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[C++知识库]C++精通之路:红黑树的应用(模拟实现map/set)

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一:红黑树的迭代器

  • 需要注意的是:
  1. 迭代器本质上是指针的一个封装的类,其底层就是指针;好处是可以方便遍历,是数据结构的底层实现与用户透明
  2. 对于string,vector,list等容器,其本身的结构上是比较简单的,迭代器的实现也很简单;但是对于二叉树结构的红黑树来说需要考虑很多的问题

1.begin()与end()

STL明确规定,begin()与end()代表的是一段前闭后开的区间

对红黑树进行中序遍历后,可以得到一个有序的序列,因此begin()可以放在红黑树中最小节点(即最左侧节点)的位置,end()放在最大节点(最右侧节点)的下一个位置即nullptr

  • 如图:
    在这里插入图片描述

2.operator++()与operator–()

  • ++逻辑的实现:
  1. 因为红黑树的中序是有序的,所以++是找到该节点在中序中的下一个节点
  2. 因为中序是左中右,所以我们可以分为右子树存在和不存在来讨论下一个节点是谁
  1. 当右子树存在时,右子树的最左节点即是下一个节点
  2. 当右子树不存在时,我们需要向上寻找,因为中序是左中右的,所以该子树已经被遍历完了,则++操作后应该在该结点的祖先结点中找到孩子不在父亲右的祖先
  • –的逻辑是一样的

代码实现:

  • operator++()
Self& operator++()
{
    if (_node->_right)//右子节点存在
    {
        //找到右子树中最左节点
        Node* cur = _node->_right;
        while (cur->_left)
        {
            cur = cur->_left;
        }
        _node = cur;
    }
    else//右子节点不存在,向上找
    {
        Node* cur = _node;//记录走过的节点
        Node* parent = _node->_parent;
        while (parent && parent->_right == cur)
        {
            cur = parent;
            parent = parent->_parent;
        }
        _node = parent;
    }
    return *this;
}

  • operator–():
Self& operator--()
{
    if (_node->_left)//左子节点存在
    {
        //找左子树中的最右节点
        Node* cur = _node->_left;
        while (cur->_right)
        {
            cur = cur->_right;
        }
        _node = cur;
    }
    else//左子节点不存在
    {
        Node* cur = _node;
        Node* parent = _node->_parent;
        while (parent && parent->_left == cur)
        {
            cur = parent;
            parent = parent->_parent;
        }
        _node = parent;
    }
    return *this;
}

反向迭代器适配器

因为反向迭代器与正向迭代器在原理实现中是相同的,只是方向反了而已
所以我们可以用正向迭代器来封装出反向迭代器,在正向迭代器的基础上,对其接口进行封装达到反向迭代器的效果

  • 正向迭代器实现代码:
template<class T, class Ref, class Ptr>
struct _TreeIterator
{
    //声明类型,便于反向迭代器对类型的提取
	typedef Ref reference;
	typedef Ptr pointer;
	typedef RBTreeNode<T> Node;
	typedef _TreeIterator<T, Ref, Ptr> Self;
	Node* _node;

	_TreeIterator(Node* node)
		:_node(node)
	{}

	Ref operator*()
	{
		return _node->_data;
	}

	Ptr operator->()
	{
		return &_node->_data;
	}

	bool operator==(const Self& it)const
	{
		return _node == it._node;
	}

	bool operator!= (const Self& it)const
	{
		return _node != it._node;
	}

	Self& operator++()
	{
		if (_node->_right)
		{
			Node* cur = _node->_right;
			while (cur->_left)
			{
				cur = cur->_left;
			}
			_node = cur;
		}
		else
		{
			Node* cur = _node;
			Node* parent = _node->_parent;
			while (parent && parent->_right == cur)
			{
				cur = parent;
				parent = parent->_parent;
			}
			_node = parent;
		}
		return *this;
	}

	Self& operator--()
	{
		if (_node->_left)
		{
			Node* cur = _node->_left;
			while (cur->_right)
			{
				cur = cur->_right;
			}
			_node = cur;
		}
		else
		{
			Node* cur = _node;
			Node* parent = _node->_parent;
			while (parent && parent->_left == cur)
			{
				cur = parent;
				parent = parent->_parent;
			}
			_node = parent;
		}

		return *this;
	}
};

  • 反向迭代器实现代码:
//适配器构造反向迭代器
template<class Iterator>
struct ReverseIterator
{
	//类型未实例化,无法取出里面的类型,此时需要使用typename:告诉编译器等实例化后再到类里面找对应的类型
	typedef typename Iterator::reference Ref;
	typedef typename Iterator::pointer Ptr;
	typedef ReverseIterator<Iterator> Self;

	Iterator _it;

	ReverseIterator(Iterator it)
		:_it(it)
	{}
    
	//在正向迭代器接口上进行封装复用   
	Ref operator*()
	{
		return *_it;
	}

	Ptr operator->()
	{
		return _it.operator->();
	}

	bool operator==(const Self& it)const
	{
		return it._it==_it;
	}

	bool operator!= (const Self& it)const//两个const
	{
		return _it != it._it;
	}

	Self& operator++()
	{
		--_it;
		return *this;
	}

	Self& operator--()
	{
		++_it;
		return *this;
	}
};

二:改造红黑树来模拟实现map/set

因为set是K模型的容器,而map是KV模型的容器.所以要用红黑树来模拟实现这两个容器,需要添加一些东西使得其能适配两者,添加和改变的东西如下:

1. 节点的改变:

对于红黑树的节点我们需要节点对于set来说储存key,对于map来说储存key-value键值对,所以这里我们就直接让节点类型的阈值类型为T,用来控制储存类型

  • 代码的实现:
template<class T>
struct RBTreeNode
{
	RBTreeNode<T>* _left;
	RBTreeNode<T>* _right;
	RBTreeNode<T>* _parent;

	T _data;//T可以是key也可以是pair<K,V>
	Colour _col;

	RBTreeNode(const T& data)
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		, _data(data)
		, _col(RED)
	{}
};

2. 主体的改变

template<class K, class T>
class RBTree
{
    typedef RBTreeNode<T> Node;
public:
	//.......
private:
	Node* _root;
};

K是用来比较的类型,T是用来存储的类型

  • 这里就体现了对map和set的兼容。
  • 当为map时,传进来的T为pirpair<key,value>
  • 当为set时,传进来的T为K
  • 达到了存储不同数据类型的目的

3. 添加仿函数来适配数据间的比较

在删除添加时,我们要进行节点中数据的比较,
当为map时,pirpair<key,value>与Kl类型无法比较时,这里就需要仿函数来帮助我们适配

  • 对于不同容器我们需要不同的仿函数类型,由此在红黑树的模板列表中还需要一个模板类型参数,灵活控制传入的仿函数类型

仿函数的本质是创造一个类,通过operator()的重载来实现的,与函数重载类似,但在模板内,就只能使用仿函数来实现了。

  • 红黑树框架:
template<class K, class T, class KeyOfT>
class RBTree
{
    typedef RBTreeNode<T> Node;
public:
	//...
private:
	Node* _root;
};

  • map实现框架:
namespace cole
{
	template<class K, class V>
	class map
	{
		struct MapOfKey
		{
			const K& operator()(const pair<K, V>& kv)
			{
				return kv.first;
			}
		};
	public:
		//...
	private:
		RBTree<K, pair<const K, V>, MapOfKey> _t;
	};
}

  • set实现框架:
namespace cole
{
	template<class K>
	class set
	{
		struct SetOfKey
		{
			const K& operator()(const K& key)
			{
				return key;
			}
		};
	public:
		//...
	private:
		RBTree<K, K, SetOfKey> _t;
	};
}

  • 仿函数使用示例:
    Node* Find(const K& key)
    {
    KeyOfT kot;
    Node* cur = _root;
    while (cur)
    {
    if (kot(cur->_kv.first) > key)
    {
    cur = cur->_left;
    }
    else if (kot(cur->_kv.first) < key)
    {
    cur = cur->_right;
    }
    else
    {
    return cur;
    }
    }
    return nullptr;
    }

三:红黑树的封装与适配

  • 代码:
//颜色
enum Colour
{
	RED,
	BLACK,
};

template<class T>
struct RBTreeNode
{
	RBTreeNode<T>* _left;
	RBTreeNode<T>* _right;
	RBTreeNode<T>* _parent;

	T _data;//T可以是key也可以是pair<K,V>
	Colour _col;

	RBTreeNode(const T& data)
		:_left(nullptr)
		, _right(nullptr)
		, _parent(nullptr)
		, _data(data)
		, _col(RED)
	{}
};

template<class K, class T, class KeyOfT>
class RBTree
{
	typedef RBTreeNode<T> Node;
public:
	typedef _TreeIterator<T, T&, T*> iterator;
	typedef _TreeIterator<T,const T&, const T*> const_iterator;
	typedef ReverseIterator<iterator> reverse_iterator;
	typedef ReverseIterator<const_iterator> reverse_const_iterator;

	RBTree()
		:_root(nullptr)
	{}

	~RBTree()
	{
		_Destory(_root);
	}

	iterator begin()
	{
		Node* cur = _root;
		while (cur&&cur->_left)
		{
			cur = cur->_left;
		}
		return iterator(cur);
	}

	reverse_iterator rbegin()
	{
		Node* cur = _root;
		while (cur&&cur->_right)
		{
			cur = cur->_right;
		}
		return reverse_iterator(iterator(cur));
	}

	reverse_iterator rend()
	{
		return reverse_iterator(iterator(nullptr));
	}

	iterator end()
	{
		return iterator(nullptr);
	}

	Node* Find(const K& key)
	{
		KeyOfT kot;
		Node* cur = _root;
		while (cur)
		{
			if (kot(cur->_kv.first) > key)
			{
				cur = cur->_left;
			}
			else if (kot(cur->_kv.first) < key)
			{
				cur = cur->_right;
			}
			else
			{
				return cur;
			}
		}
		return nullptr;
	}

	pair<iterator, bool> Insert(const T& data)
	{
		//空树的情况
		if (_root == nullptr)
		{
			_root = new Node(data);
			_root->_col = BLACK;
			return make_pair(iterator(_root), true);
		}
		KeyOfT kot;
		//查找位置插入节点
		Node* cur = _root, * parent = _root;
		while (cur)
		{
			if (kot(cur->_data) > kot(data))
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_left;
			}
			else if (kot(cur->_data) < kot(data))
			{
				parent = cur;
				cur = cur->_right;
			}
			else
			{
				return make_pair(iterator(cur), false);
			}
		}

		//创建链接节点
		cur = new Node(data);
		Node* newnode = cur;
		if (kot(parent->_data) > kot(data))
		{
			parent->_left = cur;
		}
		else
		{
			parent->_right = cur;
		}
		cur->_parent = parent;

		//父节点存在且为红,则需要调整(不能存在连续的红色节点)
		while (parent && parent->_col == RED)
		{
			//此时当前节点一定有祖父节点
			Node* granparent = parent->_parent;
			//具体调整情况主要看叔叔节点
			//分左右讨论
			if (parent == granparent->_left)
			{
				Node* uncle = granparent->_right;
				//情况1:叔叔节点存在且为红
				if (uncle && uncle->_col == RED)
				{
					//修改颜色,继续向上检查
					granparent->_col = RED;
					parent->_col = uncle->_col = BLACK;

					cur = granparent;
					parent = cur->_parent;
				}
				else//情况2和3:叔叔节点不存在 或者存在且为黑
				{
					//单旋(三代节点为斜线)+变色
					if (cur == parent->_left)
					{
						RotateR(granparent);

						granparent->_col = RED;
						parent->_col = BLACK;
					}
					else//双旋(三代节点为折线)+变色
					{
						RotateL(parent);
						RotateR(granparent);

						cur->_col = BLACK;
						granparent->_col = RED;
					}
					//旋转后不需再向上调整了
					break;
				}
			}
			else//parent=grandparent->right
			{
				Node* uncle = granparent->_left;
				if (uncle && uncle->_col == RED)
				{
					parent->_col = uncle->_col = BLACK;
					granparent->_col = RED;

					cur = granparent;
					parent = cur->_parent;
				}
				else
				{
					if (cur == parent->_right)
					{
						RotateL(granparent);

						parent->_col = BLACK;
						granparent->_col = RED;
					}
					else
					{
						RotateR(parent);
						RotateL(granparent);

						cur->_col = BLACK;
						granparent->_col = RED;
					}
					break;
				}
			}
		}

		//确保根节点为黑
		_root->_col = BLACK;
		return make_pair(iterator(newnode), true);
	}

	bool IsRBTree()
	{
		if (_root == nullptr)
		{
			return true;
		}

		if (_root->_col == RED)
		{
			cout << "根节点为红色" << endl;
			return false;
		}

		int Blacknum = 0;
		Node* cur = _root;
		while (cur)
		{
			if (cur->_col == BLACK)
				Blacknum++;
			cur = cur->_left;
		}

		int i = 0;
		return _IsRBTree(_root, Blacknum, i);
	}

private:
    void _Destory(Node*& root)
	{
		if (root == nullptr)
			return;

		_Destory(root->_left);
		_Destory(root->_right);

		delete root;
		root = nullptr;
	}
    
	bool _IsRBTree(Node* root, int blacknum, int count)
	{
		if (root == nullptr)
		{
			if (blacknum == count)
				return true;
			cout << "各路径上黑色节点个数不同" << endl;
			return false;
		}

		if (root->_col == RED && root->_parent->_col == RED)
		{
			cout << "存在连续红色节点" << endl;
			return false;
		}

		if (root->_col == BLACK)
			count++;

		return _IsRBTree(root->_left, blacknum, count) && _IsRBTree(root->_right, blacknum, count);
	}

	void RotateL(Node* parent)
	{
		Node* subR = parent->_right;
		Node* subRL = subR->_left;
		Node* parentP = parent->_parent;


		parent->_right = subRL;
		if (subRL)
		{
			subRL->_parent = parent;
		}

		subR->_left = parent;
		parent->_parent = subR;

		if (parent == _root)
		{
			_root = subR;
			subR->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			subR->_parent = parentP;
			if (parentP->_left == parent)
			{
				parentP->_left = subR;
			}
			else
			{
				parentP->_right = subR;
			}
		}
	}

	void RotateR(Node* parent)
	{
		Node* subL = parent->_left;
		Node* subLR = subL->_right;
		Node* parentP = parent->_parent;


		parent->_left = subLR;
		if (subLR)
		{
			subLR->_parent = parent;
		}

		subL->_right = parent;
		parent->_parent = subL;

		if (parent == _root)
		{
			_root = subL;
			subL->_parent = nullptr;
		}
		else
		{
			subL->_parent = parentP;
			if (parentP->_left == parent)
			{
				parentP->_left = subL;
			}
			else
			{
				parentP->_right = subL;
			}
		}
	}

private:
	Node* _root;
};

四:map的封装和模拟实现

  • 代码:
namespace ymhh
{
	template<class K, class V>
	class map
	{
		struct MapOfKey
		{
			const K& operator()(const pair<K, V>& kv)
			{
				return kv.first;
			}
		};
	public:
		typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapOfKey>::iterator iterator;
		typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapOfKey>::reverse_iterator reverse_iterator;

		iterator begin()
		{
			return _t.begin();
		}

		iterator end()
		{
			return _t.end();
		}

		reverse_iterator rbegin()
		{
			return _t.rbegin();
		}

		reverse_iterator rend()
		{
			return _t.rend();
		}
		pair<iterator, bool> insert(const pair<const K, V>& kv)
		{
			return _t.Insert(kv);
		}

		V& operator[](const K& key)
		{
			pair<iterator, bool> ret = insert(make_pair(key, V()));
			return ret.first->second;
		}

		iterator find(const K& key)
		{
			return _t.Find(key);
		}

	private:
		RBTree<K, pair<const K, V>, MapOfKey> _t;
	};
}

五: set的封装和模拟实现

  • 代码:
namespace ymhh
{
	template<class K>
	class set
	{
		struct SetOfKey
		{
			const K& operator()(const K& key)
			{
				return key;
			}
		};
	public:
		typedef typename RBTree<K,K, SetOfKey>::iterator iterator;
		typedef typename RBTree<K,K, SetOfKey>::reverse_iterator reverse_iterator;

		iterator begin()
		{
			return _t.begin();
		}

		iterator end()
		{
			return _t.end();
		}

		reverse_iterator rbegin()
		{
			return _t.rbegin();
		}

		reverse_iterator rend()
		{
			return _t.rend();
		}

		pair<iterator, bool> insert(const K& key)
		{
			return _t.Insert(key);
		}

		iterator find(const K& key)
		{
			return _t.Find(key);
		}

	private:
		RBTree<K, K, SetOfKey> _t;
	};
}

总结

因为红黑树的增删查改都是O(logN),所以用红黑树实现的map/set的增删查改也是O(logN),是个非常优秀的容器

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