《算法导论》学习总结 — 12. 第13章 红黑树(1)

建议先看看前言：http://www.cnblogs.com/tanky_woo/archive/2011/04/09/2010263.html

本章内容颇多，所以我分四篇来写，这一篇是关于一些基本的概念和选择，中间两篇分别是插入和删除，最后一篇是总结。

 

上一章总结过BST(http://www.wutianqi.com/?p=2430)，BST在高度较小时，可以获得很好的性能(因为BST的操作的平均时间为O(lgn))，但是在高度较大时，则性能就一般。而红黑树“近似平衡”，于是降低了平均时间，再者，红黑树并不追求“完全平衡”——它只要求部分地达到平衡要求，降低了对旋转的要求，从而提高了性能。

谈到红黑树的用途，最广为人知的应该就是红黑树在C++ STL中的应用了，在set, multiset, map, multimap等中，都应用了红黑树(具体大家可以去网上搜搜)。

 

下面给出红黑树和黑高度的定义：

满足下面几个条件(红黑性质)的二叉搜索树，称为红黑树：
1. 每个结点或是红色，或是是黑色。
2. 根结点是黑的。
3. 所有的叶结点(NULL)是黑色的。（NULL被视为一个哨兵结点，所有应该指向NULL的指针，都看成指向了NULL结点。）
4. 如果一个结点是红色的，则它的两个儿子节点都是黑色的。
5. 对每个结点，从该结点到其子孙结点的所有路径上包含相同数目的黑结点。

黑高度的定义：
从某个结点出发(不包括该结点)到达一个叶结点的任意一条路径上，黑色结点的个数成为该结点x的黑高度。

下面就是一个红黑树：

红黑树是二叉搜索树的一种。它与普通二叉搜索树不同的是，红黑树的每个节点都附加了另一个属性――颜色，可以是红色，也可以是黑色。通过对于每条路径上节点颜色的规则进行限定，红黑树可以保证任何两条从根部到树叶的路径节点个数相差不超过2倍。所以，红黑树是一种近似平衡的二叉搜索树。

红黑树的查找、最大值、最小值、前趋、后继等操作，与普通的二叉搜索树没有什么区别。插入和删除操作需要重新实现。仅仅用普通的二叉搜索树的插入和删除动作，可能会破坏红黑树本身的一些性质，因此，需要进行额外的处理。这些额外的处理主要是改变树节点的颜色，或是改变树的结构。

关于旋转：

我把13-2手动画了一次并添加了一些注释：

 

旋转其实比较简单，就不多说了，以下是代码：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

void LeftRotate(RBTree &T, Node *x) { Node *y = x->rchild; x->rchild = y->lchild; if(y->lchild != NULL) y->lchild->parent = x; y->parent = x->parent; if(x->parent == NULL) T = y; else { if(x == x->parent->lchild) x->parent->lchild = y; else x->parent->rchild = y; } y->lchild = x; x->parent = y; }   void RightRotate(RBTree &T, Node *x) { Node *y = x->rchild; x->rchild = y->lchild; if(y->lchild != NULL) y->lchild->parent = x; y->parent = x->parent; if(x->parent == NULL) T = y; else { if(x == x->parent->lchild) x->parent->lchild = y; else x->parent->rchild = y; } y->lchild = x; x->parent = y; }

下一篇是关于插入。

 

 

在我独立博客上的原文：http://www.wutianqi.com/?p=2438

欢迎大家互相学习，互相讨论！