Linux 内核红黑树分析

Android binder 内核实现是用红黑树的,理解红黑树我觉得是每一个Linux er的重中之重,感谢格子森同学的投稿,周末愉快。


内核版本为 linux4.2.1 本文主要从红黑树的代码实现入手,来讨论linux内核中是如何实现红黑树的(主要是插入和删除操作),其中涉及到的函数有三个__rb_insert __rb_erase_augmented ____rb_erase_color,本文将用图示的方式解析这三个函数。

1.红黑树性质

1.节点是红色或者黑色2.根节点是黑色3.所有叶子节点(null)都为黑色4.红色节点的子节点都是黑色5.从根节点到叶子节点所有路径上黑色节点数相同

2.基础

2.1 节点结构

struct rb_node {	unsigned long  __rb_parent_color;	struct rb_node *rb_right;	struct rb_node *rb_left;	
} __attribute__((aligned(sizeof(long))));

不难看出 rb_left 和 rb_right 是该节点左右子节点的指针,结构体后面的__attribute__((aligned(sizeof(long))))让这个结构体按照4字节对齐(64位是8字节)。 __rb_parent_color这个参数名字有点奇怪,父亲的颜色?啥意思?不过当我们理解了这个参数的意义之后发现还真就应该叫这个名字。这个名字的意思其实是 "父亲和颜色",它即代表了父节点的地址,也代表了自身的颜色。有人可能要问了,就这一个参数,怎么代表了两个东西?这个其实也简单,之前我们不是提到了这个rb_node是按照4字节对齐的嘛,那么当我们声明一个rb_node实例的时候,它的首地址必然是4的整数倍。首地址是4的整数倍,那地址的0bit和1bit肯定都是0嘛,不管怎么玩它都是0,那不就没啥"意义"了么,不如拿过来放颜色。那我们就让这个__rb_parent_color 最低位,也就是第0bit来表示颜色,0代表红色,1代表黑色。当我们需要颜色的时候我们就看第0bit,当我们需要父节点地址的时候我们就把最低两位弄成0就行啦。

//颜色宏	
#define    RB_RED        0	
#define    RB_BLACK    1

2.2 左旋和右旋

对E进行左旋640?wx_fmt=gif对S进行右旋640?wx_fmt=gif当然图片中演示的是一个大致流程,因为红黑树节点中还包含父节点地址以及自身颜色等信息,所以在实际旋转的时候需要考虑更多。

2.3 辅助函数__rb_rotate_set_parents

这个函数的作用:将old的颜色和父节点给new,之后old将new作为新的父节点并且设置自己的颜色为color

static inline void	
__rb_rotate_set_parents(struct rb_node *old, struct rb_node *new,	struct rb_root *root, int color)	
{	struct rb_node *parent = rb_parent(old);	new->__rb_parent_color = old->__rb_parent_color;//步骤1	rb_set_parent_color(old, new, color);//步骤2	__rb_change_child(old, new, parent, root);//步骤3	
}

640?wx_fmt=jpeg在图中我们可以注意到一个点,就是old指向子节点的指针没有改变,在实际程序中是需要将它指向正确位置的,不过并不是由这个辅助函数完成。

3.插入操作

在插入时,我们默认插入的节点是红色,并且只有插入节点的父节点是红色的时候才需要调整(因为违反了性质4),并且我们也能保证每次调整过后,红黑树只会因为不满足性质4而需要再次调整,这点非常重要。在看代码之前,我们需要先讨论一下插入总共涉及到几种情况。插入后一共有6种情况(本质上3种),在逻辑上涉及到这几个节点,祖父节点G,父节点P,叔叔节点U和插入的节点N。其中P是G左孩子有3种情况,P是G右孩子有3种情况,它们是对称的,在逻辑上一致,所以我们可以认为插入操作本质上只有3种情况需要讨论,这里假设P是G的左孩子。

1.

U是红色,此时我们需要变色

2.

U是黑色,并且G、P、N不在一条直线上,折了一下,比如

                         G    	/ \         	P   U 	\      	N

这种情况,我们需要对P进行左旋(对称情况是右旋),让G、P、N处于同一条直线上,进入情况3

3.

U是黑色,并且G、P、U在同一条直线上,比如

                         G    	/ \         	P   U 	/       	N

这种情况,我们需要对G进行右旋(对称情况是左旋),旋转完成后红黑树调整完毕。

这里我们可以注意到一个特点,在每次调整完成之后,node总是指向局部满足的子树的根节点。 由此除了case3调整完直接结束之外,我们还能得到另外两个结束条件。

1.

Parent为空,这证明Node已经是根节点了,局部满足即为整体满足,调整结束,另外为了满足根节点为黑色,需要将Node(根节点)设置成黑色。

2.

Parent为黑色,之前我们有说过 "每次调整过后,红黑树只会因为不满足性质4而需要再次调整",既然Parent为黑色,那无论Node是什么颜色,Node和Parent都不可能为红色,也就必然不会违反性质4,所以调整结束。

static __always_inline void	
__rb_insert(struct rb_node *node, struct rb_root *root,	void (*augment_rotate)(struct rb_node *old, struct rb_node *new))	
{	struct rb_node *parent = rb_red_parent(node), *gparent, *tmp;	while (true) {	/*	* Loop invariant: node is red	*	* If there is a black parent, we are done.	* Otherwise, take some corrective action as we don't	* want a red root or two consecutive red nodes.	*/	if (!parent) {	rb_set_parent_color(node, NULL, RB_BLACK);	break;	} else if (rb_is_black(parent))	break;	gparent = rb_red_parent(parent);	tmp = gparent->rb_right;	if (parent != tmp) {    /* parent == gparent->rb_left */	if (tmp && rb_is_red(tmp)) {	/*	* Case 1 - color flips	*	*       G            g	*      / \          / \	*     p   u  -->   P   U	*    /            /	*   n            n	*	* However, since g's parent might be red, and	* 4) does not allow this, we need to recurse	* at g.	*/	rb_set_parent_color(tmp, gparent, RB_BLACK);	rb_set_parent_color(parent, gparent, RB_BLACK);	node = gparent;	parent = rb_parent(node);	rb_set_parent_color(node, parent, RB_RED);	continue;	}	tmp = parent->rb_right;	if (node == tmp) {	/*	* Case 2 - left rotate at parent	*	*      G             G	*     / \           / \	*    p   U  -->    n   U	*     \           /	*      n         p	*	* This still leaves us in violation of 4), the	* continuation into Case 3 will fix that.	*/	tmp = node->rb_left;	WRITE_ONCE(parent->rb_right, tmp);	WRITE_ONCE(node->rb_left, parent);	if (tmp)	rb_set_parent_color(tmp, parent,	RB_BLACK);	rb_set_parent_color(parent, node, RB_RED);	augment_rotate(parent, node);	parent = node;	tmp = node->rb_right;	}	/*	* Case 3 - right rotate at gparent	*	*        G           P	*       / \         / \	*      p   U  -->  n   g	*     /                 \	*    n                   U	*/	WRITE_ONCE(gparent->rb_left, tmp); /* == parent->rb_right */	WRITE_ONCE(parent->rb_right, gparent);	if (tmp)	rb_set_parent_color(tmp, gparent, RB_BLACK);	__rb_rotate_set_parents(gparent, parent, root, RB_RED);	augment_rotate(gparent, parent);	break;	} else {	tmp = gparent->rb_left;	if (tmp && rb_is_red(tmp)) {	/* Case 1 - color flips */	rb_set_parent_color(tmp, gparent, RB_BLACK);	rb_set_parent_color(parent, gparent, RB_BLACK);	node = gparent;	parent = rb_parent(node);	rb_set_parent_color(node, parent, RB_RED);	continue;	}	tmp = parent->rb_left;	if (node == tmp) {	/* Case 2 - right rotate at parent */	tmp = node->rb_right;	WRITE_ONCE(parent->rb_left, tmp);	WRITE_ONCE(node->rb_right, parent);	if (tmp)	rb_set_parent_color(tmp, parent,	RB_BLACK);	rb_set_parent_color(parent, node, RB_RED);	augment_rotate(parent, node);	parent = node;	tmp = node->rb_left;	}	/* Case 3 - left rotate at gparent */	WRITE_ONCE(gparent->rb_right, tmp); /* == parent->rb_left */	WRITE_ONCE(parent->rb_left, gparent);	if (tmp)	rb_set_parent_color(tmp, gparent, RB_BLACK);	__rb_rotate_set_parents(gparent, parent, root, RB_RED);	augment_rotate(gparent, parent);	break;	}	}	
}

640?wx_fmt=jpeg在这里我还想强调两点,其一就是无论是哪种情况,在当次调整完成之后,Node指针总是指向"局部满足的根节点",这体现了一种局部到整体的思想,在后面更复杂的删除操作中,抱着这种思想能简化对整个过程的理解。

另一点就是,在插入操作中,插入节点之后打破是性质4,也只有性质4。 我之前在理解case2和case3的时候总是抱有一个疑问,为什么case1可以变色,case2和case3要旋转?我想这个问题现在能够解答了,如果我们在case2和case3的时候仅仅变色,那么在局部 性质4是满足了,但是在整个红黑树上可能同时打破了性质4和性质5,这无疑是越调整越复杂了。"打破是性质4,也只有性质4" 就是这个意思。

4.删除操作

删除操作比较复杂,我们将分成两步进行讨论,在函数中也是分成了两个函数来处理。这两步分别为 "继任" 以及 "调整" 。

void rb_erase(struct rb_node *node, struct rb_root *root)	
{	struct rb_node *rebalance;	rebalance = __rb_erase_augmented(node, root, &dummy_callbacks);	if (rebalance)	____rb_erase_color(rebalance, root, dummy_rotate);	
}

4.1继任

因为红黑树是有序的,所以首先我们要保证删除某个节点N之后红黑树还是有序的。为了保证这一点,我们需要选择一个节点来继任N,我们称这个继任者为S。当然S不能随便找,我们肯定要找和N"最像"的来继任对不对,什么叫"最像",就是稍大一些的那个节点嘛(或者稍小一点的)。这样继任之后,红黑树有序的性质就没问题了,有保证了!那么这一步我们的核心问题就出来了,就是要找到那个继任者是谁,然后把它挪过来,这时候原先的N就可以安心的去了。再找继任者的时候有两种情况需要讨论。

1.N只有一个孩子或者没有孩子 这种情况就让它唯一的那个孩子来继任(没有孩子就相当于NULL来继任)。2.N有两个孩子 这种情况就比较复杂了,需要我们找一找,内核代码实现中是找得稍大一些的那个,怎么找呢?总结下来就一句话,右边走一下,然后左边走到头。 这么说有点抽象,我们来张图。640?wx_fmt=png

现在找到继任者这个问题解决了,还有一个难点就是继任完了之后一定会满足红黑树的5个性质么?这当然是否定的,不然后面还有一步 "调整" 那不就成了摆设?什么情况下继任完了之后我们需要调整,什么情况下不需要呢?不急,我们慢慢道来。首先我们回到N只有一个孩子或者没有孩子这里,这里其实一共三种可能性。如下图所示。640?wx_fmt=png这里我们可以得到好几个推论,所有的疑问都可以在推论中解答,我们先认定它就是三种可能先往下走。第一个图,直接删除N之后,把C变成黑色继任N,没有打破红黑树任何性质。第二个图,直接删除N(或者说用NULL继任N),没有打破红黑树任何性质。第三个图,直接删除N,我们能够明显发现P的左侧少了一个黑色节点,在这种情况下我们需要第二步"调整"。既然要调整,那得知道从哪开始吧,我们用rebulance指针指向P标记一下,然后把它从"继任"函数中返回出来并作为参数传到"调整"函数中,意思是"喂(#`O′),rebulance这家伙左右两边失衡了,需要你调整一下"。到这里我么就讨论完了。什么?你说N两个孩子都有的情况还没讨论呢。嗨呀,一样的一样的。在这种情况,我们把N这个字母替换成S,你看是不是完全一样。640?wx_fmt=png现在我们可以腾出地方来好好说一下推论了。推论1:红色节点不可能只有一个孩子,要么有两个孩子,要么没有孩子。这点我们可以用反证法推倒出来,首先假设一个红色节点S只有一个孩子,根据性质4(红色节点的孩子都是黑色),那么它的孩子C一定是黑色。如下图所示:640?wx_fmt=pngC下面一定还会存在NULL节点,S左右不平衡,假设不成立。

推论2:在推论1的基础上可以得到,如果一个节点只有一个孩子,那么该节点一定是黑色,并且它的孩子一定是红色。推倒方式和推论1类似,这里不再赘述。继任的基本思想就如上述所示,接下来就是内核中的代码实现以及匹配代码的一张大图了,大家可以对照着看。

static __always_inline struct rb_node *	
__rb_erase_augmented(struct rb_node *node, struct rb_root *root,	const struct rb_augment_callbacks *augment)	
{	struct rb_node *child = node->rb_right;	struct rb_node *tmp = node->rb_left;	struct rb_node *parent, *rebalance;	unsigned long pc;	if (!tmp) {	/*	* Case 1: node to erase has no more than 1 child (easy!)	*	* Note that if there is one child it must be red due to 5)	* and node must be black due to 4). We adjust colors locally	* so as to bypass __rb_erase_color() later on.	*/	pc = node->__rb_parent_color;	parent = __rb_parent(pc);	__rb_change_child(node, child, parent, root);	if (child) {	child->__rb_parent_color = pc;	rebalance = NULL;	} else	rebalance = __rb_is_black(pc) ? parent : NULL;	tmp = parent;	} else if (!child) {	/* Still case 1, but this time the child is node->rb_left */	tmp->__rb_parent_color = pc = node->__rb_parent_color;	parent = __rb_parent(pc);	__rb_change_child(node, tmp, parent, root);	rebalance = NULL;	tmp = parent;	} else {	struct rb_node *successor = child, *child2;	tmp = child->rb_left;	if (!tmp) {	/*	* Case 2: node's successor is its right child	*	*    (n)          (s)	*    / \          / \	*  (x) (s)  ->  (x) (c)	*        \	*        (c)	*/	parent = successor;	child2 = successor->rb_right;	augment->copy(node, successor);	} else {	/*	* Case 3: node's successor is leftmost under	* node's right child subtree	*	*    (n)          (s)	*    / \          / \	*  (x) (y)  ->  (x) (y)	*      /            /	*    (p)          (p)	*    /            /	*  (s)          (c)	*    \	*    (c)	*/	do {	parent = successor;	successor = tmp;	tmp = tmp->rb_left;	} while (tmp);	child2 = successor->rb_right;	WRITE_ONCE(parent->rb_left, child2);	WRITE_ONCE(successor->rb_right, child);	rb_set_parent(child, successor);	augment->copy(node, successor);	augment->propagate(parent, successor);	}	tmp = node->rb_left;	WRITE_ONCE(successor->rb_left, tmp);	rb_set_parent(tmp, successor);	pc = node->__rb_parent_color;	tmp = __rb_parent(pc);	__rb_change_child(node, successor, tmp, root);	if (child2) {	successor->__rb_parent_color = pc;	rb_set_parent_color(child2, parent, RB_BLACK);	rebalance = NULL;	} else {	unsigned long pc2 = successor->__rb_parent_color;	successor->__rb_parent_color = pc;	rebalance = __rb_is_black(pc2) ? parent : NULL;	}	tmp = successor;	}	augment->propagate(tmp, NULL);	return rebalance;	
}	

640?wx_fmt=jpeg

4.2调整

在进行调整步骤之前我们知道,"继任"这一步返回了一个rebulance指针,并且作为参数传递给了调整函数。这个rebulance指针告诉了调整函数哪个节点是左右不平衡的、需要调整的。在整个调整过程中我们需要三个指针:

1.parent指针,该指针指向左右不平衡的节点2.node指针,该指针指向轻的那一端3.sibling指针,该指针指向重的那一端

总共的可能有8种,本质上是4种,另外4种就是对称情况。如果之前的函数流程弄明白了,那么这个流程也不是问题了。下面是代码实现和图解。

static __always_inline void	
____rb_erase_color(struct rb_node *parent, struct rb_root *root,	void (*augment_rotate)(struct rb_node *old, struct rb_node *new))	
{	struct rb_node *node = NULL, *sibling, *tmp1, *tmp2;	while (true) {	/*	* Loop invariants:	* - node is black (or NULL on first iteration)	* - node is not the root (parent is not NULL)	* - All leaf paths going through parent and node have a	*   black node count that is 1 lower than other leaf paths.	*/	sibling = parent->rb_right;	if (node != sibling) {    /* node == parent->rb_left */	if (rb_is_red(sibling)) {	/*	* Case 1 - left rotate at parent	*	*     P               S	*    / \             / \	*   N   s    -->    p   Sr	*      / \         / \	*     Sl  Sr      N   Sl	*/	tmp1 = sibling->rb_left;	WRITE_ONCE(parent->rb_right, tmp1);	WRITE_ONCE(sibling->rb_left, parent);	rb_set_parent_color(tmp1, parent, RB_BLACK);	__rb_rotate_set_parents(parent, sibling, root,	RB_RED);	augment_rotate(parent, sibling);	sibling = tmp1;	}	tmp1 = sibling->rb_right;	if (!tmp1 || rb_is_black(tmp1)) {	tmp2 = sibling->rb_left;	if (!tmp2 || rb_is_black(tmp2)) {	/*	* Case 2 - sibling color flip	* (p could be either color here)	*	*    (p)           (p)	*    / \           / \	*   N   S    -->  N   s	*      / \           / \	*     Sl  Sr        Sl  Sr	*	* This leaves us violating 5) which	* can be fixed by flipping p to black	* if it was red, or by recursing at p.	* p is red when coming from Case 1.	*/	rb_set_parent_color(sibling, parent,	RB_RED);	if (rb_is_red(parent))	rb_set_black(parent);	else {	node = parent;	parent = rb_parent(node);	if (parent)	continue;	}	break;	}	/*	* Case 3 - right rotate at sibling	* (p could be either color here)	*	*   (p)           (p)	*   / \           / \	*  N   S    -->  N   Sl	*     / \             \	*    sl  Sr            s	*                       \	*                        Sr	*/	tmp1 = tmp2->rb_right;	WRITE_ONCE(sibling->rb_left, tmp1);	WRITE_ONCE(tmp2->rb_right, sibling);	WRITE_ONCE(parent->rb_right, tmp2);	if (tmp1)	rb_set_parent_color(tmp1, sibling,	RB_BLACK);	augment_rotate(sibling, tmp2);	tmp1 = sibling;	sibling = tmp2;	}	/*	* Case 4 - left rotate at parent + color flips	* (p and sl could be either color here.	*  After rotation, p becomes black, s acquires	*  p's color, and sl keeps its color)	*	*      (p)             (s)	*      / \             / \	*     N   S     -->   P   Sr	*        / \         / \	*      (sl) sr      N  (sl)	*/	tmp2 = sibling->rb_left;	WRITE_ONCE(parent->rb_right, tmp2);	WRITE_ONCE(sibling->rb_left, parent);	rb_set_parent_color(tmp1, sibling, RB_BLACK);	if (tmp2)	rb_set_parent(tmp2, parent);	__rb_rotate_set_parents(parent, sibling, root,	RB_BLACK);	augment_rotate(parent, sibling);	break;	} else {	sibling = parent->rb_left;	if (rb_is_red(sibling)) {	/* Case 1 - right rotate at parent */	tmp1 = sibling->rb_right;	WRITE_ONCE(parent->rb_left, tmp1);	WRITE_ONCE(sibling->rb_right, parent);	rb_set_parent_color(tmp1, parent, RB_BLACK);	__rb_rotate_set_parents(parent, sibling, root,	RB_RED);	augment_rotate(parent, sibling);	sibling = tmp1;	}	tmp1 = sibling->rb_left;	if (!tmp1 || rb_is_black(tmp1)) {	tmp2 = sibling->rb_right;	if (!tmp2 || rb_is_black(tmp2)) {	/* Case 2 - sibling color flip */	rb_set_parent_color(sibling, parent,	RB_RED);	if (rb_is_red(parent))	rb_set_black(parent);	else {	node = parent;	parent = rb_parent(node);	if (parent)	continue;	}	break;	}	/* Case 3 - right rotate at sibling */	tmp1 = tmp2->rb_left;	WRITE_ONCE(sibling->rb_right, tmp1);	WRITE_ONCE(tmp2->rb_left, sibling);	WRITE_ONCE(parent->rb_left, tmp2);	if (tmp1)	rb_set_parent_color(tmp1, sibling,	RB_BLACK);	augment_rotate(sibling, tmp2);	tmp1 = sibling;	sibling = tmp2;	}	/* Case 4 - left rotate at parent + color flips */	tmp2 = sibling->rb_right;	WRITE_ONCE(parent->rb_left, tmp2);	WRITE_ONCE(sibling->rb_right, parent);	rb_set_parent_color(tmp1, sibling, RB_BLACK);	if (tmp2)	rb_set_parent(tmp2, parent);	__rb_rotate_set_parents(parent, sibling, root,	RB_BLACK);	augment_rotate(parent, sibling);	break;	}	}	
}

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

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RCNN系列、Fast-RCNN、Faster-RCNN、R-FCN检测模型对比一.RCNN问题一:速度经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域。本文则预先提取一系列较可能是物体的候选区域,之后仅在这些候选区域上提取特征,进行判断。问题二…

啰嗦一二三

第一点之前有一个抽奖,抽取野火开发板的,我记得有很多人参加了,20号的时候,获奖的同学都主动找我填写了收获地址,但是有一个同学特别调皮,到今天都没有来找我,我等了好久好久,还是没…

go设置后端启动_为什么 Rubyists 应该考虑学习 Go

点击上方蓝色“Go语言中文网”关注我们,领全套Go资料,每天学习 Go 语言如今,越来越少的 Web 开发人员开始专注于 Ruby 之类的单一语言。我们针对不同的工作使用不同的工具。在本文中,Ayooluwa Isaiah 认为 Go 是 Ruby 的完美补充。…