{
if (ppNode->_left == parent)
{
ppNode->_left = subL;
}
else
{
ppNode->_right = subL;
}
subL->_parent = ppNode;
}
subL->_bf = parent->_bf = 0;
}
- 新节点插入较高右子树的右侧—右右:左单旋
parent是整棵树的根
parent是子树的根
要动六个指针
只有parent和subR的平衡因子受影响——全变为0
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 (_root == parent)
{
_root = subR;
subR->_parent = nullptr;
}
else
{
if (ppNode->_left == parent)
{
ppNode->_left = subR;
}
else
{
ppNode->_right = subR;
}
subR->_parent = ppNode;
}
subR->_bf = parent->_bf = 0;
}
单旋(1、2):a、b、c是高度为h的AVL子树,h>=0; 旋转的价值和意义:
- 平衡 降高度(高度恢复到插入之前的样子)
- 新节点插入较高左子树的右侧—左右:先左单旋再右单旋
3. 新节点插入较高左子树的右侧—左右:先左单旋再右单旋
void RotateLR(Node* parent)
{
Node* subL = parent->_left;
Node* subLR = subL->_right;
int bf = subLR->_bf;
RotateL(parent->_left);
RotateR(parent);
subLR->_bf = 0;
if (bf == 1)
{
parent->_bf = 0;
subL->_bf = -1;
}
else if (bf == -1)
{
// 错的
/*parent->_bf = 0;
subL->_bf = 1;*/
parent->_bf = 1;
subL->_bf = 0;
}
else if (bf == 0)
{
parent->_bf = 0;
subL->_bf = 0;
}
else
{
assert(false);
}
}
4. 新节点插入较高右子树的左侧—右左:先右单旋再左单旋
参考右左双旋。
void RotateRL(Node* parent)
{
Node* subR = parent->_right;
Node* subRL = subR->_left;
int bf = subRL->_bf;
RotateR(parent->_right);
RotateL(parent);
subRL->_bf = 0;
if (bf == 1)
{
subR->_bf = 0;
parent->_bf = -1;
}
else if (bf == -1)
{
subR->_bf = 1;
parent->_bf = 0;
}
else if (bf == 0)
{
parent->_bf = 0;
subR->_bf = 0;
}
else
{
assert(false);
}
}
双旋(3、4):a、b、c、d高度位h或者h-1的AVL树 三种插入情况:
- b插入新增,引发双旋
- c插入新增,引发双旋
- a、b 、c、d是空树,60是新增(用图片举例),引发双旋
双旋过程不变,平衡因子的更新需要分别处理
总结: 假如以pParent为根的子树不平衡,即pParent的平衡因子为2或者-2,分以下情况考虑
- pParent的平衡因子为2,说明pParent的右子树高,设pParent的右子树的根为pSubR 当pSubR的平衡因子为1时,执行左单旋 当pSubR的平衡因子为-1时,执行右左双旋
- pParent的平衡因子为-2,说明pParent的左子树高,设pParent的左子树的根为pSubL 当pSubL的平衡因子为-1是,执行右单旋 当pSubL的平衡因子为1时,执行左右双旋
旋转完成后,原pParent为根的子树个高度降低,已经平衡,不需要再向上更新
4.1.5 AVL树的验证
AVL树是在二叉搜索树的基础上加入了平衡性的限制,因此要验证AVL树,可以分两步:
- 验证其为二叉搜索树 如果中序遍历可得到一个有序的序列,就说明为二叉搜索树
- 验证其为平衡树 每个节点子树高度差的绝对值不超过1(注意节点中如果没有平衡因子) 节点的平衡因子是否计算正确
public: bool IsBalance() { return _IsBalance(_root); } private: bool
_IsBalance(Node* root) { // 空树也是AVL树if (root == nullptr) { return true; }
int leftHT = Height(root->_left); int rightHT = Height(root->_right);
int diff = rightHT - leftHT;//差值if (diff != root->_bf) { cout << root->_kv.first << “平衡因子异常” << endl;
return false; }return abs(diff) < 2 && _IsBalance(root->_left) &&
_IsBalance(root->_right);//自己判断完之后再去判断左子树和右子树 }//求高度 int Height(Node* root) { if (root == nullptr) return 0;
return max(Height(root->_left), Height(root->_right)) + 1; }
- 验证用例
常规场景1
{16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15}
特殊场景2
{4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14}
void TestAVLTree1()
{
int a[] = {
4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14 }; // 测试双旋平衡因子调节
//int a[] = { 16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15 };
AVLTree<int, int> t1;
for (auto e : a)
{
t1.Insert(make_pair(e, e));
}
t1.InOrder();
cout << "IsBalance:" << t1.IsBalance() << endl;
}
//给随机值测试用例
void TestAVLTree2()
{
size_t N = 10000;
srand(time(0));
AVLTree<int, int> t1;
for (size_t i = 0; i < N; ++i)
{
int x = rand();
t1.Insert(make_pair(x, i));
/*bool ret = t1.IsBalance();
if (ret == false)
{
int u = 1;
}
else
{
cout << "Insert:" << x << " IsBalance:" <<ret<< endl;
}*/
}
cout << "IsBalance:" << t1.IsBalance() << endl;
}
4.1.6AVL树的性能
AVL树是一棵绝对平衡的二叉搜索树,其要求每个节点的左右子树高度差的绝对值都不超过1,这样可以保证查询时高效的时间复杂度,即 l o g 2 ( N ) log_2 (N) log2(N)。
但是如果要对AVL树做一些结构修改的操作,性能非常低下,比如:插入时要维护其绝对平衡,旋转的次数比较多,更差的是在删除时,有可能一直要让旋转持续到根的位置。
因此:如果需要一种查询高效且有序的数据结构,而且数据的个数为静态的(即不会改变),可以考虑AVL树,但一个结构经常修改,就不太适合。
4.2 红黑树
AVL树:要求左右高度差不超过1(严格平衡)
红黑树:最长路径不超过最短路径的2倍(不严格——近似平衡)
效果:相对而言,插入同样数据,AVL树旋转更多,红黑树旋转更少
4.2.1 红黑树的概念
红黑树,是一种二叉搜索树,但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,可以是Red或Black。 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制,红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍,因而是接近平衡的。
4.2.2 红黑树的性质
- 每个结点不是红色就是黑色
- 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 解读:书中没有连续的红色结点,(可以有连续的黑结点)
- 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 解读:每条路径的黑色节点数量相等
- 每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点)NIL结点
思考:为什么满足上面的性质,红黑树就能保证:其最长路径中节点个数不会超过最短路径节点
个数的两倍?
极限最短:全黑
极限最长:一黑一红……
路径不是算到叶子,完整的路径是要算到空结点
4.2.4 红黑树结构
为了后续实现关联式容器简单,红黑树的实现中增加一个头结点,因为跟节点必须为黑色,为了与根节点进行区分,将头结点给成黑色,并且让头结点的 pParent 域指向红黑树的根节点,pLeft域指向红黑树中最小的节点,_pRight域指向红黑树中最大的节点
4.2.3 红黑树节点的定义
// 节点的颜色
enum Colour
{
RED,
BLACK
};
// 红黑树节点的定义
template<class K, class V>
struct RBTreeNode
{
RBTreeNode<K, V>* _left;// 节点的左孩子
RBTreeNode<K, V>* _right;// 节点的右孩子
RBTreeNode<K, V>* _parent;// 节点的双亲(红黑树需要旋转,为了实现简单给
出该字段)
pair<K, V> _kv;// 节点的值域
Colour _col;// 节点的颜色
RBTreeNode(const pair<K, V>& kv)
:_left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _parent(nullptr)
, _kv(kv)
{
}
};
4.2.5 红黑树的插入操作
新结点插入,是什么颜色?
默认给红色。——违反规则3比违反规则4好一点
新插入的结点的父亲是红的话一定要将其变黑
处理规则:
1.变色
2.旋转
红黑树的关键是叔叔!
u存在且为红,变色继续往上处理
u不存在或存在且为黑,旋转+变色(单旋+双旋)
- 按照二叉搜索的树规则插入新节点
- 检测新节点插入后,红黑树的性质是否造到破坏
因为新节点的默认颜色是红色,因此:如果其双亲节点的颜色是黑色,没有违反红黑树任何性质,则不需要调整;
但当新插入节点的双亲节点颜色为红色时,就违反了性质三不能有连在一起的红色节点,此时需要对红黑树分情况来讨论:
约定:cur为当前节点,p为父节点,g为祖父节点,u为叔叔节点
情况一: cur为红,p为红,g为黑,u存在且为红
cur和p均为红,违反了性质三,此处能否将p直接改为黑?
解决方式:将p,u改为黑,g改为红,然后把g当成cur,继续向上调整。
情况二: cur为红,p为红,g为黑,u不存在/u存在且为黑
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
情况三: cur为红,p为红,g为黑,u不存在/u存在且为黑
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
bool Insert(const pair<k,v>& kv)
{
if (_root == nullptr)
{
_root = new Node(kv);
_root->_col = BLACK;//根结点为黑色
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;//新插入的结点默认为红色
if (parent->_kv.first < kv.first)
{
parent->_right = cur;
}
else
{
parent->_left = cur;
}
cur->_parent = parent;
//parent存在且颜色为红色,继续处理
while (parent && parent->_col == RED)
{
Node* grandfater = parent->_parent;
assert(grandfater);
assert(grandfater->_col == BLACK);
// 关键看叔叔
if (parent == grandfater->_left)
{
Node* uncle = grandfater->_right;
// 情况一 : uncle存在且为红,变色+继续往上处理
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
parent->_col = uncle->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
// 继续往上处理
cur = grandfater;
parent = cur->_parent;
}// 情况二+三:uncle不存在 + 存在且为黑
else
{
// 情况二:右单旋+变色
// g
// p u
// c
if (cur == parent->_left)
{
RotateR(grandfater);
parent->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
}
else
{
// 情况三:左右单旋+变色
// g
// p u
// c
RotateL(parent);
RotateR(grandfater);
cur->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
}
break;
}
}
else // (parent == grandfater->_right)
{
Node* uncle = grandfater->_left;
// 情况一
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
parent->_col = uncle->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
// 继续往上处理
cur = grandfater;
parent = cur->_parent;
}
else
{
// 情况二:左单旋+变色
// g
// u p
// c
if (cur == parent->_right)
{
RotateL(grandfater);
parent->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
}
else
{
// 情况三:右左单旋+变色
// g
// u p
// c
RotateR(parent);
RotateL(grandfater);
cur->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
}
break;
}
}
}
_root->_col = BLACK;
return true;
}
4.2.6 红黑树的验证
红黑树的检测分为两步:
- 检测其是否满足二叉搜索树(中序遍历是否为有序序列)
- 检测其是否满足红黑树的性质
public:
bool IsBalance()
{
if (_root == nullptr)
{
return true;
}
if (_root->_col == RED)
{
cout << "根节点不是黑色" << endl;
return false;
}
// 黑色节点数量基准值
int benchmark = 0;
/*Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (cur->_col == BLACK)
++benchmark;
cur = cur->_left;
}*/
return PrevCheck(_root, 0, benchmark);
}
private:
bool PrevCheck(Node* root, int blackNum, int& benchmark)
{
if (root == nullptr)
{
//cout << blackNum << endl;
//return;
if (benchmark == 0)
{
benchmark = blackNum;
return true;
}
if (blackNum != benchmark)
{
cout << "某条黑色节点的数量不相等" << endl;
return false;
}
else
{
return true;
}
}
if (root->_col == BLACK)
{
++blackNum;
}
if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED)
{
cout << "存在连续的红色节点" << endl;
return false;
}
return PrevCheck(root->_left, blackNum, benchmark)
&& PrevCheck(root->_right, blackNum, benchmark);
}
递归中,blackNum记录根结点——当前结点路径上黑色结点数量
前序递归遍历即可
4.2.8 红黑树与AVL树的比较
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( l o g 2 N log_2 N log2N),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
4.3 红黑树模拟实现STL中的map与set
4.3.1 红黑树的迭代器
T是一个泛型,没有具体类型
增加一个参数 KeyOfT 是一个仿函数——方便比较大小
作用:将value中的key提取出来
begin\end
- begin返回中序第一个
- end返回最后一个结点的下一个
template<class K, class T, class KeyOfT>
struct RBTree
{
typedef RBTreeNode<T> Node;
public:
typedef __RBTreeIterator<T, T&, T*> iterator;
iterator begin()
{
Node* left = _root;
while (left && left->_left)
{
left = left->_left;
}
return iterator(left);
}
iterator end()
{
return iterator(nullptr);
}
.......
}
operator+±-
++
中序:左子树 根 右子树
右子树不为空,++就是找右子树中序第一个(最左结点)
右子树为空,++找孩子不是父亲右的那个祖先
--
中序反过来:右子树 根 左子树
左子树不为空,–访问左子树中的最右结点
左子树为空,–找孩子不是父亲左的那个祖先
template<class T, class Ref, class Ptr>
struct __RBTreeIterator
{
typedef RBTreeNode<T> Node;
typedef __RBTreeIterator<T, Ref, Ptr> Self;
Node* _node;
__RBTreeIterator(Node* node)
:_node(node)
{
}
Ref operator*()
{
return _node->_data;
}
Ptr operator->()
{
return &_node->_data;
}
bool operator!=(const Self& s) const
{
return _node != s._node;
}
bool operator==(const Self& s) const
{
return _node == s._node;
}
Self& operator++()
{
if (_node->_right)
{
// 下一个就是右子树的最左节点
Node* left = _node->_right;
while (left->_left)
{
left = left->_left;
}
_node = left;
}
else
{
// 找祖先里面孩子不是祖先的右的那个
Node* parent = _node->_parent;
Node* cur = _node;
while (parent && cur == parent->_right)
{
cur = cur->_parent;
parent = parent->_parent;
}
_node = parent;
}
return *this;
}
Self& operator--()
{
if (_node->_left)
{
// 下一个是左子树的最右节点
Node* right = _node->_left;
while (right->_right)
{
right = right->_right;
}
_node = right;
}
else
{
// 孩子不是父亲的左的那个祖先
Node* parent = _node->_parent;
Node* cur = _node;
while (parent && cur == parent->_left)
{
cur = cur->_parent;
parent = parent->_parent;
}
_node = parent;
}
return *this;
}
};
4.3.2改造红黑树
#pragma once
enum Colour
{
RED,
BLACK
};
template<class T>
struct RBTreeNode
{
RBTreeNode<T>* _left;
RBTreeNode<T>* _right;
RBTreeNode<T>* _parent;
T _data;
Colour _col;
RBTreeNode(const T& data)
:_left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _parent(nullptr)
, _data(data)
{
}
};
template<class T, class Ref, class Ptr>
struct __RBTreeIterator
{
typedef RBTreeNode<T> Node;
typedef __RBTreeIterator<T, Ref, Ptr> Self;
Node* _node;
__RBTreeIterator(Node* node)
:_node(node)
{
}
Ref operator*()
{
return _node->_data;
}
Ptr operator->()
{
return &_node->_data;
}
bool operator!=(const Self& s) const
{
return _node != s._node;
}
bool operator==(const Self& s) const
{
return _node == s._node;
}
Self& operator++()
{
if (_node->_right)
{
// 下一个就是右子树的最左节点
Node* left = _node->_right;
while (left->_left)
{
left = left->_left;
}
_node = left;
}
else
{
// 找祖先里面孩子不是祖先的右的那个
Node* parent = _node->_parent;
Node* cur = _node;
while (parent && cur == parent->_right)
{
cur = cur->_parent;
parent = parent->_parent;
}
_node = parent;
}
return *this;
}
Self& operator--()
{
if (_node->_left)
{
// 下一个是左子树的最右节点
Node* right = _node->_left;
while (right->_right)
{
right = right->_right;
}
_node = right;
}
else
{
// 孩子不是父亲的左的那个祖先
Node* parent = _node->_parent;
Node* cur = _node;
while (parent && cur == parent->_left)
{
cur = cur->_parent;
parent = parent->_parent;
}
_node = parent;
}
return *this;
}
};
template<class K, class T, class KeyOfT>
struct RBTree
{
typedef RBTreeNode<T> Node;
public:
typedef __RBTreeIterator<T, T&, T*> iterator;
iterator begin()
{
Node* left = _root;
while (left && left->_left)
{
left = left->_left;
}
return iterator(left);
}
iterator end()
{
return iterator(nullptr);
}
pair<iterator, bool> Insert(const T& data)
{
KeyOfT kot;
if (_root == nullptr)
{
_root = new Node(data);
_root->_col = BLACK;
return make_pair(iterator(_root), true);
}
Node* parent = nullptr;
Node* cur = _root;
while (cur)
{
if (kot(cur->_data) < kot(data))
{
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (kot(cur->_data) > kot(data))
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else
{
return make_pair(iterator(cur), false);
}
}
cur = new Node(data);
Node* newnode = cur;
cur->_col = RED;
if (kot(parent->_data) < kot(data))
{
parent->_right = cur;
}
else
{
parent->_left = cur;
}
cur->_parent = parent;
while (parent && parent->_col == RED)
{
Node* grandfater = parent->_parent;
assert(grandfater);
assert(grandfater->_col == BLACK);
// 关键看叔叔
if (parent == grandfater->_left)
{
Node* uncle = grandfater->_right;
// 情况一 : uncle存在且为红,变色+继续往上处理
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
parent->_col = uncle->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
// 继续往上处理
cur = grandfater;
parent = cur->_parent;
}// 情况二+三:uncle不存在 + 存在且为黑
else
{
// 情况二:右单旋+变色
// g
// p u
// c
if (cur == parent->_left)
{
RotateR(grandfater);
parent->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
}
else
{
// 情况三:左右单旋+变色
// g
// p u
// c
RotateL(parent);
RotateR(grandfater);
cur->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
}
break;
}
}
else // (parent == grandfater->_right)
{
Node* uncle = grandfater->_left;
// 情况一
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
parent->_col = uncle->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
// 继续往上处理
cur = grandfater;
parent = cur->_parent;
}
else
{
// 情况二:左单旋+变色
// g
// u p
// c
if (cur == parent->_right)
{
RotateL(grandfater);
parent->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
}
else
{
// 情况三:右左单旋+变色
// g
// u p
// c
RotateR(parent);
RotateL(grandfater);
cur->_col = BLACK;
grandfater->_col = RED;
}
break;
}
}
}
_root->_col = BLACK;
return make_pair(iterator(newnode), true);
}
void InOrder()
{
_InOrder(_root);
cout << endl;
}
bool IsBalance()
{
if (_root == nullptr)
{
return true;
}
if (_root->_col == RED)
{
cout << "根节点不是黑色" << endl;
return false;
}
// 黑色节点数量基准值
int benchmark = 0;
return PrevCheck(_root, 0, benchmark);
}
private:
bool PrevCheck(Node* root, int blackNum, int& benchmark)
{
if (root == nullptr)
{
//cout << blackNum << endl;
//return;
if (benchmark == 0)
{
benchmark = blackNum;
return true;
}
if (blackNum != benchmark)
{
cout << "某条黑色节点的数量不相等" << endl;
return false;
}
else
{
return true;
}
}
if (root->_col == BLACK)
{
++blackNum;
}
if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED)
{
cout << "存在连续的红色节点" << endl;
return false;
}
return PrevCheck(root->_left, blackNum, benchmark)
&& PrevCheck(root->_right, blackNum, benchmark);
}
void _InOrder(Node* root)
{
if (root == nullptr)
{
return;
}
_InOrder(root->_left);
cout << root->_kv.first << ":" << root->_kv.second << endl;
_InOrder(root->_right);
}
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 (_root == parent)
{
_root = subR;
subR->_parent = nullptr;
}
else
{
if (ppNode->_left == parent)
{
ppNode->_left = subR;
}
else
{
ppNode->_right = subR;
}
subR->_parent = ppNode;
}
}
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 (_root == parent)
{
_root = subL;
subL->_parent = nullptr;
}
else
{
if (ppNode->_left == parent)
{
ppNode->_left = subL;
}
else
{
ppNode->_right = subL;
}
subL->_parent = ppNode;
}
}
private:
Node* _root = nullptr;
};
4.3.3 map的模拟实现
#pragma once
#include "RBTree.h"
namespace haha
{
template<class K, class V>
class map
{
//作用:将value中的key提取出来
struct MapKeyOfT
{
const K& operator()(const pair<K, V>& kv)
{
return kv.first;
}
};
public:
typedef typename RBTree<K, pair<K, V>, MapKeyOfT>::iterator iterator;
iterator begin()
{
return _t.begin();
}
iterator end()
{
return _t.end();
}
pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& kv)
{
return _t.Insert(kv);
}
V& operator[](const K& key)
{
pair<iterator, bool> ret = insert(make_pair(key, V()));
return ret.first->second;
}
private:
RBTree<K, pair<K, V>, MapKeyOfT> _t;
};
void test_map()
{
string arr[] = {
"苹果", "西瓜", "苹果", "西瓜", "苹果", "苹果", "西瓜", "苹果", "香蕉", "苹果", "香蕉" };
map<string, int> countMap;
for (auto& str : arr)
{
// 1、str不在countMap中,插入pair(str, int()),然后在对返回次数++
// 2、str在countMap中,返回value(次数)的引用,次数++;
countMap[str]++;
}
map<string, int>::iterator it = countMap.begin();
while (it != countMap.end())
{
cout << it->first << ":" << it->second << endl;
++it;
}
for (auto& kv : countMap)
{
cout << kv.first << ":" << kv.second << endl;
}
}
}
4.3.4 set的模拟实现
#pragma once
#include "RBTree.h"
namespace haha
{
template<class K>
class set
{
struct SetKeyOfT
{
const K& operator()(const K& key)
{
return key;
}
};
public:
typedef typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::iterator iterator;
iterator begin()
{
return _t.begin();
}
iterator end()
{
return _t.end();
}
pair<iterator, bool> insert(const K& key)
{
return _t.Insert(key);
}
private:
RBTree<K, K, SetKeyOfT> _t;
};
void test_set()
{
set<int> s;
set<int>::iterator it = s.begin();
while (it != s.end())
{
cout << *it << " ";
++it;
}
cout << endl;
s.insert(3);
s.insert(2);
s.insert(1);
s.insert(5);
s.insert(3);
s.insert(6);
s.insert(4);
s.insert(9);
s.insert(7);
it = s.begin();
while (it != s.end())
{
cout << *it << " ";
++it;
}
cout << endl;
}
}