手撕红黑树 | 变色+旋转你真的明白了吗？【超用心超详细图文解释 | 一篇学会Red_Black_Tree】

---

说在前面

我们也很久没有更新数据结构系列了，半年前博主重新深入学习了红黑树这个数据结构，一直想更新呈现给大家，最近也一直没有时间，今天红黑树它来了！

博主为了这篇博客，做了很多准备，试了很多画图软件，就是为了让大家看得明白！希望大家不要吝啬一键三连啊！！

前言

那么这里博主先安利一下一些干货满满的专栏啦！

手撕数据结构https://blog.csdn.net/yu_cblog/category_11490888.html?spm=1001.2014.3001.5482这里包含了博主很多的数据结构学习上的总结，每一篇都是超级用心编写的，有兴趣的伙伴们都支持一下吧！
算法专栏https://blog.csdn.net/yu_cblog/category_11464817.html这里是STL源码剖析专栏，这个专栏将会持续更新STL各种容器的模拟实现。

STL源码剖析https://blog.csdn.net/yu_cblog/category_11983210.html?spm=1001.2014.3001.5482

---

什么是红黑树？

在学习红黑树之前，我们必须先了解和熟悉AVL树：

万字手撕AVL树 | 上百行的旋转你真的会了吗？【超用心超详细图文解释 | 一篇学会AVL】https://blog.csdn.net/Yu_Cblog/article/details/127698306?spm=1001.2014.3001.5501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或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2倍，因而是接近平衡的。

因此，红黑树不是直接通过检验【没有一条路径会比其他路径长出2倍】而维护平衡的，而是通过对根到叶子路径上节点的着色的限制！它不是像AVL一样直接控制平衡，而是间接控制平衡。

红黑树的性质

• 每个结点不是红色就是黑色
• 根节点是黑色的
• 如果一个节点是红色的，则它的两个孩子结点是黑色的
• 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
• 每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点（NIL节点）)

红黑树节点结构

同样，红黑树也是使用三叉链进行构造

enum Colour {
	RED,BLACK
};
template<class K,class V>
struct __Red_Black_TreeNode {
	__Red_Black_TreeNode<K, V>* _left;
	__Red_Black_TreeNode<K, V>* _right;
	__Red_Black_TreeNode<K, V>* _parent;
	pair<K, V>_kv;
	Colour _col;
	__Red_Black_TreeNode(const pair<K, V>& kv)
		:_left(nullptr), _right(nullptr), _parent(nullptr), _kv(kv) {}
};

红黑树的插入（重点）

首先插入节点，前面的部分和搜索树和AVL一样，找位置插入即可：

	bool insert(const pair<K, V>& kv) {
		if (_root == nullptr) {
			_root = new Node(kv);
			_root->_col = BLACK;
			return true;
		}
		Node* parent = nullptr;
		Node* cur = _root;
		while (cur) {
			if (cur->_kv.first < kv.first) {
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (cur->_kv.first > kv.first) {
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else return false;
		}
		cur = new Node(kv);
		cur->_col = RED;//一开始尽量先变红
		if (parent->_kv.first < kv.first) {
			parent->_right = cur;
		}
		else {
			parent->_left = cur;
		}
		cur->_parent = parent;

        //判断是否需要调整颜色或旋转
		while (...) {
			//...
		}
        //根据规则，最后的根节点一定是黑色的
		_root->_col = BLACK;//最后无论根是红是黑 -- 都处理成黑
		return true;
	}

在插入这部分，我们要牢牢记住红黑树的两个规则，这是我们插入节点最根本的根据！

• 规则三:如果一个节点是红色的，那它的孩子是黑色的
• 规则四:对于每一个节点，从该节点到其所有后代叶子节点的简单路径上，均包含相同数目的黑色节点

插入的新节点默认是红色

现在我们要插入一个新的节点

我们可以分为两种情况：

• 插入节点的父亲是黑色的
• 插入节点的父亲是红色的 

如果插入节点的父亲是黑色的，我们插入黑色节点就会违反规则4，插入红节点并不违反规则，所以我们应该插入的节点应该设置成红色。

如果插入节点的父亲是红色的，我们插入黑色节点就会违反规则4，插入红节点违反规则3。此时我们应该插入什么颜色的节点呢？

答案是我们应该插入红色节点，再做后续的变色工作。

原因：如果插入黑色节点，我们违反规则4，相当于整棵树违法了规则。而我们违反规则3，我们可以通过局部的调整颜色或者旋转解决问题，因此我们选择先把新节点设置成红色，再做变色（+旋转）的处理。

因此，在红黑树中插入一个新节点，无论什么情况，先设置成红色！

变色和旋转

当我们插入一个红节点之后，我们就要检查这颗红黑树是否符合规则了。

如果插入节点的父亲是黑色，是不违反红黑树规则的，我们不需要做处理。

下面我们重点讨论：插入节点的父亲为红色的情况。

红黑树处理情况分类所要关注的节点：父亲、祖父和叔叔（叔叔为父亲的兄弟节点）

我们把握好父亲祖父和叔叔，就能处理红黑树的所有状况。其中，叔叔的颜色最为关键！

下面是红黑树调整的三种情况：

约定cur为当前节点，p为父亲节点，g为祖父节点，u为叔叔节点。

情况一：cur为红，p为红，g为黑，u存在且为红

处理如下：

tips：我们可以发现，这个情况是不需要看左右的，cur在p的左或右，处理的方式其实都是一样的。

情况二: cur为红，p为红，g为黑，u不存在/u为黑（且cur,p,g在同一直线上）

在情况一中，我们把父亲变黑的时候，可以把叔叔一起拉下水，让叔叔也变黑，这样我们就能保证路径上的黑色节点个数保持一致。

但是现在，叔叔不存在或叔叔已经是黑色的了，此时只能旋转了。

说明: u的情况有两种

1. 如果u节点不存在，则cur一定是新插入节点，因为如果cur不是新插入节点则cur和p一定有一个节点的颜色是黑色，就不满足性质4: 每条路径黑色节点个数相同
2. 如果u节点存在，则其一定是黑色的，那么cur节点原来的颜色一定是黑色的现在看到其是红色的原因是因为cur的子树在调整的过程中将cur节点的颜色由黑色改成红色。

p为g的左孩子，cur为p的左孩子，则进行右单旋转;

相反，p为g的右孩子，cur为p的右孩子，则进行左单旋转

p、g变色--p变黑，g变红 

因为cur,p,g在同一直线上，所以情况二只需要单旋！下面这种情况就需要双旋了！

情况三: cur为红，p为红，g为黑，u不存在/u为黑（且cur,p,g不在同一直线上）

p为g的左孩子，cur为p的右孩子，则针对p做左单旋转；相反，
p为g的右孩子，cur为p的左孩子，则针对p做右单旋转
则转换成了情况2 

红黑树的删除等

讲到这里有伙伴可能会问,为什么讲红黑树,不讲删除那些接口呢?

因为,校招,公司面试,以后工作中都基本不会考察到AVL树和红黑树的删除接口，我们只需要掌握插入接口就行了。

AVL树,红黑树我们都是做了解性学习,我们并不需要去手撕它的全部代码,这样时间成本很大,意义不大.我们学习红黑树,我们需要深入的去理解它的结构,学习一个插入接口,我们已经可以很好的做到这一点了。

检查红黑树是否合法

思路：找到最左向下路径的黑色节点数作为基准值，检查每条路径黑色节点数目是否与基准值相等。

    bool prev_check(Node* root, int blackNum,int bench_mark) {
		if (root == nullptr) {
			if (blackNum != bench_mark)return false;
			return true;
		}
		if (root->_col == BLACK) {
			blackNum++;
		}
		if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED) {
			//存在连续的红节点，return false
			return false;
		}
		return prev_check(root->_left, blackNum, bench_mark) &&
			prev_check(root->_right, blackNum, bench_mark);
	}
	bool is_balance() {
		if (_root == nullptr)return true;
		if (_root->_col == RED)return false;
		//黑色节点数量基准值
		int bench_mark = 0;
		Node* cur = _root;
		while (cur) {
			if (cur->_col == BLACK)++bench_mark;
			cur = cur->_left;
		}
		return prev_check(this->_root, 0, bench_mark);
	}

RBTree.h

#pragma once
//#include<map>
#include<iostream>
#include<assert.h>
using namespace std;


enum Colour {
	RED,BLACK
};
template<class K,class V>
struct __Red_Black_TreeNode {
	__Red_Black_TreeNode<K, V>* _left;
	__Red_Black_TreeNode<K, V>* _right;
	__Red_Black_TreeNode<K, V>* _parent;
	pair<K, V>_kv;
	Colour _col;
	__Red_Black_TreeNode(const pair<K, V>& kv)
		:_left(nullptr), _right(nullptr), _parent(nullptr), _kv(kv) {}
};


template<class K, class V>
struct RBTree {
	typedef __Red_Black_TreeNode<K, V>Node;
private:
	Node* _root = nullptr;
private:
	//左单旋
	void rotate_left(Node* parent) {
		Node* subR = parent->_right;
		Node* subRL = subR->_left;
		parent->_right = subRL;
		if (subRL) {
			subRL->_parent = parent;
		}
		Node* ppNode = parent->_parent;//记录一下原先parent的parent
		subR->_left = parent;
		parent->_parent = subR;
		if (_root == parent) {
			_root = subR;
			subR->_parent = nullptr;
		}
		else {
			//如果ppNode==nullpt，是不会进来这里的
			if (ppNode->_left == parent) {
				ppNode->_left = subR;
			}
			else {
				ppNode->_right = subR;
			}
			subR->_parent = ppNode;
		}
	}
	//右单旋
	void rotate_right(Node* parent) {
		Node* subL = parent->_left;
		Node* subLR = subL->_right;
		parent->_left = subLR;
		if (subLR) {
			subLR->_parent = parent;
		}
		Node* ppNode = parent->_parent;
		subL->_right = parent;
		parent->_parent = subL;
		if (_root == parent) {
			_root = subL;
			subL->_parent = nullptr;
		}
		else {
			if (ppNode->_left == parent) {
				ppNode->_left = subL;
			}
			else {
				ppNode->_right = subL;
			}
			subL->_parent = ppNode;
		}
	}
	void _inorder(Node* root) {
		if (root == nullptr)return;
		_inorder(root->_left);
		cout << root->_kv.first << endl;
		_inorder(root->_right);
	}
	bool prev_check(Node* root, int blackNum,int bench_mark) {
		if (root == nullptr) {
			if (blackNum != bench_mark)return false;
			return true;
		}
		if (root->_col == BLACK) {
			blackNum++;
		}
		if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED) {
			//存在连续的红节点，return false
			return false;
		}
		return prev_check(root->_left, blackNum, bench_mark) &&
			prev_check(root->_right, blackNum, bench_mark);
	}
public:
	bool is_balance() {
		if (_root == nullptr)return true;
		if (_root->_col == RED)return false;
		//黑色节点数量基准值
		int bench_mark = 0;
		Node* cur = _root;
		while (cur) {
			if (cur->_col == BLACK)++bench_mark;
			cur = cur->_left;
		}
		return prev_check(this->_root, 0, bench_mark);
	}
public:
	void inorder() {
		this->_inorder(this->_root);
		cout << "\n";
	}
	//前面插入的过程和搜索树一样的
	bool insert(const pair<K, V>& kv) {
		if (_root == nullptr) {
			_root = new Node(kv);
			_root->_col = BLACK;
			return true;
		}
		Node* parent = nullptr;
		Node* cur = _root;
		while (cur) {
			if (cur->_kv.first < kv.first) {
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else if (cur->_kv.first > kv.first) {
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else return false;
		}
		cur = new Node(kv);
		cur->_col = RED;//一开始尽量先变红
		if (parent->_kv.first < kv.first) {
			parent->_right = cur;
		}
		else {
			parent->_left = cur;
		}
		cur->_parent = parent;

		while (parent && parent->_col == RED) {
			Node* grandparent = parent->_parent;
			assert(grandparent && grandparent->_col == BLACK);
			//关键看叔叔
			//判断一下左右
			if (parent == grandparent->_left) {
				Node* uncle = grandparent -> _right;
				//情况1（不看方向）
				if (uncle && uncle->_col == RED) {
					parent->_col = uncle->_col = BLACK;
					grandparent->_col = RED;
					//继续向上处理
					cur = grandparent;
					parent = cur->_parent;
				}
				//情况2+3
				//uncle不存在/存在且为黑
				else {
					//情况2
					//   g
					//  p  u
					// c
					//右单旋+变色
					if (cur == parent->_left) {
						rotate_right(grandparent);
						parent->_col = BLACK;//父亲变黑
						grandparent->_col = RED;//祖父变红
					}
					//情况3
					//   g
					//  p  u
					//   c
					//左右双旋+变色
					else {
						rotate_left(parent);
						rotate_right(grandparent);
						//看着图写就行了
						cur->_col = BLACK;
						grandparent->_col = RED;
					}
					break;
				}
			}
			else {
				Node* uncle = grandparent->_left;
				//情况1（不看方向）
				if (uncle && uncle->_col == RED) {
					parent->_col = uncle->_col = BLACK;
					grandparent->_col = RED;
					//继续向上处理
					cur = grandparent;
					parent = cur->_parent;
				}
				else {
					//情况2
					//   g
					//  u  p
					//      c 
					//左单旋+变色
					if (cur == parent->_right) {
						rotate_left(grandparent);
						parent->_col = BLACK;//父亲变黑
						grandparent->_col = RED;//祖父变红
					}
					//情况3
					//   g
					//  u  p
					//    c
					//右左双旋+变色
					else {
						rotate_right(parent);
						rotate_left(grandparent);
						//看着图写就行了
						cur->_col = BLACK;
						grandparent->_col = RED;
					}
					break;
				}
			}
		}
		_root->_col = BLACK;//最后无论根是红是黑 -- 都处理成黑
		return true;
	}
};


void test1() {
	int a[] = { 16, 3, 7, 11, 9, 26, 18, 14, 15 };
	RBTree<int, int>t1;
	for (auto e : a) {
		t1.insert(make_pair(e, e));
	}
	t1.inorder();
	cout << "is_balance():" << t1.is_balance() << endl;
}
void test2() {
	size_t N = 10000;
	srand((unsigned)time(nullptr));
	RBTree<int, int>t1;
	for (size_t i = 0; i < N; ++i) {
		int x = rand();
		t1.insert(make_pair(x, i));
	}
	cout << "is_balance():" << t1.is_balance() << endl;
}

总结

看到这里,大家应该对红黑树的实现,重点是它的旋转有了比较深入的了解了。这篇博客博主花了很多心思在画图上，也投入了很多时间到画图上。下期给大家带来map/set的封装。希望大家可以多多支持，一键三连，点赞关注收藏评论后在离开哦!

( 转载时请注明作者和出处。未经许可，请勿用于商业用途 )
更多文章请访问我的主页

@背包https://blog.csdn.net/Yu_Cblog?type=blog