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[Java知识库]全网最强红黑树的理解和实现

红黑树我估计花费了30个小时左右来理解,看了各种视频和文章,以及阅读treemap的源码,最终自己java实现了一版。

红黑树的理解最重要最重要是 要理解234树,红黑树是由234树演变过来的。任何一颗红黑树都可以转变成一棵234树。对于234树我就这里不说了,自己百度下。

红黑树与234树的等价关系

  • 2节点 对应 红黑树 就是一个单独的黑色节点
  • 3节点 对应 红黑树 上黑下红 ,这里有2种 上黑左红 和上黑右红
  • 4节点 对应 红黑树 上黑下面2个红

这3个关系牢记在心,我们其实可以看出每个节点都会只有一个黑色节点。把一颗红黑树转变成234树,可以从下往上看,父节点是黑色,当前节点是红色的 ,可以合并3或者4节点。

查询

查询和二叉树的查询是一样的,从根下面开始找,逐个判断值,小于就继续找左子树,大于找右子树。

插入 借助3个等价关系来处理

我们这里有个约束条件,插入的默认都是红色的。为什么这样做,因为当我们把红黑树转变成234树的时候,其实234树的每个节点都应该有且只有一个黑节点,红色节点可以有多个,这样黑色节点其实就是表示一个234节点,他们就有了个映射关系。我们从空开始逐个进行。

  • 树一开始是空的,直接插入,因为根节点定义是黑色的,所以变黑
  • 树不是空的,插入的位置肯定是挂在某个父节点上面,所以有2种情况,a.父节点是黑 b父节点红色,我们看等价关系,可以知道,红色节点是可以直接挂在黑色节点下面的。但是如果是父亲是红色节点,那么违反了等价关系,不能出现2个红色连一起的情况,这个时候我们需要进行调整。

调整

我们的调整都是基于上面已经排好的情况的,因为每次我们插入都是调整好了的。调整需要和234树进行分情况处理

  • 插入到2节点(一个黑色节点)这种情况上面说了可以直接插入,就变成了3节点上黑下红。不需要调整
  • 插入到3节点(上黑下红),严格来说,这里插入的位置有6种。
    上黑左红:3种(左孩子的下面2种+黑节点的右边)
    上黑右红:3种(右孩子的下面2种+黑色节点的左边)
    上面讲了,只有插入的位置父节点是红色情况才需要调整,如果直接插入到黑节点的左边或者右边,那么就变成了4节点,无需调整。
    因此需要调整的是3节点的4种情况。而这里面的4种情况我们只需要分析2种就行了,另外2种镜像操作。
    分析上黑左红情况,插入点:左红的左孩子。现在的状态是从上到下为 黑 -红 - 红,想一想4节点是什么样的,4节点为上黑左右红,那我们可以把这个转变成4节点。
    怎么转变:黑(A)- 红(B)-红(C待插入) 他们是在一条线上。
    最终是变成4节点,可以通过把A进行右旋,那么就变成了


     A (黑)                                        B
    /                                              /   \
  B (红)                   =>                   C      A        然后B变黑,A变红,调整完成
 /
C (红)

分析上黑右红 可以把B左旋成上一种情况进行处理

        A(黑)								   A()                 B
      /                                        /                    / \
     B (红)               =>                B(红)    =>        C     A
      \                                      /
       C  (红)                            C(红)

如果直接把A进行右旋,虽然整体大小顺序合法,但是B没有左子树,那么当B变成A为父节点的那个位置时候,B的左边就空了,整颗树就不平衡了。

           B
            \
            A
            /
          C 

这个形态不属于任何234节点任何一种。

  • 插入到4节点(3个元素)
      A()
     / \
  B(红)C(红)
 /
D(红 待插入) 

D的位置可以有4个方向,对于234树的4节点插入,总会产生裂变 分裂出2个子节点,一个是2节点,一个是3节点。对于父节点可能是单独的黑节点,也可能是与别人组合的红节点,都是可能的。而且裂变之后,上升的父节点可能还会跟别的兄弟节点进行合并继续裂变。这里就是继续递归父节点的过程。
那么我们也要把他转变成2种节点,一个黑色节点和上黑下红,也就是说得至少得有2个黑色的节点。
这里D可以与父节点B组成一个上黑下红的3节点,而另一边的C可以变成一个独立的黑色2结点。因此可以把B和C变黑。问题来了,如果B和C变黑色,A不变色,那么这个局部的树就会多了一个黑色节点,那么整个树会黑色不平衡,因此我们还得把A变成红色才行。
根据234树的裂变规则,父亲节点可能还会继续合并后裂变,对应于我们红黑树,A变成了红色节点,那么A得上面可能也是红色的,所以我们继续递归A节点就行了。

以上就是红黑树的插入过程。

删除 略微复杂

  • 删除和二叉树的删除一样,当删除的节点有左右孩子的时候,直接找它的前驱或者后继节点,然后交换值,这样就变成了删下面的前驱或者后继节点了。
  • 前驱或者后继节点的位置有3种:a. 落在叶子节点上 b 落在倒数第二层且有一个孩子的节点上 c落在上层节点 。画个图想一想就知道了,这个不懂的可以百度下查找前驱或者后继节点的博客。
  • 问题就变成了删除叶子节点或者倒数第二层有一个孩子的节点。而对于删除,落在上层节点的情况可以不考虑,因为如果是落在上层节点上,那么这个节点肯定没有左孩子或者右孩子,那就是倒数第二层。

调整

删除为叶子节点情况

a. 叶子是红色
红色节点不影响黑色的平衡,直接删除
b.叶子是黑色
删除了会影响平衡 需要调整。
红黑树的黑色叶子节点,对应于234树就是一个2节点 。删除了他,那么他需要找兄弟节点去借。所以继续分析兄弟节点能不能借出的情况。
能借出的情况 兄弟节点是3或者4结点,因为他们有>1个的元素,有红节点。

		      兄弟3节点 删除B情况                   兄弟4节点
       A(?)                   A(?)                      A(?)
      / \                     /  \                       / \
    B() C(黑)            B() C()             B(黑) C()
           \                       /                       /   \ 
            D ()                D()                   D(红)E(红)

怎么借?我们肯定不能通过直接赋值的方式借过来,因为还要考虑顺序,所以得通过旋转的方式来借。我总结的核心点就是相互顶替来达到原来的颜色状态且顺序合法

  • 拿3节点第一种情况来说,B是将要删除的点,他是黑色的,父亲我们不确定,可以为黑也可以为红,因为不影响这个局部的树的黑色平衡。B - A - C- D,只要我们把A顶替B,把C顶替A,D顶替C就行得通了。其实这个顶替在函数上实现就是旋转操作在这里就是A左旋,不过也不能直接随便旋转的,为什么?
    因为旋转不会考虑C有没有右孩子的情况,假如C没有了右孩子,那么左旋后C变成了父亲,C的右边就空的了。所以必须得要一个元素来顶替C。因此对于3节点是第二种情况,我们得把C进行右旋就变成
         A(?)
        /  \
       B()D()
             \
              C() 

然后用第一种情况处理

  • 4节点处理: 4节点左边和右边都有孩子,不需要经过什么特殊的旋转处理,直接用3节点第一种情况处理即可。

不能接出情况 兄弟节点是2节点只有一个元素 这个情况兄弟无法接出,那么就看父亲了

   A(?)
  / \
B()C(黑色) 
  • 假如父亲是红色节点,可以拿父亲来顶替下面2个孩子,注意是2个,因为B和C 是在同一层,B是要删除的,那么把C也删了(C变红),整棵树仍然只少了一个,而父亲是红色的,直接把父亲变成黑色就顶替上就OK了。
  • 假如父亲是黑色的,父亲借不了。我们先把C变红,相当于这棵树还是只少了一个黑色的,我们再把父亲当做要删除的黑色叶子节点,继续下一轮递归调整。
删除为倒数第二层且有一个孩子的情况
   A
   /
 B(黑)
  \
   C(红)  

要删除B,把B唯一的孩子顶上去就行了,假如B是黑色,C顶上去也变成黑色。因为删除最终也是落在234树的叶子节点,无非就3种,2节点,3节点和4节点,B只能是黑色,C只能是红色。

关于兄弟节点是红色情况
 						  转变为234树
     A(只能是黑)                              AC                              C
   /  \                                       /|\                             / \
  B()C(红色)                  =>           B  D E          =>A左旋          A   E 
      / \                              										/ \
     D()E()															   B   D			

肯定有人说兄弟节点还有是红色情况呢,如果在红黑树上兄弟节点是红色,那么这个兄弟节点在234树上对应起来其实并不是真正的兄弟节点,比如这个里的C,他其实是和A在一起的,组成一个3节点,且C下面肯定还有节点。那么我们得要先找打真正的兄弟节点,或许你也可以直接在大脑种想象,C的左孩子是他的兄弟节点,但是为了在红黑2叉树上处理方便,我们可以把他转变下,把A进行左旋,那么B和D就成了真正的兄弟节点,然后同样套用之前的方式进行处理。

实现的JAVA代码

package com.lsz.im.test;

import lombok.Getter;
import lombok.Setter;


public class RBTree<K extends Comparable<K>, V> {
    public static final boolean BLACK = true;
    public static final boolean RED = false;
    private Node<K, V> root = null;

    @Getter
    @Setter
    public static class Node<K extends Comparable<K>, V> {
        private K key;
        private V value;
        private boolean color = BLACK;
        private Node<K, V> parent;
        private Node<K, V> left;
        private Node<K, V> right;

        public Node(K key, V value, Node<K, V> parent) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.parent = parent;
        }

        public Node() {
        }

    }

    private void writeArray(Node currNode, int rowIndex, int columnIndex, String[][] res, int treeDepth) {
        // 保证输入的树不为空
        if (currNode == null) return;
        // 先将当前节点保存到二维数组中
        res[rowIndex][columnIndex] = String.valueOf(currNode.key + "(" + (currNode.color ? "黑" : "红") + ")");

        // 计算当前位于树的第几层
        int currLevel = ((rowIndex + 1) / 2);
        // 若到了最后一层,则返回
        if (currLevel == treeDepth) return;
        // 计算当前行到下一行,每个元素之间的间隔(下一行的列索引与当前元素的列索引之间的间隔)
        int gap = treeDepth - currLevel - 1;

        // 对左儿子进行判断,若有左儿子,则记录相应的"/"与左儿子的值
        if (currNode.left != null) {
            res[rowIndex + 1][columnIndex - gap] = "/";
            writeArray(currNode.left, rowIndex + 2, columnIndex - gap * 2, res, treeDepth);
        }

        // 对右儿子进行判断,若有右儿子,则记录相应的"\"与右儿子的值
        if (currNode.right != null) {
            res[rowIndex + 1][columnIndex + gap] = "\\";
            writeArray(currNode.right, rowIndex + 2, columnIndex + gap * 2, res, treeDepth);
        }
    }

    public void show() {
        if (root == null) System.out.println("EMPTY!");
        // 得到树的深度
        int treeDepth = getTreeDepth(root);

        // 最后一行的宽度为2的(n - 1)次方乘3,再加1
        // 作为整个二维数组的宽度
        int arrayHeight = treeDepth * 2 - 1;
        int arrayWidth = (2 << (treeDepth - 2)) * 3 + 1;
        // 用一个字符串数组来存储每个位置应显示的元素
        String[][] res = new String[arrayHeight][arrayWidth];
        // 对数组进行初始化,默认为一个空格
        for (int i = 0; i < arrayHeight; i++) {
            for (int j = 0; j < arrayWidth; j++) {
                res[i][j] = " ";
            }
        }

        // 从根节点开始,递归处理整个树
        // res[0][(arrayWidth + 1)/ 2] = (char)(root.val + '0');
        writeArray(root, 0, arrayWidth / 2, res, treeDepth);

        // 此时,已经将所有需要显示的元素储存到了二维数组中,将其拼接并打印即可
        for (String[] line : res) {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            for (int i = 0; i < line.length; i++) {
                sb.append(line[i]);
                if (line[i].length() > 1 && i <= line.length - 1) {
                    i += line[i].length() > 4 ? 2 : line[i].length() - 1;
                }
            }
            System.out.println(sb.toString());
        }
    }

    private int getTreeDepth(Node root) {
        return root == null ? 0 : (1 + Math.max(getTreeDepth(root.left), getTreeDepth(root.right)));
    }


    public boolean colorOf(Node<K, V> node) {
        return node == null ? BLACK : node.color;
    }

    public Node<K, V> parentOf(Node<K, V> node) {
        return node == null ? null : node.parent;
    }

    private Node<K, V> leftOf(Node<K, V> node) {
        return (node == null) ? null : node.left;
    }

    private Node<K, V> rightOf(Node<K, V> node) {
        return (node == null) ? null : node.right;
    }

    private void setColor(Node<K, V> node, boolean color) {
        if (node != null) {
            node.color = color;
        }
    }

    /**
     * <pre>
     *        tp               tp
     *       /                 /
     *      a                 c
     *     / \    =>左旋      / \
     *    b   c             a    e
     *       / \          / \
     *      d   e        b   d
     *
     * </pre>
     * <p>
     * 左旋 必备条件 target 有右孩子
     *
     * @param a
     */
    public void leftRotate(Node<K, V> a) {
        if (a == null || a.right == null) {
            return;
        }
        Node<K, V> c = a.right;
        Node<K, V> d = c.left;
        Node<K, V> targetParent = a.parent;
        c.left = a;
        a.parent = c;
        a.right = d;
        //考虑a的父节点
        c.parent = targetParent;
        if (targetParent == null) {
            root = c;
        } else if (targetParent.left == a) {
            targetParent.left = c;
        } else if (targetParent.right == a) {
            targetParent.right = c;
        }
    }

    /**
     * 右旋 必备条件 target 有左孩子
     *
     * @param c
     */
    public void rightRotate(Node<K, V> c) {
        if (c == null || c.left == null) {
            return;
        }
        Node<K, V> a = c.left;
        Node<K, V> d = a.right;
        Node<K, V> targetParent = c.parent;
        a.right = c;
        c.parent = a;
        c.left = d;
        a.parent = targetParent;
        if (targetParent == null) {
            root = a;
        } else if (targetParent.left == c) {
            targetParent.left = a;
        } else if (targetParent.right == c) {
            targetParent.right = a;
        }
    }

    public V get(K key) {
        Node<K, V> node = getNode(key);
        return node == null ? null : node.value;
    }

    private Node<K, V> getNode(K key) {
        Node<K, V> find = root;
        while (find != null) {
            int cmp = key.compareTo(find.key);
            if (cmp > 0) {
                find = find.right;
            } else if (cmp < 0) {
                find = find.left;
            } else {
                break;
            }
        }
        return find;
    }


    /**
     * 插入
     *
     * @param key
     * @param value
     * @return
     */
    public V put(K key, V value) {
        if (key == null) {
            throw new UnsupportedOperationException("key 不能为空");
        }
        if (root == null) {
            root = new Node<>(key, value, null);
        }
        //查找应该放到哪个节点下面 从跟开始找
        Node<K, V> tmp = this.root;
        Node<K, V> parent = null;
        int cmp = 0;
        while (tmp != null) {
            parent = tmp;
            cmp = key.compareTo(tmp.key);
            if (cmp > 0) {
                tmp = tmp.right;
            } else if (cmp < 0) {
                tmp = tmp.left;
            } else {
                V oldValue = tmp.getValue();
                tmp.value = value;
                return oldValue;
            }
        }
        Node<K, V> newNode = new Node<>(key, value, parent);
        if (cmp > 0) {
            parent.right = newNode;
        } else {
            parent.left = newNode;
        }
        fixAfterInsert(newNode);
        return null;
    }

    /**
     * 插入都是红色的<br>
     * 调整插入后的红黑树,需要调整的基本条件是 插入的值父亲是红色<br>
     * 1.插入到3节点6种情况的4种情况<br>
     * 2.插入4节点的4种情况<br>
     *
     * @param newNode
     */
    private void fixAfterInsert(Node<K, V> newNode) {
        if (newNode == null) {
            return;
        }
        if (newNode == root) {
            root.color = BLACK;
            return;
        }
        newNode.color = RED;
        if (colorOf(parentOf(newNode)) == RED) {
            if (parentOf(newNode) == leftOf(parentOf(parentOf(newNode)))) { //左倾情况
                Node<K, V> uncle = rightOf(parentOf(parentOf(newNode)));
                if (colorOf(uncle) == BLACK) {              //3节点 parent.parent可能发送空指针异常,所以得封装
                    if (newNode == rightOf(parentOf(newNode))) {
                        //当前是处于右边 旋转成 左边情况减少处理
                        newNode = parentOf(newNode);
                        leftRotate(newNode);
                    }
                    setColor(parentOf(newNode), BLACK);
                    setColor(parentOf(parentOf(newNode)), RED);
                    rightRotate(parentOf(parentOf(newNode)));    //右旋爷节点
                } else {                                     //4节点
                    //父亲和叔叔 红变黑 爷爷变红
                    setColor(parentOf(newNode), BLACK);
                    setColor(uncle, BLACK);
                    setColor(parentOf(parentOf(newNode)), RED);  //爷爷变红了就转变成插入是爷爷红节点的情况 循环一遍
                    fixAfterInsert(parentOf(parentOf(newNode)));
                }
            } else {   //右倾
                Node<K, V> uncle = leftOf(parentOf(parentOf(newNode)));
                if (colorOf(uncle) == BLACK) {  //3节点
                    if (newNode == leftOf(parentOf(newNode))) {
                        newNode = parentOf(newNode);
                        rightRotate(newNode);
                    }
                    setColor(parentOf(newNode), BLACK);
                    setColor(parentOf(parentOf(newNode)), RED);
                    leftRotate(parentOf(parentOf(newNode)));
                } else {                                    //4节点
                    setColor(parentOf(newNode), BLACK);
                    setColor(uncle, BLACK);
                    setColor(parentOf(parentOf(newNode)), RED);
                    fixAfterInsert(parentOf(parentOf(newNode)));
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 删除 <br>
     * <p>
     * 1.要删除的如果是有2个孩子,寻找他的后继。后继和要删除的互换值,再删除后继节点。后继必然是处于234的叶子上,
     * 对应于红黑树的倒数1或倒数2层 <br>
     * 2.要删除的处于倒数第一层,如果是红色节点不需要调整,如果是黑色需要调整   <br>
     * 3.要删除的处于倒数第二层,属于3节点,所以该节点必然是黑节点,且下面是一个红色孩子,删除黑色节点,然后把下面的红色节点顶替上来,颜色变成黑色<br>
     *
     * @param key
     */
    public V remove(K key) {
        Node<K, V> node = getNode(key);
        if (node == null)
            return null;
        V oldValue = node.value;
        //删除
        if (node.left != null && node.right != null) {   //值交换,变成删除后继
            Node<K, V> s = successor(node);
            node.key = s.key;
            node.value = s.value;
            node = s;
        }

        Node<K, V> child = node.left == null ? node.right : node.left;
        if (child == null) {                       //处理倒数第一
            if (node.parent == null) {
                root = null;
            } else {
                if (node.color == BLACK) {
                    fixAfterDelete(node);
                }
                if (node == node.parent.left) node.parent.left = null;
                if (node == node.parent.right) node.parent.right = null;
                node.parent = null;
            }
        } else {                                //处理倒数第二
            child.parent = node.parent;
            if (node.parent == null) root = child;
            else if (node == node.parent.left)
                node.parent.left = child;
            else
                node.parent.right = child;
            node.parent = node.left = node.right = null;
            if (node.color == BLACK)
                fixAfterDelete(child);
            else {
                System.err.println("出现了删除2节点倒数第二层不是黑色情况!");
            }
        }
        return oldValue;
    }

    private void fixAfterDelete(Node<K, V> node) {
        if (node.color == RED || node == root) setColor(node, BLACK); //上黑下红,删除黑,红色顶替,变色,或者根节点
        else {                                                      //找兄弟借
            //右倾情况 删除的在左边
            if (node == leftOf(parentOf(node))) {
                Node<K, V> brother = rightOf(parentOf(node));
                if (colorOf(brother) == RED) {  //这种情况 红黑树的兄弟并不是234树对应的兄弟,左旋
                    setColor(brother, BLACK);
                    setColor(parentOf(node), RED);
                    leftRotate(parentOf(node));
                    brother = rightOf(parentOf(node));  //其实就是之前的红色节点的左孩子
                }
                //然后找兄弟节点,兄弟节点有3种。1.兄弟节点是2节点单独一个黑色,无法接 2.为3节点,有一个可以借 3.4节点有2个可以借
                //总结来说,34节点都可以借得到,借的过程其实就是相互顶替过程,包括颜色。所以分成2大类,兄弟能借,兄弟没得借

                if (noChild(brother)) {  //兄弟没得借
                    //兄弟没得借,那么大家一起损失,问题就变成待删除是父节点的情况。
                    // 父节点2种 1父节点是红色,直接变黑就行了,相当于补了一个黑色。为黑,那么就需要再一次循环
                    //方法一开始就进行了判断为红色情况,所以可以统一处理 这里记住并没有实际删除,删除是在外层操作的,这里是假设删除。
                    //所以整体删除的其实只有一个
                    setColor(brother, RED);
                    fixAfterDelete(parentOf(node));
                } else {                                                                    //兄弟34节点,可以借
                    //相互顶替过程,要保证顺序合法,旋转可以保证顺序,但是无法保证颜色。
                    // 相互顶替含义包含2个意思就是待删除-父节点-兄弟节点-兄弟子节点 ,a.颜色相互顶替 b.节点相互顶替
                    //左旋是 兄弟节点的左子树会挂在父节点的右孩子上 如果兄弟节点没有右孩子,那么兄弟节点称为父节点之后就没有右子树,然而我们是需要顶替之后还要保证黑色节点和原来一致,
                    //原来的兄弟节点是黑色节点,那么兄弟节点顶替父节点后,父节点顶替待删除的,兄弟的子节点必须要顶替兄弟节点,不然黑色节点达不到原来的分布情况,因此3节点兄弟节点需要做一次旋转
                    //兄弟节点的右孩子必须保证有,这样旋转变色之后,树的左右2边颜色又会恢复到原来状态
                    if (colorOf(rightOf(brother)) == BLACK) {
                        setColor(brother, RED);
                        setColor(leftOf(brother), BLACK);
                        rightRotate(brother);
                        brother = rightOf(parentOf(node));
                    }
                    //34节点可以一起处理了  待删除-父节点-兄弟节点-兄弟右子节点
                    setColor(brother, colorOf(parentOf(node)));
                    setColor(parentOf(node), BLACK);
                    setColor(rightOf(brother), BLACK);
                    leftRotate(parentOf(node));
                }
            } else {           //左倾情况,删除的再右边,镜像操作
                Node<K, V> brother = leftOf(parentOf(node));
                if (colorOf(brother) == RED) {  //找真正的兄弟
                    setColor(brother, BLACK);
                    setColor(parentOf(node), RED);
                    rightRotate(parentOf(node));
                    brother = leftOf(parentOf(node));
                }
                if (noChild(node)) {
                    setColor(brother, RED);
                    fixAfterDelete(parentOf(node));
                } else {
                    if (colorOf(leftOf(brother)) == BLACK) {
                        setColor(brother, RED);
                        setColor(rightOf(brother), BLACK);
                        leftRotate(brother);
                        brother = leftOf(parentOf(node));
                    }
                    setColor(brother, colorOf(parentOf(node)));
                    setColor(parentOf(node), BLACK);
                    setColor(leftOf(brother), BLACK);
                    rightRotate(parentOf(node));
                }
            }
        }
    }

    private boolean noChild(Node node) {
        return colorOf(leftOf(node)) == BLACK && colorOf(rightOf(node)) == BLACK;
    }

    Node<K, V> successor(Node<K, V> node) {
        if (node == null) {
            return null;
        }
        //右边的最小值(最左边)
        if (node.right != null) {
            Node<K, V> tmp = node.right;
            while (tmp.left != null) {
                tmp = tmp.left;
            }
            return tmp;
        } else {
            //往上找 后继,找第一个父子关系是左关系的父亲,在删除中这里走不到,因为如果没有左右节点的删除,可以直接删,不需要找后继
            Node<K, V> cur = node;
            Node<K, V> p = node.parent;
            while (p != null && cur == p.right) {
                cur = p;
                p = p.parent;
            }
            return p;
        }
    }

}

测试代码

package com.lsz.im.test;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Scanner;
// -XX:+UseG1GC
@Slf4j
public class Test {
    private String[] a;
    Test(){
        a=new String[1024*5];
        int l=a.length;
    }
    public static void main(String[] args) {
        RBTree<Integer,String> tree=new RBTree<>();
        String next = null;
        Scanner scanner=new Scanner(System.in);
        System.out.println("开始插入,请输入");
        while(true){
            next = scanner.next();
            if(next.equals("stop")){
                break;
            }
            tree.put(Integer.valueOf(next),next);
            tree.show();
        }
        System.out.println("开始删除,请输入");
        while (true){
            next = scanner.next();
            if(next.equals("quit")) break;
            tree.remove(Integer.valueOf(next));
            tree.show();
        }

    }


//    public void sayA() throws InterruptedException {
//        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"---> A");
//        Thread.sleep(1000);
//    }
//
//    public void sayB() throws InterruptedException {
//        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"---> B");
//
//        Thread.sleep(500);
//    }
}

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加:2021-10-07 13:43:18  更:2021-10-07 13:45:03 
 
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