什么是红黑树?
一、什么是红黑树?
要学习【红黑树】,需要先理解【二叉查找树(Binary Search Tree)】
二叉查找树(BST)具备的特性:
1. 左子树上所有节点的值均小于或等于它的根节点的值
2. 右子树上所有节点的值均大于或等于它的根节点的值
3. 左、右子树也分别为二叉排序树。
下图中这棵树,就是一颗典型的二叉查找树:
这种方式正是【二分查找】的思想,查找需要的最大次数等同于二叉查找树的高度
二叉查找树的缺陷: 缺陷体现在插入新节点时候
假设初始的二叉查找树只有三个节点,根节点值为9,左孩子值为8,右孩子值为12:
接下来我们依次插入如下五个节点:7,6,5,4,3。依照二叉查找树的特性,结果会变成什么样呢?
这样的形态虽然也符合【二叉查找树】的特性,但是查找的性能大打折扣,几乎变成了线性。
如何解决【二叉查找树】多次插入新节点而导致【不平衡】呢?
【红黑树】就运营而生了。
二、红黑树(Red Black Tree)是一种【自平衡】的【二叉查找树】
①. 除了符合【二叉查找树】的基本特性外,还具有下列附加特性(红黑规则):
1) 节点是红色或黑色
2) 根节点是黑色
3) 每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点)
4) 从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点
一个节点是红色,那么叶子节点必须是黑色,如果是黑色,那么可以是红色也可以是黑色
5) 从任一节点到其根节点的所有路径包含相同数目的黑色节点(黑色高度)
下图中这棵树,就是一颗典型的红黑树:
正是这些规则限制,才保证了红黑树的自平衡。
红黑树从根节点到叶子节点的最长路径不会超过最短路径的2倍。
当【插入】或【删除】节点时,红黑树的规则有可能被打破。这时候需要作出一些调整,来继续维持红黑规则。
什么情况下会破坏红黑树的规则,什么情况下不会破坏规则呢?
我们举两个简单的栗子:
1. 向原红黑树插入值为14的新节点:
由于父节点15是黑色节点,因此这种情况并不会破坏红黑树的规则,无需做任何调整。
2. 向原红黑树插入值为21的新节点:
由于父节点22是红色节点,因此这种情况打破了红黑树的规则4(每个红色节点的两个子节点都是黑色),必须进行调整,使之重新符合红黑树的规 则。
三、红黑树调整平衡方法
1. 变色
为了重新符合红黑树的规则:
尝试把【红色节点】变为【黑色】
或者把【黑色节点】变为【红色】
下图所表示的是红黑树的一部分,需要注意节点25并非根节点。因为节点21和节点22连续出现了红色,不符合规则4,所以把节点22从红色变成黑 色:
但这样并不算完,因为凭空多出的黑色节点打破了规则5,所以发生连锁反应,需要继续把节点25从黑色变成红色:
此时仍然没有结束,因为节点25和节点27又形成了两个连续的红色节点,需要继续把节点27从红色变成黑色:
2. 旋转
1. 左旋转
【逆时针】旋转红黑树的两个节点
使得【父节点】被自己的【右孩子】取代,而自己成为自己的【左孩子】
图中,身为右孩子的Y取代了X的位置,而X变成了自己的左孩子。此为左旋转。
2. 右旋转
【顺时针】旋转红黑树的两个节点
使得【父节点】被自己的【左孩子】取代,而自己成为自己的【右孩子】
图中,身为左孩子的Y取代了X的位置,而X变成了自己的右孩子。此为右旋转。