算法导论ch13红黑树笔记与相应数据结构算法c++实现(上)

作者:Claude Du

​ 本文主要内容来源于算法导论2022年第四版英文版与17年第三版中文版,13.3节和13.4节除了对英文原文进行了翻译,还自行修改了原书中部分描述性的错误,以及自行大量补充了原书中本要求读者自行求证的内容。这很可能是您在互联网上能够找到的第一篇如此诚意满满的,基于算法导论英文原书,手把手式的中文红黑树C++实现教程资料。(抱歉,本人师从Lebron,最近在钻研goat定制化奥义—疯狂加限定定语)

​ 红黑树在算法中属于比较难的一个topic, 写这篇文章也充满了挑战与困难,也难免会各种各样的犯错,如果大家发现本文中的错误, 欢迎在评论中指出。如果觉得本文有用的话,还是希望大家能点赞,收藏,转发与订阅的方式来支持一下。

由于该篇章文章内容过长,所以我现在想想要不要把这个篇章分成上下两篇笔记,来方便大家阅读。

以下是各个小篇章简介与阅读建议:

13.1节给红黑树下了定义并提供了红黑树的大体代码框架。

13.2节讲解了红黑树中核心指针修改操作——旋转与其代码实现细节。

这两章节可以在1天读完并检验旋转操作。

13.3节讲解红黑树的插入操作与代码实现细节,难度较大,建议单独花一天阅读与尝试实现插入功能。

13.4节讲解红黑树的删除操作与代码实现细节,难度比13.3节大,建议单独花1~3天阅读与尝试实现删除功能。

13.1红黑树性质

红黑树是一棵二叉搜索树,它在每个节点增加了一个存储位来表示节点的颜色,RED或BLACK。红黑树中的节点c++实现如下:

typedef enum {
   RB_RED, RB_BLACK} RBColor;
template <typename T>
struct RBNode {
   
    T data_;
    RBNode<T>* parent_;
    RBNode<T>* lc_; // left child
    RBNode<T>* rc_; // right child
    RBColor color_;
    RBNode(T data = 0, RBNode<T>* parent = nullptr, RBNode<T>* lc = nullptr,
            RBNode<T>* rc = nullptr, RBColor color = RB_RED) : 
            data_(data), parent_(parent), lc_(lc), rc_(rc), color_(color) {
   }
};

通过对任何一条从根到叶子的简单路径上各个节点的颜色进行约束,红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出2倍。因而可以近似认为是平衡的。

一棵红黑树满足下面红黑性质的二叉树:

  1. 每个节点或是红色的,或是黑色的。
  2. 根节点是黑色的。
  3. 每个叶节点(Nil)是黑色的
  4. 如果一个节点是红色的,则它的两个子节点都是黑色的。
  5. 对每个节点,从该节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节点。

图13-1(a)显示了一个红黑树的例子。

在这里插入图片描述

为了便于处理红黑树代码中的边界条件,使用一个哨兵tNil来代表Nil(Nil在二叉搜索树的c++实现里,我直接用nullptr表示)。对于1棵红黑树,哨兵tNil是1个与树中普通节点有相同属性的对象。它的color属性为Black, 而其他属性parent, left child, right child 可以设置成任意值,我个人在c++实现里为了避免歧义,初始化tNil时将其指针属性全设置成nullptr, 后续tNil的parent属性是可以设置成其他值的。

红黑树中tNil相关的c++实现如下:

template <typename T> 
class RBTree {
   
private:
    RBNode<T>* root_;
    RBNode<T>* tNil;
    // other private attributes and function
public:
    RBTree() {
   
        tNil = new RBNode<T>();
        tNil->color_ = RB_BLACK;
        root_ = tNil;
    }
    ~RBTree() {
    
        std::cout << "Hi, my job is done. " << "\n";
        int toBeDel = 0;
        auto del =[&toBeDel](RBNode<T>* cur) {
   
            delete cur;
            cur = nullptr;
            ++toBeDel;
        };
        TravelPreRecursive(root_, del);
        delete tNil;
        tNil = nullptr;
        std::cout << "Here is the total num of Deleted internal nodes : " << toBeDel << std::endl;
        
    }
	// other public attributes and function
};

采用哨兵思想后,如上图13-1(b)所示,所有指向Nil的指针都用指向唯一一个哨兵tNil的指针替换掉。(真是个节省空间的小妙招!我们用一个tNil来代表所有的Nil: 叶节点和根节点的parent)

我们通常只把注意力放在红黑树的内部节点上,因为它们存储了关键字的值。在本章的后面,所画的红黑树都忽略叶节点,如上图13-1©所示。

红黑树中从某个节点x出发(不含该节点)到达一个叶节点的任意一条简单路径上的黑色节点个数称为该节点的黑高(Black-Height),记为 b h ( x ) bh(x) bh(x) 。根据性质5的限制,这个黑高的概念是非常明确清晰的。

下面的引理说明了为何红黑树是一棵好的好黑树。

引理 13.1

一棵有n个内部节点的红黑树的高度至多为 2 l g ( n + 1 ) 2lg(n+1) 2lg(n+1)

**证明:**先证明以任一节点x为根的子树中至少含有 2 b h ( x ) − 1 2^{bh(x)} - 1 2bh(x)1 个内部节点。为了证明这点,对x的高度进行数学归纳法分析:

如果x的高度为0,那x必然为一个叶节点(tNil), 则 以x为根节点的子树只能有0个内部节点(此时,只能有0个内部节点,无论至多还是至少都成立),则以x为根节点的子树至少包含 2 b h ( x ) − 1 = 0 2^{bh(x)}-1=0 2bh(x)1=0 个内部节点,上面的命题此时成立。

假设x的黑高为k,那么以任一节点x为根的子树中至少含有 2 k − 1 = 2 b h ( x ) − 1 2^{k} - 1=2^{bh(x)} - 1 2k1=2bh(x)1 个内部节点成立。

那么当x的黑高为k+1的子节点时, 由于性质5的限制,x必有两个子节点,每个子节点都有黑高k+1或黑高k, 分别取决于子节点自身是红色还是黑色。这里每个子节点的黑高至少为k, 于是以x为根的子树至少包含

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