09 树的进阶
一、平衡树
之前我们学习过二叉查找树,发现它的查询效率比单纯的链表和数组的查询效率要高很多,大部分情况下,确实是
这样的,但不幸的是,在最坏情况下,二叉查找树的性能还是很糟糕。
例如我们依次往二叉查找树中插入9,8,7,6,5,4,3,2,1这9个数据,那么最终构造出来的树是长得下面这个样子:

我们会发现,如果我们要查找1这个元素,查找的效率依旧会很低。效率低的原因在于这个树并不平衡,全部是向
左边分支,如果我们有一种方法,能够不受插入数据的影响,让生成的树都像完全二叉树那样,那么即使在最坏情
况下,查找的效率依旧会很好。
1.1 2-3查找树
为了保证查找树的平衡性,我们需要一些灵活性,因此在这里我们允许树中的一个结点保存多个键。确切的说,我
们将一棵标准的二叉查找树中的结点称为2-结点(含有一个键和两条链),而现在我们引入3-结点,它含有两个键和
三条链。2-结点和3-结点中的每条链都对应着其中保存的键所分割产生的一个区间。
1.1.1 2-3查找树的定义
一棵2-3查找树要么为空,要么满足下面两个要求:
2-结点:
含有一个键(及其对应的值)和两条链,左链接指向2-3树中的键都小于该结点,右链接指向的2-3树中的键都大
于该结点。
3-结点:
含有两个键(及其对应的值)和三条链,左链接指向的2-3树中的键都小于该结点,中链接指向的2-3树中的键都
位于该结点的两个键之间,右链接指向的2-3树中的键都大于该结点。

1.1.2 查找
将二叉查找树的查找算法一般化我们就能够直接得到2-3树的查找算法。要判断一个键是否在树中,我们先将它和
根结点中的键比较。如果它和其中任意一个相等,查找命中;否则我们就根据比较的结果找到指向相应区间的连
接,并在其指向的子树中递归地继续查找。如果这个是空链接,查找未命中。

1.1.3 插入
1.1.3.1 向2-结点中插入新键
往2-3树中插入元素和往二叉查找树中插入元素一样,首先要进行查找,然后将节点挂到未找到的节点上。2-3树之
所以能够保证在最差的情况下的效率的原因在于其插入之后仍然能够保持平衡状态。如果查找后未找到的节点是一
个2-结点,那么很容易,我们只需要将新的元素放到这个2-结点里面使其变成一个3-结点即可。但是如果查找的节
点结束于一个3-结点,那么可能有点麻烦。

1.1.3.2 向一棵只含有一个3-结点的树中插入新键
假设2-3树只包含一个3-结点,这个结点有两个键,没有空间来插入第三个键了,最自然的方式是我们假设这个结
点能存放三个元素,暂时使其变成一个4-结点,同时他包含四条链接。然后,我们将这个4-结点的中间元素提升,
左边的键作为其左子结点,右边的键作为其右子结点。插入完成,变为平衡2-3查找树,树的高度从0变为1。

1.1.3.3 向一个父结点为2-结点的3-结点中插入新键
和上面的情况一样一样,我们也可以将新的元素插入到3-结点中,使其成为一个临时的4-结点,然后,将该结点中
的中间元素提升到父结点即2-结点中,使其父结点成为一个3-结点,然后将左右结点分别挂在这个3-结点的恰当位
置。

1.1.3.4 向一个父结点为3-结点的3-结点中插入新键
当我们插入的结点是3-结点的时候,我们将该结点拆分,中间元素提升至父结点,但是此时父结点是一个3-结点,
插入之后,父结点变成了4-结点,然后继续将中间元素提升至其父结点,直至遇到一个父结点是2-结点,然后将其
变为3-结点,不需要继续进行拆分。

1.1.3.5 分解根结点
当插入结点到根结点的路径上全部是3-结点的时候,最终我们的根结点会编程一个临时的4-结点,此时,就需要将
根结点拆分为两个2-结点,树的高度加1。

1.1.4 2-3树的性质
通过对2-3树插入操作的分析,我们发现在插入的时候,2-3树需要做一些局部的变换来保持2-3树的平衡。
一棵完全平衡的2-3树具有以下性质:
1.任意空链接到根结点的路径长度都是相等的。 2. 4-结点变换为3-结点时,树的高度不会发生变化,只有当根结点是临时的4-结点,分解根结点时,树高+1。 3. 2-3树与普通二叉查找树最大的区别在于,普通的二叉查找树是自顶向下生长,而2-3树是自底向上生长。
1.1.5 2-3树的实现
直接实现2-3树比较复杂,因为:
需要处理不同的结点类型,非常繁琐;
需要多次比较操作来将结点下移;
需要上移来拆分4-结点;
拆分4-结点的情况有很多种;
2-3查找树实现起来比较复杂,在某些情况插入后的平衡操作可能会使得效率降低。但是2-3查找树作为一种比较重
要的概念和思路对于我们后面要讲到的红黑树、B树和B+树非常重要。
1.2 红黑树
我们前面介绍了2-3树,可以看到2-3树能保证在插入元素之后,树依然保持平衡状态,它的最坏情况下所有子结点
都是2-结点,树的高度为lgN,相比于我们普通的二叉查找树,最坏情况下树的高度为N,确实保证了最坏情况下的
时间复杂度,但是2-3树实现起来过于复杂,所以我们介绍一种2-3树思想的简单实现:红黑树。
红黑树主要是对2-3树进行编码,红黑树背后的基本思想是用标准的二叉查找树(完全由2-结点构成)和一些额外的信
息(替换3-结点)来表示2-3树。我们将树中的链接分为两种类型:
红链接:将两个2-结点连接起来构成一个3-结点; 黑链接:则是2-3树中的普通链接。
确切的说,我们将3-结点表示为由一条左斜的红色链接(两个2-结点其中之一是另一个的左子结点)相连的两个2-
结点。这种表示法的一个优点是,我们无需修改就可以直接使用标准的二叉查找树的get方法。

1.2.1 红黑树的定义
红黑树是含有红黑链接并满足下列条件的二叉查找树:
- 红链接均为左链接;
- 没有任何一个结点同时和两条红链接相连;
- 该树是完美黑色平衡的,即任意空链接到根结点的路径上的黑链接数量相同;
下面是红黑树与2-3树的对应关系:

1.2.2 红黑树结点API
因为每个结点都只会有一条指向自己的链接(从它的父结点指向它),我们可以在之前的Node结点中添加一个布
尔类型的变量color来表示链接的颜色。如果指向它的链接是红色的,那么该变量的值为true,如果链接是黑色
的,那么该变量的值为false。

API设计:
| 类名 | Node<Key,Value> |
|---|---|
| 构造方法 | Node(Key key, Value value, Node left, Node right,boolean color):创建Node对象 |
| 成员变量 | 1.public Node left:记录左子结点 2.public Node right:记录右子结点 3.public Key key:存储键 4.public Value value:存储值 5.public boolean color:由其父结点指向它的链接的颜色 |
代码:
1 private class Node<Key,Value>{
2 //存储键
3 public Key key;
4 //存储值
5 private Value value;
6 //记录左子结点
7 public Node left;
8 //记录右子结点
9 public Node right;
10 //由其父结点指向它的链接的颜色
11 public boolean color;
12
13 public Node(Key key, Value value, Node left,Node right,boolean color) {
14 this.key = key;
15 this.value = value;
16 this.left = left;
17 this.right = right;18 this.color = color;
19 }
20 }1.2.3 平衡化
在对红黑树进行一些增删改查的操作后,很有可能会出现红色的右链接或者两条连续红色的链接,而这些都不满足
红黑树的定义,所以我们需要对这些情况通过旋转进行修复,让红黑树保持平衡。
1.2.3.1 左旋
当某个结点的左子结点为黑色,右子结点为红色,此时需要左旋。
前提:当前结点为h,它的右子结点为x;
左旋过程:
1.让x的左子结点变为h的右子结点:h.right=x.left;
2.让h成为x的左子结点:x.left=h;
3.让h的color属性变为x的color属性值:x.color=h.color;
4.让h的color属性变为RED:h.color=true;

1.2.3.2 右旋
当某个结点的左子结点是红色,且左子结点的左子结点也是红色,需要右旋
前提:当前结点为h,它的左子结点为x;
右旋过程:
- 让x的右子结点成为h的左子结点:h.left = x.right;
- 让h成为x的右子结点:x.right=h;
- 让x的color变为h的color属性值:x.color = h.color;
- 让h的color为RED;

1.2.4 向单个2-结点中插入新键
一棵只含有一个键的红黑树只含有一个2-结点。插入另一个键后,我们马上就需要将他们旋转。
如果新键小于当前结点的键,我们只需要新增一个红色结点即可,新的红黑树和单个3-结点完全等价。

如果新键大于当前结点的键,那么新增的红色结点将会产生一条红色的右链接,此时我们需要通过左旋,把
红色右链接变成左链接,插入操作才算完成。形成的新的红黑树依然和3-结点等价,其中含有两个键,一条红
色链接。

1.2.5 向底部的2-结点插入新键
用和二叉查找树相同的方式向一棵红黑树中插入一个新键,会在树的底部新增一个结点(可以保证有序性),唯一
区别的地方是我们会用红链接将新结点和它的父结点相连。如果它的父结点是一个2-结点,那么刚才讨论的两种方
式仍然适用。

1.2.6 颜色反转
当一个结点的左子结点和右子结点的color都为RED时,也就是出现了临时的4-结点,此时只需要把左子结点和右子
结点的颜色变为BLACK,同时让当前结点的颜色变为RED即可。

1.2.7 向一棵双键树(即一个3-结点)中插入新键
这种情况有可以分为三种子情况:
- 新键大于原树中的两个键

- 新键小于原树中的两个键

- 新键介于原数中两个键之间

1.2.8 根结点的颜色总是黑色
之前我们介绍结点API的时候,在结点Node对象中color属性表示的是父结点指向当前结点的连接的颜色,由于根
结点不存在父结点,所以每次插入操作后,我们都需要把根结点的颜色设置为黑色。
1.2.9 向树底部的3-结点插入新键
假设在树的底部的一个3-结点下加入一个新的结点。前面我们所讲的3种情况都会出现。指向新结点的链接可能是
3-结点的右链接(此时我们只需要转换颜色即可),或是左链接(此时我们需要进行右旋转然后再转换),或是中链
接(此时需要先左旋转然后再右旋转,最后转换颜色)。颜色转换会使中间结点的颜色变红,相当于将它送入了父结
点。这意味着父结点中继续插入一个新键,我们只需要使用相同的方法解决即可,直到遇到一个2-结点或者根结点
为止。

1.2.10 红黑树的API设计
| 类名 | RedBlackTree<Key,Value> |
|---|---|
| 构造方法 | RedBlackTree():创建RedBlackTree对象 |
| 成员方法 | 1.private boolean isRed(Node x):判断当前结点的父指向链接是否为红色 2.private Node rotateLeft(Node h):左旋调整 3.private Node rotateRight(Node h):右旋调整 4.private void flipColors(Node h):颜色反转,相当于完成拆分4-结点 5.public void put(Key key, Value val):在整个树上完成插入操作 6.private Node put(Node h, Key key, Value val):在指定树中,完成插入操作,并返回添加元素后新的树 7.public Value get(Key key):根据key,从树中找出对应的值 8.private Value get(Node x, Key key):从指定的树x中,找出key对应的值 9.public int size():获取树中元素的个数 |
| 成员变量 | 1.private Node root : 记录根结点 2.private int N:记录树中元素的个数 3.private static final boolean RED:红色链接标识 4.private static final boolean BLACK:黑色链接标识 |
1.2.11 红黑树的实现
1 //红黑树代码
2 public class RedBlackTree<Key extends Comparable<Key>, Value> {3 //根节点
4 private Node root;
5 //记录树中元素的个数
6 private int N;
7 //红色链接
8 private static final boolean RED = true;
9 //黑色链接
10 private static final boolean BLACK = false;
11
12
13 /**
14 * 判断当前节点的父指向链接是否为红色
15 *
16 * @param x
17 * @return
18 */
19 private boolean isRed(Node x) {
20 //空结点默认是黑色链接
21 if (x == null) {
22 return false;
23 }
24 //非空结点需要判断结点color属性的值
25 return x.color == RED;
26 }
27
28 /**
29 * 左旋转
30 *
31 * @param h
32 * @return
33 */
34 private Node rotateLeft(Node h) {
35 //找出当前结点h的右子结点
36 Node hRight = h.right;
37 //找出右子结点的左子结点
38 Node lhRight = hRight.left;
39 //让当前结点h的右子结点的左子结点成为当前结点的右子结点
40 h.right = lhRight;
41 //让当前结点h称为右子结点的左子结点
42 hRight.left = h;
43 //让当前结点h的color编程右子结点的color
44 hRight.color = h.color;
45 //让当前结点h的color变为RED
46 h.color = RED;
47 //返回当前结点的右子结点
48 return hRight;
49 }
50
51 /**
52 * 右旋
53 *
54 * @param h
55 * @return56 */
57 private Node rotateRight(Node h) {
58 //找出当前结点h的左子结点
59 Node hLeft = h.left;
60 //找出当前结点h的左子结点的右子结点
61 Node rHleft = hLeft.right;
62 //让当前结点h的左子结点的右子结点称为当前结点的左子结点
63 h.left = rHleft;
64 //让当前结点称为左子结点的右子结点
65 hLeft.right = h;
66 //让当前结点h的color值称为左子结点的color值
67 hLeft.color = h.color;
68 //让当前结点h的color变为RED
69 h.color = RED;
70 //返回当前结点的左子结点
71 return hLeft;
72 }
73
74 /**
75 * 颜色反转,相当于完成拆分4-节点
76 *
77 * @param h
78 */
79 private void flipColors(Node h) {
80 //当前结点的color属性值变为RED;
81 h.color = RED;
82 //当前结点的左右子结点的color属性值都变为黑色
83 h.left.color = BLACK;
84 h.right.color = BLACK;
85 }
86
87 /**
88 * 在整个树上完成插入操作
89 *
90 * @param key
91 * @param val
92 */
93 public void put(Key key, Value val) {
94 //在root整个树上插入key-val
95 root = put(root, key, val);
96 //让根结点的颜色变为BLACK
97 root.color = BLACK;
98 }
99
100 /**
101 * 在指定树中,完成插入操作,并返回添加元素后新的树
102 *
103 * @param h
104 * @param key
105 * @param val
106 */
107 private Node put(Node h, Key key, Value val) {
108 if (h == null) {109 //标准的插入操作,和父结点用红链接相连
110 N++;
111 return new Node(key, val, null, null, RED);
112 }
113
114 //比较要插入的键和当前结点的键
115 int cmp = key.compareTo(h.key);
116 if (cmp < 0) {
117 //继续寻找左子树插入
118 h.left = put(h.left, key, val);
119 } else if (cmp > 0) {
120 //继续寻找右子树插入
121 h.right = put(h.right, key, val);
122 } else {
123 //已经有相同的结点存在,修改节点的值;
124 h.value = val;
125 }
126
127 //如果当前结点的右链接是红色,左链接是黑色,需要左旋
128 if (isRed(h.right) && !isRed(h.left)) {
129 h=rotateLeft(h);
130 }
131
132 //如果当前结点的左子结点和左子结点的左子结点都是红色链接,则需要右旋
133 if (isRed(h.left) && isRed(h.left.left)) {
134 h=rotateRight(h);
135 }
136
137 //如果当前结点的左链接和右链接都是红色,需要颜色变换
138 if (isRed(h.left) && isRed(h.right)) {
139 flipColors(h);
140 }
141 //返回当前结点
142 return h;
143 }
144
145 //根据key,从树中找出对应的值
146 public Value get(Key key) {
147 return get(root, key);
148 }
149
150 //从指定的树x中,查找key对应的值
151 public Value get(Node x, Key key) {
152 //如果当前结点为空,则没有找到,返回null
153 if (x == null) {
154 return null;
155 }
156
157 //比较当前结点的键和key
158 int cmp = key.compareTo(x.key);
159 if (cmp < 0) {
160 //如果要查询的key小于当前结点的key,则继续找当前结点的左子结点;
161 return get(x.left, key);162 } else if (cmp > 0) {
163 //如果要查询的key大于当前结点的key,则继续找当前结点的右子结点;
164 return get(x.right, key);
165 } else {
166 //如果要查询的key等于当前结点的key,则树中返回当前结点的value。
167 return x.value;
168 }
169
170 }
171
172 //获取树中元素的个数
173 public int size() {
174 return N;
175 }
176
177 //结点类
178 private class Node {
179 //存储键
180 public Key key;
181 //存储值
182 private Value value;
183 //记录左子结点
184 public Node left;
185 //记录右子结点
186 public Node right;
187 //由其父结点指向它的链接的颜色
188 public boolean color;
189
190 public Node(Key key, Value value, Node left, Node right, boolean color) {
191 this.key = key;
192 this.value = value;
193 this.left = left;
194 this.right = right;
195 this.color = color;
196 }
197 }
198 }
199
200 //测试代码
201 public class Test {
202 public static void main(String[] args) throws Exception {
203 RedBlackTree<Integer, String> bt = new RedBlackTree<>();
204 bt.put(4, "二哈");
205 bt.put(1, "张三");
206 bt.put(3, "李四");
207 bt.put(5, "王五");
208 System.out.println(bt.size());
209 bt.put(1,"老三");
210 System.out.println(bt.get(1));
211 System.out.println(bt.size());
212 }
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