红黑树原理及平衡二叉树旋转详解_一点课堂(多岸学院)

红黑树

  1. 树的介绍

    • 树具有的特点有:

    (1)每个结点有零个或多个子结点

    (2)没有父节点的结点称为根节点

    (3)每一个非根结点有且只有一个父节点

    (4)除了根结点外,每个子结点可以分为多个不相交的子树

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    • 名词理解:
      • 结点:指树中的一个元素;
      • 结点的度:指结点拥有的子树的个数,二叉树的度不大于2;
      • 叶子:度为0的结点,也称为终端结点;
      • 高度:叶子节点的高度为1,根节点高度最高;
      • 父节点:若一个节点含有子节点,则这个节点称为其子节点的父节点
  • 子节点:子节点是父节点的下一层节点。
    - 节点的层次:从根节点开始,根节点为第一层,根的子节点为第二层,以此类推
    - 兄弟节点:拥有共同父节点的节点互称为兄弟节点

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    • 树的深度(Depth)或高度是树中结点的最大层次。

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  1. 二叉树

    • 二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。

    • 它有五种基本形态:二叉树可以是空集;根可以有空的左子树或右子树;或者左、右子树皆为空。 img
  2. 为什么需要平衡二叉树?

    这里写图片描述

    为了避免这种情况的发生,我们希望可以有一种算法,将我们的不平衡的二叉排序树转化为平衡二叉排序树。这样就可以让我们的二叉排序树结构最优化。

  3. 平衡因子

    • 该节点左子树的高度-该节点右子树的高度,既左右子树高度之差。

    1558936914926

  4. 平衡二叉树旋转

    • LL型
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    • LR型
      在这里插入图片描述

    • RR型
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      • 一次旋转调整
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    • RL型
      在这里插入图片描述

      • 第一次旋转,RR型
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      • 第二旋转,RR型进行调整
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    • 情况一

      • 添加新节点3
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      • 按照LL型,进行一次右旋调整
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    • 情况二

      • 添加节点7
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      • 按照LL型,进行一次右旋调整
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    • 情况三

      • 添加节点13
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      • 需要2次旋转,先左旋,旋转程LL型
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      • 按照LL型,进行右旋
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    • 情况四

      • 添加节点14
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      • 先旋转程LL型,第一次旋转
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      • 第二次,基于LL型,进行调整

        在这里插入图片描述

    • 其他在右边添加节点,就是基于上几种情况的镜像调整,先调整成RR型,然后基于RR型二次调整成平衡状态。

      • 示例一
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      • 添加节点17节点
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      • 基于RR型,一次旋转就可以平衡
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      • 示例二
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      • 先旋转程RR型,在进行调整
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      • 基于RR型调整
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  5. 红黑树介绍

    红黑树(Red Black Tree) 是一种自平衡二叉查找树,是在计算机科学中用到的一种数据结构。

    它是在1972年由Rudolf Bayer发明的,当时被称为平衡二叉B树(symmetric binary B-trees)。后来,在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的 “红黑树” 。

    R-B Tree,全称是Red-Black Tree,又称为“红黑树”,它一种特殊的二叉查找树。红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,可以是红(Red)或黑(Black)。

  6. 红黑树的特性

    • 性质1. 节点是红色或黑色。

    • 性质2. 根节点是黑色。

    • 性质3 每个叶节点(NIL节点,空节点)是黑色的。

    • 性质4 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)

    • 性质5. 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。

  7. 左旋和右旋

    • 左旋

    这里写图片描述

    • 右旋:

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  8. 插入操作:

    在对红黑树进行插入操作时,我们一般总是插入红色的节点,因为这样可以在插入过程中尽量避免对树的调整。 那么,我们插入一个节点后,可能会使原树的哪些性质改变列?

    如果插入的节点是根节点,性质2会被破坏,如果插入节点的父节点是红色,则会破坏性质4。 因此,总而言之,插入一个红色节点只会破坏性质2或性质4。

    我们的恢复策略很简单,插入修复具体操作情况:

    1. 情况1:插入的是根节点。

    原树是空树,此情况只会违反性质2。

    对策:直接把此节点涂为黑色。

    1. 情况2:插入的节点的父节点是黑色。

      此不会违反性质2和性质4,红黑树没有被破坏。

      对策:什么也不做。

    2. 情况3:当前节点的父节点是红色且祖父节点的另一个子节点(叔叔节点)是红色。

      此时父节点的父节点一定存在,否则插入前就已不是红黑树。与此同时,又分为父节点是祖父节点的左子还是右子,对于对称性,我们只要解开一个方向就可以了。 在此,我们只考虑父节点为祖父左子的情况。 同时,还可以分为当前节点是其父节点的左子还是右子,但是处理方式是一样的。我们将此归为同一类。

      对策:将当前节点的父节点和叔叔节点涂黑,祖父节点涂红,把当前节点指向祖父节点,从新的当前节点重新开始算法。

      针对情况3,变化前[当前节点为4节点]:
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    ​ 变化后:

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    1. 情况4:当前节点的父节点是红色,叔叔节点是黑色,当前节点是其父节点的右子

      对策:当前节点的父节点做为新的当前节点,以新当前节点为支点左旋。

      如下图所示,变化前[当前节点为7节点]:
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    ​ 变化后:

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    1. 情况5:当前节点的父节点是红色,叔叔节点是黑色,当前节点是其父节点的左子

      解法:父节点变为黑色,祖父节点变为红色,在祖父节点为支点右旋

      如下图所示[当前节点为2节点]
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    ​ 变化后:

    这里写图片描述

    总结:

    经过上面情况3、情况4、情况5等3种插入修复情况的操作示意图,自会发现,后面的情况4、情况5都是针对情况3插入节点4以后,进行的一系列插入修复情况操作,不过,指向当前节点N指针一直在变化。所以,你可以认为:整个下来,情况3、4、5就是一个完整的插入修复情况的操作流程。

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转载自www.cnblogs.com/yidiankt/p/11458040.html