介绍
红黑树是特殊的二叉查找树，又名R-B树(RED-BLACK-TREE)
由于红黑树是特殊的二叉查找树，即红黑树具有了二叉查找树的特性
特性如下：
- 每个节点是
或
- 根节点 始终是
- 每个叶子节点都是黑色
- 每个
- 从一个节点到该节点的子孙节点的所有路径上包含相同数目的黑节点
除了以上的5个特征外，还需要注意以下几点：
特性3 中指定红黑树的每个叶子节点都是空节点，但在Java实现中红黑树将使用null代表空节点
（因此遍历红黑树时看不到黑色的叶子节点，反而见到的叶子节点是红色的）特性4 保证了从根节点到叶子节点的最长路径的长度
任何其他路径的两倍
例如黑色高度为3的红黑树，其最短路径(路径指的是根节点到叶子节点)是2(黑节点-黑节点-黑节点)
其最长路径为4(黑节点-红节点-黑节点-红节点-黑节点)。
红黑树的自平衡操作
（其主要有三点）
-
变色
变色.png -
左旋
左旋转.png -
右旋
右旋转.png
插入操作
红黑树-插入1.png
红黑树-插入2.png
红黑树-插入3.png
红黑树-插入4.png
红黑树-插入5.png
Java代码简单实现：
package tree;
/**
* 红黑树的实现
* Created by Sheldon on 2019/7/10.
* Project Name: alstudy.
* Package Name: tree.
*/
/**
* 红黑树结点
* @param <T>
*/
class RBTNode<T extends Comparable<T>>{
boolean color; // 颜色
T key; // 键值
RBTNode<T> parent; // 父节点
RBTNode<T> left; // 左节点
RBTNode<T> right; // 右节点
// 初始化
public RBTNode(boolean color, T key, RBTNode<T> parent, RBTNode<T> left, RBTNode<T> right){
this.color = color;
this.key = key;
this.parent = parent;
this.left = left;
this.right = right;
}
}
/**
* 红黑树
* @param <T>
*/
public class RBTree<T extends Comparable<T>>{
private static final boolean RED = false;
private static final boolean BLACK = true;
private RBTNode<T> root; // 根节点
// 初始化
public RBTree(){
root = null;
}
// 判断是否为红色
private boolean isRed(RBTNode<T> node){
return ((node!=null)&&(node.color==RED)) ? true : false;
}
// 判断是否为黑色
private boolean isBlack(RBTNode<T> node){
return ((node!=null)&&(node.color=BLACK)) ? true : false;
}
// 设置颜色为红色
private void setRed(RBTNode<T> node){
if (node!=null) node.color = RED;
}
// 设置颜色为黑色
private void setBlack(RBTNode<T> node){
if (node!=null) node.color = BLACK;
}
// 设置颜色为红色
private void setColorRed(RBTNode<T> node){
if (node != null) node.color = RED;
}
// 设置颜色为黑色
private void setColorBlack(RBTNode<T> node){
if (node != null) node.color = BLACK;
}
/**
* 前序遍历红黑树
* @param node
*/
private void DLR(RBTNode<T> node){
if (node != null){
System.out.print(node.key+" ");
DLR(node.left);
DLR(node.right);
}
}
/**
* 中序遍历红黑树
* @param node
*/
private void LDR(RBTNode<T> node){
if (node != null){
LDR(node.left);
System.out.print(node.key+" ");
LDR(node.right);
}
}
/**
* 后序遍历红黑树
* @param node
*/
private void LRD(RBTNode<T> node){
if (node != null){
LRD(node.left);
LRD(node.right);
System.out.print(node.key+" ");
}
}
/**
* 递归查找红黑树中键值为key的节点
* @param x
* @param key
* @return
*/
private RBTNode<T> search(RBTNode<T> x, T key){
if (x==null) return x;
int cmp = key.compareTo(x.key);
if (cmp < 0) return search(x.left, key);
else if (cmp > 0) return search(x.right, key);
else return x;
}
/**
* 查找红黑树的最小结点
* @param node
* @return
*/
private RBTNode<T> minnode(RBTNode<T> node){
if (node == null) return null;
while (node.left != null)
node = node.left;
return node;
}
public T minnode(){
RBTNode<T> p = minnode(root);
if (p != null) return p.key;
return null;
}
/**
* 查找红黑树的最大结点
* @param node
* @return
*/
private RBTNode<T> maxnode(RBTNode<T> node){
if (node == null) return null;
while (node.left != null)
node = node.right;
return node;
}
public T maxnode(){
RBTNode<T> p = maxnode(root);
if (p != null) return p.key;
return null;
}
/**
* 左旋
* @param node
*/
private void leftRotate(RBTNode<T> node){
RBTNode<T> rightChild = node.right;
// 将node的右孩子节点指向其右孩子节点的左孩子节点
node.right = rightChild.left;
// 将右孩子节点的左孩子节点的父亲指向node
if (rightChild.left != null){
rightChild.left.parent = node;
}
// 将node的右孩子节点的父亲指向node节点的父亲
rightChild.parent = node.parent;
//如果node是根节点，则将根节点设置为其右孩子节点
if (node.parent == null){
this.root = rightChild;
} else {
//若node是其父节点的左孩子节点
if (node.parent.left == node){
node.parent.left = rightChild;
} else {//若node是其父节点的右孩子节点
node.parent.right = rightChild;
}
}
//将node设置的右孩子节点的左节点
rightChild.left = node;
node.parent = rightChild;
}
/**
* 右旋
* @param node
*/
private void rightRotate(RBTNode<T> node){
// 获取当前结点左子结点
RBTNode<T> leftChild = node.left;
// 当前左孩子引用指向其左孩子结点的右孩子结点
node.left = leftChild.right;
// 当前结点的左孩子结点的右孩子节点不为null
if (null != leftChild.right){
// 其左孩子节点的右孩子结点的父亲指向当前结点
leftChild.right.parent = node;
}
// 将当前node的父亲设置为其左孩子的父亲
leftChild.parent = node.parent;
// 如果当前的node是根节点，则将其左孩子设置为根节点
if (node.parent == null){
this.root = leftChild;
}else {
// 若不是则设置node的左孩子为node父节点的左或右结点
if (node == node.parent.right){
node.parent.right = leftChild;
}else {
node.parent.left = leftChild;
}
}
// 设置node为左孩子的右节点
leftChild.right = node;
// 设置node的父结点为其左孩子
node.parent = leftChild;
}
/**
* 向红黑树插入结点
* @param key
*/
public void insert(T key){
RBTNode<T> node = new RBTNode<T>(BLACK, key, null, null, null);
if (node != null) insert(node);
}
/**
* 插入结点
* @param node
*/
private void insert(RBTNode<T> node){
int cmp;
RBTNode<T> root = this.root;
RBTNode<T> parent = null;
// 定位结点添加到哪个父节点下
while (root != null){
parent = root;
cmp = node.key.compareTo(root.key);
if (cmp < 0)root = root.left;
else root = root.right;
}
node.parent = parent;
// 表示当前没一个节点， 那么久当新增的节点为根节点
if (null == parent){
this.root = node;
}else {
// 找出当前父节点下新增节点的位置
cmp = node.key.compareTo(parent.key);
if (cmp < 0) parent.left = node;
else parent.right = node;
}
// 设置插入节点的颜色为红色
node.color = RED;
// 修正为红黑树
insertFixUp(node);
}
/**
* 红黑树插入修正
* @param node
*/
private void insertFixUp(RBTNode<T> node){
RBTNode<T> parent, gparent;
// 节点的父节点存在且为红色
while (((parent = node.parent) != null)&&isRed(parent)){
gparent = parent.parent;
// 如果其祖父节点是空怎么处理
// 若父节点是祖父节点的左孩子
if (parent == gparent.left){
RBTNode<T> uncle = gparent.right;
if ((uncle != null)&&isRed(uncle)){
setColorBlack(uncle);
setColorBlack(parent);
setColorRed(gparent);
node = gparent;
continue;
}
if (parent.right == node){
RBTNode<T> tmp;
leftRotate(parent);
tmp = parent;
parent = node;
node = tmp;
}
setColorBlack(parent);
setColorRed(gparent);
rightRotate(gparent);
}else {
RBTNode<T> uncle = gparent.left;
if ((uncle != null) && isRed(uncle)){
setColorBlack(uncle);
setColorBlack(parent);
setColorRed(gparent);
node = gparent;
continue;
}
if (parent.left == node){
RBTNode<T> tmp;
rightRotate(parent);
tmp = parent;
parent = node;
node = tmp;
}
setColorBlack(parent);
setColorRed(gparent);
leftRotate(gparent);
}
}
// 维持第一准则：根节点为黑色
setColorBlack(this.root);
}
/**
* 测试主方法
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// 创建测试树
RBTree<Integer> tree = new RBTree<Integer>();
// 创建结点
RBTNode<Integer> node1 = new RBTNode<Integer>(RED, 10, null, null, null);
RBTNode<Integer> node2 = new RBTNode<Integer>(RED, 5, null, null, null);
RBTNode<Integer> node3 = new RBTNode<Integer>(RED, 9, null, null, null);
RBTNode<Integer> node4 = new RBTNode<Integer>(RED, 3, null, null, null);
RBTNode<Integer> node5 = new RBTNode<Integer>(RED, 6, null, null, null);
// 插入各个结点
tree.insert(node1);
tree.insert(node2);
tree.insert(node3);
tree.insert(node4);
tree.insert(node5);
// 先序遍历输出树
tree.DLR(tree.root);
}
}
结果图：
结果.png
