一次搞懂红黑树的插入和删除

红黑树

一、产生背景

  1. BST(binary search tree 二叉搜索树)树的的平衡性问题:
    1. 如果插入BST中数据顺序随机,则平衡性较好。
    2. 如果插入BST中数据顺序有序,则平衡性很差,是一条顺序链。
  2. 为了改进BST的平衡性产生了红黑树。

二、基本概念

  1. 红黑树(red-black tree,简称RB-tree)
  2. 红黑树是自平衡的BST,是BST的扩充二叉树。
  3. 结点颜色:结点分为“红色”和“黑色”。
  4. 根结点:根结点永远是“黑色”;
  5. 外部叶结点:叶结点都是扩充外部结点(Nil),叶结点都是的“黑色”结点。
  6. 内部结点:“红”结点的两个子结点都是“黑”,不允许两个连续的“红”结点。
  7. 深度特征:任何结点到其子孙外部结点的每条简单路径都包含相同数目的“黑”结点(此处体现出了红黑树的平衡性)。
  8. 红黑树的
    1. 结点的阶:rank,也称“黑色高度”。
      1. 从该结点到叶结点的黑色结点数量
      2. 不包括该结点本身,包括叶结点。
      3. 叶结点的阶是0。
    2. 根的阶称为红黑树的阶。

三、性质:

  1. 红黑树是扩充二叉树,叶结点都是扩充的空结点;
  2. 阶为k的红黑树路径长度最短为k(全是黑),最长为2k(一黑一红)。
  3. 阶为k的红黑树的内部节点:内部节点数量最少时,是一个全黑的完全满二叉树,个数为2k-1。
  4. 有n个内部结点的红黑树树高最大为2log2(n+1)+1

四、红黑树插入

  1. 先使用BST插入算法(先找到结点所在位置,将新结点作为叶结点连接上去。如果还不明白,就需要先去了解BST的插入删除操作);
  2. 把新结点标为红色,如果父结点是黑色,则结束。(红黑树是通过黑色结点来控制树高,维持深度特征,所以新插入点标为红色,不会影响深度特征。)
  3. 否则,双红冲突,需要双红调整。
  4. 双红冲突调整:

假设当前双红结点为X,父结点为A,祖父节点为B,叔父结点为C,只要分析C的颜色(因为X和A都是红色,所以X和A的子结点都是黑色,B也为黑色,只有C结点的颜色不确定)。

(1)情况一:C是黑色

重构:重新调整XAB结构(不会增加树的阶数。因为C为黑色,重构XAB后不会产生新的冲突,所以重构C)。

XAB共有4种结构,以下用具体数值“2/4/6”说明

(2)情况二:C是红色

因为叔父为红色,重构仍具有双红冲突,所以需要换色。

换色:父结点和叔父结点换为黑色,祖父结点换为红色。换色操作会往祖先的方向传递,所以还要继续平衡检查。(只有传递到根结点才会增加树的阶数)。

五、红黑树删除

  1. 先调用BST的删除算法。
    1. 如果待删除结点的左右子结点有一个为空,直接删除,把子结点挂接上就行了。
    2. 如果左右子结点都不空,则和右子树最小结点交换值(颜色不变),然后删除。(颜色是维持树的平衡,只与位置有关,与值无关,所以换值不换色)
  2. 再检查平衡。
    1. 如果被删结点是红色,则直接删除,结束。否则被删结点是黑色,则进行下列调整。
    2. 如果后继结点(挂接上来的结点)是红色,则将此结点标为黑色,结束。否则,如果后继结点是黑色(Nil叶结点就是黑色结点),则进行双黑调整,此结点称为双黑结点(因为删掉的结点为黑色,后继也为黑色,此时后继这条路径上就少了一个黑色结点,必须调整)。
  3. 双黑调整:(分析兄弟和侄子的颜色)

假设双黑结点为X,其兄弟结点为C,其父节点为B,主要分析C的情况。

情况1:C为黑色,且C子结点中有红色(假设为D),则D变为黑色再重构BCD,结束。

情况2:C为黑色,且C子结点都是黑色,则换色,C变为红色,B变为黑色。如果B原来是红色,则调整结束。如果父节点B原来为黑色,则B变成了双黑结点,还需要向上调整。

情况3:C为红色,则旋转,C旋转为父节点,C继承B的颜色,B变为红色。因为C为红色,则C的子结点必定都是黑色,则X的新兄弟是黑色,按照情况1或2继续调整。

六、红黑树性能及适用范围

  1. 性能:查找、插入、删除的时间代价都是logN。
  2. 适用范围:红黑树适用于内存小规模的数据索引。外存或内存中大规模数据索引适用B树或B+树。
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