二叉樹(shù)滿(mǎn)足以下兩個(gè)條件的樹(shù)就是二叉樹(shù):
簡(jiǎn)單地理解,二叉樹(shù)(Binary tree)是每個(gè)節(jié)點(diǎn)最多只有兩個(gè)分支(即不存在分支度大于 2 的節(jié)點(diǎn))的樹(shù)結(jié)構(gòu)。通常分支被稱(chēng)作“左子樹(shù)”或“右子樹(shù)”。 二叉查找樹(shù)要了解紅黑樹(shù)之前,免不了先看下二叉查找樹(shù)是什么。 維基百科上的定義:二叉查找樹(shù)(英語(yǔ):Binary Search Tree),也稱(chēng)為二叉搜索樹(shù)、有序二叉樹(shù)(ordered binary tree)或排序二叉樹(shù)(sorted binary tree),是指一棵空樹(shù)或者具有下列性質(zhì)的二叉樹(shù)。 若任意節(jié)點(diǎn)的左子樹(shù)不空,則左子樹(shù)上所有節(jié)點(diǎn)的值均小于它的根節(jié)點(diǎn)的值;若任意節(jié)點(diǎn)的右子樹(shù)不空,則右子樹(shù)上所有節(jié)點(diǎn)的值均大于或等于它的根節(jié)點(diǎn)的值;任意節(jié)點(diǎn)的左、右子樹(shù)也分別為二叉查找樹(shù)。 圖示理解: 上圖為查找值為29的節(jié)點(diǎn),有以下步驟:
退化二叉查找樹(shù)有個(gè)非常嚴(yán)重的問(wèn)題,如果數(shù)據(jù)的插入是從大到小插入的,或者是從小到大插入的話(huà),會(huì)導(dǎo)致二叉查找樹(shù)退化成單鏈表的形式,俗稱(chēng) **左瘸子:**例如,插入數(shù)據(jù)依次為 {5,4,3,2,1}(從大到?。?,則如下圖所示: **右瘸子:**例如,插入數(shù)據(jù)依次為{1,2,3,4,5}(從小到大),則如下圖所示: 為了解決該問(wèn)題,出現(xiàn)了一些解決方法,即平衡,能夠使得樹(shù)趨向平衡,這種自平衡的樹(shù)叫做平衡樹(shù)。 平衡樹(shù)平衡樹(shù)(Balance Tree,BT)指的是,任意節(jié)點(diǎn)的子樹(shù)的高度差都小于等于 1。 常見(jiàn)的符合平衡樹(shù)的有 AVL 樹(shù)(二叉平衡搜索樹(shù)),B 樹(shù)(多路平衡搜索樹(shù),2-3 樹(shù),2-3-4 樹(shù)中的一種),紅黑樹(shù)等。 AVL 樹(shù)AVL 樹(shù)(由發(fā)明者 Adelson-Velsky 和 Landis 的首字母縮寫(xiě)命名),是指任意節(jié)點(diǎn)的兩個(gè)子樹(shù)的高度差不超過(guò) 1 的平衡樹(shù)。又稱(chēng)自平衡二叉搜索樹(shù)。 AVL 樹(shù)能解決上文二叉查找樹(shù)中的右瘸子問(wèn)題,例如,插入數(shù)據(jù)依次為 {1,2,3,4,5}(從小到大),則如下圖所示: AVL 樹(shù)會(huì)對(duì)不符合高度差的結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整,從而使得二叉樹(shù)趨向平衡 2-3 樹(shù)2-3 樹(shù),是指每個(gè)具有子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)(內(nèi)部節(jié)點(diǎn),internal node)要么有兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)和一個(gè)數(shù)據(jù)元素,要么有三個(gè)子節(jié)點(diǎn)和兩個(gè)數(shù)據(jù)元素的自平衡的樹(shù),它的所有葉子節(jié)點(diǎn)都具有相同的高度。 簡(jiǎn)單點(diǎn)講,2-3 樹(shù)的非葉子節(jié)點(diǎn)都具有兩個(gè)分叉或者三個(gè)分叉,所以,稱(chēng)作 2 叉-3 叉樹(shù)更容易理解。 另外一種說(shuō)法,具有兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)和一個(gè)數(shù)據(jù)元素的節(jié)點(diǎn)又稱(chēng)作 2 節(jié)點(diǎn),具有三個(gè)子節(jié)點(diǎn)和兩個(gè)數(shù)據(jù)元素的節(jié)點(diǎn)又稱(chēng)作 3 節(jié)點(diǎn),所以,整顆樹(shù)叫做 2-3 樹(shù)。 所有葉子點(diǎn)都在樹(shù)的同一層,一樣高:
創(chuàng)建 2-3 樹(shù)的規(guī)則插入操作如下: 向 2-節(jié)點(diǎn)中插入元素: 向一顆只含有一個(gè) 3-節(jié)點(diǎn)的樹(shù)中插入元素: 2-3-4 樹(shù)含義如下:
2-3-4 樹(shù),它的每個(gè)非葉子節(jié)點(diǎn),要么是 2 節(jié)點(diǎn),要么是 3 節(jié)點(diǎn),要么是 4 節(jié)點(diǎn),且可以自平衡,所以稱(chēng)作 2-3-4 樹(shù)。 規(guī)則如下:
插入操作原本的 2-3-4 樹(shù),如下圖: 對(duì)于上圖的 2-3-4 樹(shù),插入一個(gè)節(jié)點(diǎn) 17,由于規(guī)則 1,節(jié)點(diǎn) 17 不會(huì)加入節(jié)點(diǎn) [16,18,20] 的子樹(shù),而是與該節(jié)點(diǎn)融合。 ![]() 由于規(guī)則 2,節(jié)點(diǎn) [16,17,18,20] 是一個(gè) 4 節(jié)點(diǎn),將該節(jié)點(diǎn)進(jìn)行拆解成新的樹(shù),將 18 作為子樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)進(jìn)行拆分。 ![]() 此時(shí)樹(shù)暫時(shí)失去了平衡,我們需要將拆分后的子樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)向上進(jìn)行融合。 ![]() 同理可得,由于規(guī)則 2,節(jié)點(diǎn) [6,10,14,18] 是一個(gè) 4 節(jié)點(diǎn),將該節(jié)點(diǎn)進(jìn)行拆解成新的樹(shù),將 14 作為子樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)進(jìn)行拆分,完成了 2-3-4 樹(shù)的構(gòu)建。 ![]() 總結(jié)了下插入節(jié)點(diǎn)的過(guò)程,無(wú)非也就為了符合兩條規(guī)則,那么,2-3 樹(shù),2-3-4 樹(shù)都有了,那是不是也有 2-3-4-5 樹(shù),2-3-4-5--...-n 樹(shù)的存在呢? 事實(shí)上是有的,世人把這一類(lèi)樹(shù)稱(chēng)為一個(gè)名字:B 樹(shù)。 B 樹(shù)B 樹(shù),表示的是一類(lèi)樹(shù),它允許一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以有多于兩個(gè)子節(jié)點(diǎn),同時(shí),也是自平衡的,葉子節(jié)點(diǎn)的高度都是相同的。 所以,為了更好地區(qū)分一顆 B 樹(shù)到底屬于哪一類(lèi)樹(shù),我們給它一個(gè)新的屬性:度(Degree):一個(gè)節(jié)點(diǎn)能有多少箭頭指向其他節(jié)點(diǎn)。 具有度為 3 的 B 樹(shù),表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)最多有三個(gè)子節(jié)點(diǎn),也就是 2-3 樹(shù)的定義。具有度為 4 的 B 樹(shù),表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)最多有四個(gè)子節(jié)點(diǎn),也就是 2-3-4 樹(shù)的定義。 圖為 4 的 B 樹(shù)的示例圖: ![]() 紅黑樹(shù)![]() R-B Tree,全稱(chēng)是 Red-Black Tree,又稱(chēng)為“紅黑樹(shù)”,它一種特殊的二叉查找樹(shù)。 紅黑樹(shù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)上都有存儲(chǔ)位表示節(jié)點(diǎn)的顏色,可以是紅(Red)或黑(Black)。 如何理解紅黑樹(shù)一個(gè)經(jīng)典的紅黑樹(shù),如下圖所示(省略了葉子節(jié)點(diǎn)都是黑色的 NIL 節(jié)點(diǎn)): ![]() ![]() 如第二張圖所示,將該紅黑樹(shù)與上文講到的 2-3-4 樹(shù)對(duì)比,是否發(fā)現(xiàn),紅黑樹(shù)就是一個(gè) 2-3-4 樹(shù):
**原因:**紅黑樹(shù)這些黑色節(jié)點(diǎn)在 2-3-4 樹(shù)中代表的是由 1 節(jié)點(diǎn)的一個(gè) 2-3-4 樹(shù),而 2-3-4 樹(shù)是同一個(gè)子樹(shù)的深度是相同的,平衡的,所以從一個(gè)節(jié)點(diǎn)到該節(jié)點(diǎn)的子孫節(jié)點(diǎn)的所有路徑上包含相同數(shù)目的黑節(jié)點(diǎn)。 如下圖所示,藍(lán)色代表是黑色節(jié)點(diǎn): ![]() 注意如下幾點(diǎn):
由上面的例子所示,我們只要把紅黑樹(shù)當(dāng)做是 2-3-4 樹(shù)來(lái)處理,并且對(duì)應(yīng)的顏色進(jìn)行改變或者進(jìn)行左旋右旋的操作,即可達(dá)到使得紅黑樹(shù)平衡的目標(biāo)。 如何保持紅黑樹(shù)的結(jié)構(gòu)當(dāng)我們插入一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)的時(shí)候,如何保證紅黑樹(shù)的結(jié)構(gòu)依然能夠符合上面的五個(gè)特性呢? 樹(shù)的旋轉(zhuǎn)分為左旋和右旋,下面借助圖來(lái)介紹一下左旋和右旋這兩種操作。 ①左旋 原本的狀態(tài): ![]() 過(guò)程圖: ![]() 結(jié)束圖: ![]() 如上圖所示,當(dāng)在某個(gè)目標(biāo)結(jié)點(diǎn) E 上,做左旋操作時(shí),我們假設(shè)它的右孩子 S 不是 NIL。 左旋以 S 到 E 之間的鏈為“支軸”進(jìn)行,它使 S 成為該子樹(shù)的新根,而 S 的左孩子則成為 E 的右孩子。 ②右旋 原先狀態(tài)圖: ![]() 過(guò)程圖: ![]() 結(jié)束圖: ![]() 同左旋類(lèi)似,當(dāng)在某個(gè)目標(biāo)結(jié)點(diǎn) S 上,做右旋操作時(shí),我們假設(shè)它的右孩子 S 不是 NIL。 左旋以 S 到 E 之間的鏈為“支軸”進(jìn)行,它使 S 成為該子樹(shù)的新根,而 S 的左孩子則成為 E 的右孩子。 應(yīng)用紅黑樹(shù)的應(yīng)用比較廣泛,主要是用它來(lái)存儲(chǔ)有序的數(shù)據(jù),它的時(shí)間復(fù)雜度是 O(logn),效率非常之高。 例如,Java 集合中的 TreeSet 和 TreeMap,C++ STL 中的 set、map,以及 Linux 虛擬內(nèi)存的管理,都是通過(guò)紅黑樹(shù)去實(shí)現(xiàn)的。 ![]() 碼農(nóng)有道 專(zhuān)注于服務(wù)器后臺(tái)開(kāi)發(fā),包括c/c++、Linux、數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)棧。希望大家一起交流進(jìn)步! 72篇原創(chuàng)內(nèi)容 公眾號(hào) |
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來(lái)自: taotao_2016 > 《數(shù)學(xué)》