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鹤壁海绵城市建设官方网站,线上营销策略,上海著名网站设计公司,北京道路建设在什么网站查询【本节要点】 红黑树概念红黑树性质红黑树结点定义红黑树结构红黑树插入操作的分析 一、红黑树的概念与性质 1.1 红黑树的概念 红黑树 ,是一种 二叉搜索树 ,但 在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,可以是 Red和 Black 。 通过对 任何…

【本节要点】

  • 红黑树概念
  • 红黑树性质
  • 红黑树结点定义
  • 红黑树结构
  • 红黑树插入操作的分析

一、红黑树的概念与性质

1.1 红黑树的概念

红黑树 ,是一种 二叉搜索树 ,但 在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,可以是 Red和 Black 。 通过对 任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制,红黑树确保没有一条路 径会比其他路径长出俩倍 ,因而是 接近平衡 的。
红黑树构造:[10(黑)] /        \[5(红)]     [20(黑)]/     \       /     \[3(黑)] [8(黑)] [15(红)] [25(红)]/  \    /  \     /  \    /  \NIL NIL  NIL NIL  NIL NIL NIL NIL

1.2 红黑树的性质 

  • 1. 每个结点不是红色就是黑色
  • 2. 根节点是黑色的 
  • 3. 如果一个节点是红色的,则它的两个孩子结点是黑色的 
  • 4. 对于每个结点,从该结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结点 
  • 5. 每个叶子结点都是黑色(此处的叶子结点指的是空结点)

 以上五点性质可以保证:其最长路径中节点个数不会超过最短路径节点个数的两倍。

 二、红黑树结点定义

// 结点的颜色
enum Colour
{RED,BLACK,
};// 红黑树结点的定义
template<class K, class V>
struct RBTreeNode
{pair<K, V> _kv;            // 结点的键值对RBTreeNode<K, V>* _left;   // 结点的左孩子RBTreeNode<K, V>* _right;  // 结点的右孩子RBTreeNode<K, V>* _parent; // 结点的双亲(红黑树需要旋转,为了实现简单所以给出该结点)Colour _col;               // 结点的颜色// 结点的构造函数RBTreeNode(const pair<K, V>& kv):_kv(kv), _left(nullptr), _right(nullptr), _parent(nullptr), _col(RED){}
};

注意:红黑树定义结点时,默认结点颜色为红色,这一设计选择直接增加红黑树的平衡维护效率和整体性能,大大减少时间复杂度。

三、红黑树的结构

// 以本数组为例
num[3, 5, 8, 10, 15, 20, 25]
红黑树构造:[10(黑)] /        \[5(红)]     [20(黑)]/     \       /     \[3(黑)] [8(黑)] [15(红)] [25(红)]/  \    /  \     /  \    /  \NIL NIL  NIL NIL  NIL NIL NIL NIL

图示说明

  1. 根结点标记:根结点 10 为黑色,符合性质2(根结点必黑)

  2. 红色结点规则:红色结点 51525 的子结点均为黑色,满足性质3(红色结点不连续)

  3. 黑高一致性验证:从根结点到任意 NIL 的路径黑色结点数均为 2

  4. NIL结点处理:所有叶子结点显式标记为 NIL(黑色),符合性质5

  5. 最长/最短路径对比

    路径类型示例路径结点数比例
    最短路径10→20→NIL21:1
    最长路径10→5→3→NIL31.5:1
    理论极限红黑交替路径(未出现)≤4≤2:1

 四、红黑树的插入操作

                              [开始插入新结点Z]│▼┌─────────执行标准BST插入─────────┐│                                │▼                                ▼[Z设为红色]                   [保持BST性质]│▼┌─────父结点P是否为红色?─────┐│                            │▼ (是)                       ▼ (否)[存在双红冲突需处理]               [插入完成]│▼┌────叔结点U的颜色?────┐│                      │▼ (红色)               ▼ (黑色/NIL)
[Case1: 颜色翻转]     [判断冲突结构类型]│                      │▼                      ├─────────────────────────┐
[将P、U设为黑色]           ▼                         ▼│               [Z-P-G呈三角型]            [Z-P-G呈直线型]▼                      │                         │
[将G设为红色]        [Case2: 旋转父结点]      [Case3: 旋转祖父结点]│                      │                         │▼                      ▼                         ▼
[以G为新Z向上回溯]   [转为直线型冲突]         [交换颜色并旋转]│▼[调整完成]│▼[最终确保根结点为黑]

4.1 基本BST插入阶段

  • 插入位置遵循二叉搜索树规则

  • 新结点初始颜色必须为红色(最小化规则破坏)

4.2 冲突检测阶段

  • 要素1:父结点状态判断
  • 要素2:叔结点颜色判定
  • 要素3:冲突结构类型识别

4.3  典型场景演练

场景1:叔结点为红(Case1)

         G(黑)                 G(红)/   \     颜色翻转     /   \P(红) U(红)  →       P(黑) U(黑)/                   /Z(红)              Z(红)

检测要点

  • 确认U存在且为红

  • 将冲突标记上移给G

  • 继续以G作为新Z向上检测

场景2:叔结点为黑-三角型(Case2)

     G(黑)            G(黑)/               /P(红)   →      Z(红)\           /Z(红)     P(红)

检测要点

  • 判断Z是P的右子结点

  • 识别为三角型冲突

  • 转换为直线型处理

场景3:叔结点为黑-直线型(Case3)

      G(黑)             P(黑)/               /   \P(红)   →      Z(红) G(红)/Z(红)

检测要点

  • 确认Z是P的左子结点

  • 直接触发祖父旋转

  • 完成颜色交换

 4.4 总结

冲突检测阶段通过三级条件筛选(父结点状态→叔结点颜色→冲突结构类型),将复杂的平衡问题分解为可控的局部操作。这种分层检测机制:

  1. 确保90%以上的插入操作只需1次检测即可完成
  2. 将最坏情况的时间复杂度严格控制在O(log n)
  3. 为后续的旋转/颜色调整提供精准的操作依据

该设计体现了红黑树"以检测换计算,以分类求高效"的核心优化思想,是其能在大规模数据场景下保持卓越性能的关键所在。


以上就是红黑树初阶知识的了解,接下来我会继续更新红黑树进阶红黑树的模拟实现、使用红黑树底层对map和set容器的模拟实现。制作不易,请大家多多点赞收藏啦!!

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