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红黑树深入剖析及Java实现(2)

红黑树深入剖析及Java实现(2)

BST存在的问题BST存在的主要问题是,数在插入的时候会导致树倾斜,不同的插入顺序会导致树的高度不一样,而树的高度直接的影响了树的查找效率。理想的高度是logN,最坏的情况是所有的节点都在一条斜线上,这样的树的高度为N。
RBTree
基于BST存在的问题,一种新的树——平衡二叉查找树(Balanced BST)产生了。平衡树在插入和删除的时候,会通过旋转操作将高度保持在logN。其中两款具有代表性的平衡树分别为AVL树和红黑树。AVL树由于实现比较复杂,而且插入和删除性能差,在实际环境下的应用不如红黑树。
红黑树(Red-Black Tree,以下简称RBTree)的实际应用非常广泛,比如Linux内核中的完全公平调度器、高精度计时器、ext3文件系统等等,各种语言的函数库如Java的TreeMap和TreeSet,C++ STL的map、multimap、multiset等。
RBTree也是函数式语言中最常用的持久数据结构之一,在计算几何中也有重要作用。值得一提的是,Java 8中HashMap的实现也因为用RBTree取代链表,性能有所提升。
RBTree的定义
RBTree的定义如下:
  • 任何一个节点都有颜色,黑色或者红色
  • 根节点是黑色的
  • 父子节点之间不能出现两个连续的红节点
  • 任何一个节点向下遍历到其子孙的叶子节点,所经过的黑节点个数必须相等
  • 空节点被认为是黑色的
数据结构表示如下:
class  Node<T>{   public  T value;   public   Node<T> parent;   public   boolean isRed;   public   Node<T> left;   public   Node<T> right;}RBTree在理论上还是一棵BST树,但是它在对BST的插入和删除操作时会维持树的平衡,即保证树的高度在[logN,logN+1](理论上,极端的情况下可以出现RBTree的高度达到2*logN,但实际上很难遇到)。这样RBTree的查找时间复杂度始终保持在O(logN)从而接近于理想的BST。RBTree的删除和插入操作的时间复杂度也是O(logN)。RBTree的查找操作就是BST的查找操作。
RBTree的旋转操作 旋转操作(Rotate)的目的是使节点颜色符合定义,让RBTree的高度达到平衡。
Rotate分为left-rotate(左旋)和right-rotate(右旋),区分左旋和右旋的方法是:待旋转的节点从左边上升到父节点就是右旋,待旋转的节点从右边上升到父节点就是左旋。

RBTree的查找操作RBTree的查找操作和BST的查找操作是一样的。请参考BST的查找操作代码。
RBTree的插入操作RBTree的插入与BST的插入方式是一致的,只不过是在插入过后,可能会导致树的不平衡,这时就需要对树进行旋转操作和颜色修复(在这里简称插入修复),使得它符合RBTree的定义。
新插入的节点是红色的,插入修复操作如果遇到父节点的颜色为黑则修复操作结束。也就是说,只有在父节点为红色节点的时候是需要插入修复操作的。
插入修复操作分为以下的三种情况,而且新插入的节点的父节点都是红色的:
  • 叔叔节点也为红色。
  • 叔叔节点为空,且祖父节点、父节点和新节点处于一条斜线上。
  • 叔叔节点为空,且祖父节点、父节点和新节点不处于一条斜线上。
插入操作-case 1 case 1的操作是将父节点和叔叔节点与祖父节点的颜色互换,这样就符合了RBTRee的定义。即维持了高度的平衡,修复后颜色也符合RBTree定义的第三条和第四条。下图中,操作完成后A节点变成了新的节点。如果A节点的父节点不是黑色的话,则继续做修复操作。


插入操作-case 2case 2的操作是将B节点进行右旋操作,并且和父节点A互换颜色。通过该修复操作RBTRee的高度和颜色都符合红黑树的定义。如果B和C节点都是右节点的话,只要将操作变成左旋就可以了。



插入操作-case 3case 3的操作是将C节点进行左旋,这样就从case 3转换成case 2了,然后针对case 2进行操作处理就行了。case 2操作做了一个右旋操作和颜色互换来达到目的。如果树的结构是下图的镜像结构,则只需要将对应的左旋变成右旋,右旋变成左旋即可。



插入操作的总结
插入后的修复操作是一个向root节点回溯的操作,一旦牵涉的节点都符合了红黑树的定义,修复操作结束。之所以会向上回溯是由于case 1操作会将父节点,叔叔节点和祖父节点进行换颜色,有可能会导致祖父节点不平衡(红黑树定义3)。这个时候需要对祖父节点为起点进行调节(向上回溯)。
祖父节点调节后如果还是遇到它的祖父颜色问题,操作就会继续向上回溯,直到root节点为止,根据定义root节点永远是黑色的。在向上的追溯的过程中,针对插入的3中情况进行调节。直到符合红黑树的定义为止。直到牵涉的节点都符合了红黑树的定义,修复操作结束。
如果上面的3中情况如果对应的操作是在右子树上,做对应的镜像操作就是了。
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