| title | date | order | categories | tags | permalink | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
红黑树 |
2018-06-01 14:10:23 -0700 |
6 |
|
|
/pages/830b2e9c/ |
平衡二叉树的严格定义是这样的：二叉树中任意一个节点的左右子树的高度相差不能大于 1。
完全二叉树、满二叉树其实都是平衡二叉树，但是非完全二叉树也有可能是平衡二叉树。
平衡二叉查找树中“平衡”的意思，其实就是让整棵树左右看起来比较“对称”、比较“平衡”，不要出现左子树很高、右子树很矮的情况。这样就能让整棵树的高度相对来说低一些，相应的插入、删除、查找等操作的效率高一些。
红黑树的英文是“Red-Black Tree”，简称 R-B Tree。它是一种不严格的平衡二叉查找树。
红黑树中的节点，一类被标记为黑色，一类被标记为红色。除此之外，一棵红黑树还需要满足这样几个要求：
- 根节点是黑色的；
- 每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL），也就是说，叶子节点不存储数据；
- 任何相邻的节点都不能同时为红色，也就是说，红色节点是被黑色节点隔开的；
- 每个节点，从该节点到达其可达叶子节点的所有路径，都包含相同数目的黑色节点；
平衡二叉查找树的初衷，是为了解决二叉查找树因为动态更新导致的性能退化问题。
所以，“平衡”的意思可以等价为性能不退化。“近似平衡”就等价为性能不会退化的太严重。
如果我们将红色节点从红黑树中去掉，那单纯包含黑色节点的红黑树的高度是多少呢？
红色节点删除之后，有些节点就没有父节点了，它们会直接拿这些节点的祖父节点（父节点的父节点）作为父节点。所以，之前的二叉树就变成了四叉树。
前面红黑树的定义里有这么一条：从任意节点到可达的叶子节点的每个路径包含相同数目的黑色节点。我们从四叉树中取出某些节点，放到叶节点位置，四叉树就变成了完全二叉树。所以，仅包含黑色节点的四叉树的高度，比包含相同节点个数的完全二叉树的高度还要小。
现在把红色节点加回去，高度会变成多少呢？
在红黑树中，红色节点不能相邻，也就是说，有一个红色节点就要至少有一个黑色节点，将它跟其他红色节点隔开。红黑树中包含最多黑色节点的路径不会超过 log2n，所以加入红色节点之后，最长路径不会超过 2log2n，也就是说，红黑树的高度近似 2log2n。
所以，红黑树的高度只比高度平衡的 AVL 树的高度（log2n）仅仅大了一倍，在性能上，下降得并不多。这样推导出来的结果不够精确，实际上红黑树的性能更好。
AVL 树是一种高度平衡的二叉树，所以查找的效率非常高，但是，有利就有弊，AVL 树为了维持这种高度的平衡，就要付出更多的代价。每次插入、删除都要做调整，就比较复杂、耗时。所以，对于有频繁的插入、删除操作的数据集合，使用 AVL 树的代价就有点高了。
红黑树只是做到了近似平衡，并不是严格的平衡，所以在维护平衡的成本上，要比 AVL 树要低。
所以，红黑树的插入、删除、查找各种操作性能都比较稳定。对于工程应用来说，要面对各种异常情况，为了支撑这种工业级的应用，我们更倾向于这种性能稳定的平衡二叉查找树。
红黑树规定，插入的节点必须是红色的。而且，二叉查找树中新插入的节点都是放在叶子节点上。
- 如果插入节点的父节点是黑色的，那我们什么都不用做，它仍然满足红黑树的定义。
- 如果插入的节点是根节点，那我们直接改变它的颜色，把它变成黑色就可以了。
除此之外，其他情况都会违背红黑树的定义，于是我们就需要进行调整，调整的过程包含两种基础的操作：左右旋转和改变颜色。
红黑树的平衡调整过程是一个迭代的过程。我们把正在处理的节点叫作关注节点。关注节点会随着不停地迭代处理，而不断发生变化。最开始的关注节点就是新插入的节点。
新节点插入之后，如果红黑树的平衡被打破，那一般会有下面三种情况。我们只需要根据每种情况的特点，不停地调整，就可以让红黑树继续符合定义，也就是继续保持平衡。
CASE 1：如果关注节点是 a，它的叔叔节点 d 是红色，我们就依次执行下面的操作：
- 将关注节点 a 的父节点 b、叔叔节点 d 的颜色都设置成黑色；
- 将关注节点 a 的祖父节点 c 的颜色设置成红色；
- 关注节点变成 a 的祖父节点 c；
- 跳到 CASE 2 或者 CASE 3。
CASE 2：如果关注节点是 a，它的叔叔节点 d 是黑色，关注节点 a 是其父节点 b 的右子节点，我们就依次执行下面的操作：
- 关注节点变成节点 a 的父节点 b；
- 围绕新的关注节点 b 左旋；
- 跳到 CASE 3。
CASE 3：如果关注节点是 a，它的叔叔节点 d 是黑色，关注节点 a 是其父节点 b 的左子节点，我们就依次执行下面的操作：
- 围绕关注节点 a 的祖父节点 c 右旋；
- 将关注节点 a 的父节点 b、兄弟节点 c 的颜色互换。
- 调整结束。
CASE 1：如果要删除的节点是 a，它只有一个子节点 b，那我们就依次进行下面的操作：
- 删除节点 a，并且把节点 b 替换到节点 a 的位置，这一部分操作跟普通的二叉查找树的删除操作一样；
- 节点 a 只能是黑色，节点 b 也只能是红色，其他情况均不符合红黑树的定义。这种情况下，我们把节点 b 改为黑色；
- 调整结束，不需要进行二次调整。
CASE 2：如果要删除的节点 a 有两个非空子节点，并且它的后继节点就是节点 a 的右子节点 c。我们就依次进行下面的操作：
- 如果节点 a 的后继节点就是右子节点 c，那右子节点 c 肯定没有左子树。我们把节点 a 删除，并且将节点 c 替换到节点 a 的位置。这一部分操作跟普通的二叉查找树的删除操作无异；
- 然后把节点 c 的颜色设置为跟节点 a 相同的颜色；
- 如果节点 c 是黑色，为了不违反红黑树的最后一条定义，我们给节点 c 的右子节点 d 多加一个黑色，这个时候节点 d 就成了“红 - 黑”或者“黑 - 黑”；
- 这个时候，关注节点变成了节点 d，第二步的调整操作就会针对关注节点来做。
CASE 3：如果要删除的是节点 a，它有两个非空子节点，并且节点 a 的后继节点不是右子节点，我们就依次进行下面的操作：
- 找到后继节点 d，并将它删除，删除后继节点 d 的过程参照 CASE 1；
- 将节点 a 替换成后继节点 d；
- 把节点 d 的颜色设置为跟节点 a 相同的颜色；
- 如果节点 d 是黑色，为了不违反红黑树的最后一条定义，我们给节点 d 的右子节点 c 多加一个黑色，这个时候节点 c 就成了“红 - 黑”或者“黑 - 黑”；
- 这个时候，关注节点变成了节点 c，第二步的调整操作就会针对关注节点来做。
CASE 1：如果关注节点是 a，它的兄弟节点 c 是红色的，我们就依次进行下面的操作：
- 围绕关注节点 a 的父节点 b 左旋；
- 关注节点 a 的父节点 b 和祖父节点 c 交换颜色；
- 关注节点不变；
- 继续从四种情况中选择适合的规则来调整。
CASE 2：如果关注节点是 a，它的兄弟节点 c 是黑色的，并且节点 c 的左右子节点 d、e 都是黑色的，我们就依次进行下面的操作：
- 将关注节点 a 的兄弟节点 c 的颜色变成红色；
- 从关注节点 a 中去掉一个黑色，这个时候节点 a 就是单纯的红色或者黑色；
- 给关注节点 a 的父节点 b 添加一个黑色，这个时候节点 b 就变成了“红 - 黑”或者“黑 - 黑”；
- 关注节点从 a 变成其父节点 b；
- 继续从四种情况中选择符合的规则来调整。
CASE 3：如果关注节点是 a，它的兄弟节点 c 是黑色，c 的左子节点 d 是红色，c 的右子节点 e 是黑色，我们就依次进行下面的操作：
- 围绕关注节点 a 的兄弟节点 c 右旋；
- 节点 c 和节点 d 交换颜色；
- 关注节点不变；
- 跳转到 CASE 4，继续调整。
CASE 4：如果关注节点 a 的兄弟节点 c 是黑色的，并且 c 的右子节点是红色的，我们就依次进行下面的操作：
- 围绕关注节点 a 的父节点 b 左旋；
- 将关注节点 a 的兄弟节点 c 的颜色，跟关注节点 a 的父节点 b 设置成相同的颜色；
- 将关注节点 a 的父节点 b 的颜色设置为黑色；
- 从关注节点 a 中去掉一个黑色，节点 a 就变成了单纯的红色或者黑色；
- 将关注节点 a 的叔叔节点 e 设置为黑色；
- 调整结束。