《数据结构与算法》总结(二)红黑树

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  • 序言
  • 红黑树必须满足以下5条性质
  • 添加
  • 删除
一 序言

红黑树也是一种自平衡的二叉搜索树,以前也叫做平衡二叉B树(Symmetric Binary B-tree)

二 红黑树必须满足以下5条性质

1.节点是RED或者是BLACK

  1. 根节点是BLACK
  2. 叶子节点(外部节点,空节点)都是BLACK
  3. RED节点的子节点都是BLACK
    4.1 RED节点的parent都是BLACK
    4.2 从根节点到叶子节点的所有路径上不能有2个连续的RED节点
  4. 从任一节点到叶子节点的所有路径都包含相同数目的BLACK节点

《数据结构与算法》总结(二)红黑树

2.1 请问下面这棵是红黑树吗?

《数据结构与算法》总结(二)红黑树

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《数据结构与算法》总结(二)红黑树

红黑树必须满足以下5条性质

  1. 节点是RED或者BLACK
  2. 根节点是BLACK
  3. 叶子节点(外部节点,空节点)都是BLACK
  4. RED节点的子节点都是BLACK
    4.1 RED节点的子节点都是BLACK
    4.2 从根节点到叶子节点的所有路径上不能有2个连续的RED节点
  5. 从任一节点到叶子节点的所有路径都包含相同数目的BLACK节点
2.2 红黑树的等价交换
  • 红黑树和4阶B树(2-3-4树)具有等价性
  • BLACK 节点与它的 RED 子节点融合在一起,形成1个B树节点
  • 红黑树的 BLACK 节点个数 与 4阶B树的节点总个数 相等
  • 网上有些教程:用 2-3树 与 红黑树 进行类比,这是极其不严谨的,2-3树 并不能完美匹配 红黑树 的所有情况
  • 注意:因为PPT界面空间有限,后面展示的红黑树都会省略NULL 节点

红黑树

《数据结构与算法》总结(二)红黑树

等价交换后的4阶B树

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2.3 几个英文单词
  • parent:父节点
  • sibling:兄弟节点
  • uncle:叔父节点( parent 的兄弟节点)
  • grand:祖父节点( parent 的父节点)
三 添加

已知

  • B树中,新元素必定是添加到叶子节点中
  • 4阶B树所有节点的元素个数 x 都符合 1 ≤ x ≤ 3
  • 如果添加的是根节点,染成BLACK 即可

备注:建议新添加的节点默认为 RED,这样能够让红黑树的性质尽快满足(性质 1、2、3、5 都满足,性质 4 不一定)

《数据结构与算法》总结(二)红黑树

3.1 添加的所有情况
  • 有 4 种情况满足红黑树的性质 4 :parentBLACK

1.同样也满足 4阶B树 的性质
2.因此不用做任何额外处理

《数据结构与算法》总结(二)红黑树

  • 有 8 种情况不满足红黑树的性质 4 :parentRED( Double Red )
  1. 其中前 4 种属于B树节点上溢的情况

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3.2 修复 - 修复性质4 - LL\RR

判定条件:uncle 不是RED

  1. parent 染成 BLACKgrand 染成 RED
  2. grand 进行单旋操作
    2.1 LL:右旋转
    2.2 RR:左旋转

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3.3 添加 - 修复性质4 - LR\RL

判定条件:uncle 不是RED

  1. 自己染成BLACKgrand染成RED
  2. 进行双旋操作
    2.1 LR:parent 左旋转, grand 右旋转
    2.2 RL:parent 右旋转, grand 左旋转

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3.4 添加-修复性质4-上溢-LL

判定条件:uncleRED

  1. parentuncle 染成 BLACK
  2. grand 向上合并
    2.1 染成 RED,当做是新添加的节点进行处理
    2.2 grand 向上合并时,可能继续发生上溢
    2.3 若上溢持续到根节点,只需将根节点染成 BLACK

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3.5 添加-修复性质4-上溢-RR

判定条件:uncle 是RED

  1. parentuncle 染成 BLACK
  2. grand 向上合并
    2.1 染成 RED,当做是新添加的节点进行处理

《数据结构与算法》总结(二)红黑树

3.6 添加-修复性质4-上溢-LR

判定条件:uncleRED

  1. parentuncle 染成 BLACK
  2. grand 向上合并
    2.1 染成 RED,当做是新添加的节点进行处理

《数据结构与算法》总结(二)红黑树

3.7 添加-修复性质4-上溢-RL

判定条件:uncleRED

  1. parentuncle 染成 BLACK
  2. grand 向上合并
    2.1 染成 RED,当做是新添加的节点进行处理

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四 删除

B树中,最后真正被删除的元素都在叶子节点中

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4.1 删除 – RED节点
  • 直接删除,不用作任何调整

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4.2 删除-BLACK节点

有 3 种情况

  1. 拥有 2RED 子节点的 BLACK 节点
    1.1 不可能被直接删除,因为会找它的子节点替代删除
    1.2 因此不用考虑这种情况

  2. 拥有 1 个 RED 子节点的 BLACK 节点

  3. BLACK 叶子节点

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4.3 删除 – 拥有1个RED子节点的BLACK节点

判定条件:用以替代的子节点是 RED

将替代的子节点染成BLACK 即可保持红黑树性质

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4.4 删除 – BLACK叶子节点 – sibling为BLACK
  1. BLACK 叶子节点被删除后,会导致B树节点下溢(比如删除88)

  2. 如果 sibling 至少有 1 个 RED 子节点
    2.1 进行旋转操作
    2.2 旋转之后的中心节点继承 parent 的颜色
    2.3 旋转之后的左右节点染为 BLACK

  • 下图是3种需要删除的情况

《数据结构与算法》总结(二)红黑树

  • 下图对应着删除节点88后,旋转之后的样子

《数据结构与算法》总结(二)红黑树

4.5 删除 – BLACK叶子节点 – siblingBLACK

判定条件:sibling 没有 1RED 子节点

  • sibling 染成 REDparent 染成 BLACK 即可修复红黑树性质

如果 parentBLACK

  1. 会导致parent 也下溢
  2. 这时只需要把 parent 当做被删除的节点处理即可

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项目连接地址 - 12_RedBlackTree

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