重学数据结构(六、树和二叉树) (10)

情形1
情形1的操作是将父节点和叔叔节点与祖父节点的颜色互换,这样就符合了RBTRee的定义。即维持了高度的平衡,修复后颜色也符合RBTree定义的第三条和第四条。下图中,操作完成后A节点变成了新的节点。如果A节点的父节点不是黑色的话,则继续做修复操作。


图30:红黑树插入修复情形1

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情形2
情形2的操作是将B节点进行右旋操作,并且和父节点A互换颜色。通过该修复操作RBTRee的高度和颜色都符合红黑树的定义。如果B和C节点都是右节点的话,只要将操作变成左旋就可以了。


图31:红黑树插入修复情形2

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情形3:
情形3的操作是将C节点进行左旋,这样就从情形3转换成情形2了,然后针对情形2进行操作处理就行了。情形2操作做了一个右旋操作和颜色互换来达到目的。如果树的结构是下图的镜像结构,则只需要将对应的左旋变成右旋,右旋变成左旋即可。


图32:红黑树插入修复情形3

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总结
插入后的修复操作是一个向root节点回溯的操作,一旦牵涉的节点都符合了红黑树的定义,修复操作结束。之所以会向上回溯是由于情形操作会将父节点,叔叔节点和祖父节点进行换颜色,有可能会导致祖父节点不平衡(红黑树定义3)。这个时候需要对祖父节点为起点进行调节(向上回溯)。

祖父节点调节后如果还是遇到它的祖父颜色问题,操作就会继续向上回溯,直到root节点为止,根据定义root节点永远是黑色的。在向上的追溯的过程中,针对插入的3中情况进行调节。直到符合红黑树的定义为止。直到牵涉的节点都符合了红黑树的定义,修复操作结束。

如果上面的3中情况如果对应的操作是在右子树上,做对应的镜像操作就是了。


5.2.3、红黑树的删除

红黑树的删除大体上和二叉查找树的删除类似,如果是叶子节点就直接删除,如果是非叶子节点,会用对应的中序遍历的后继节点来顶替要删除节点的位置。

但是,红黑树删除之后需要做修复的操作,使树符合红黑树的定义。

删除修复操作在遇到被删除的节点是红色节点或者到达root节点时,修复操作完毕。

删除修复操作是针对删除黑色节点才有的,当黑色节点被删除后会让整个树不符合RBTree的定义的第四条。需要做的处理是从兄弟节点上借调黑色的节点过来,如果兄弟节点没有黑节点可以借调的话,就只能往上追溯,将每一级的黑节点数减去一个,使得整棵树符合红黑树的定义。

删除操作的总体思想是从兄弟节点借调黑色节点使树保持局部的平衡,如果局部的平衡达到了,就看整体的树是否是平衡的,如果不平衡就接着向上追溯调整。

(删除黑色节点后)删除修复操作分四种情况:

情形1:待删除的节点的兄弟节点是红色的节点

由于兄弟节点是红色节点的时候,无法借调黑节点,所以需要将兄弟节点提升到父节点,由于兄弟节点是红色的,根据红黑树的定义,兄弟节点的子节点是黑色的,就可以从它的子节点借调了。

情形1这样转换之后就会变成后面的情形2,情形 3,或者情形 4进行处理了。上升操作需要对C做一个左旋操作,如果是镜像结构的树只需要做对应的右旋操作即可。

之所以要做情形1操作是因为兄弟节点是红色的,无法借到一个黑节点来填补删除的黑节点。


图33:红黑树删除情形1

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情形2:待删除的节点的兄弟节点是黑色的节点,且兄弟节点的子节点都是黑色的

情形2的删除操作是由于兄弟节点可以消除一个黑色节点,因为兄弟节点和兄弟节点的子节点都是黑色的,所以可以将兄弟节点变红,这样就可以保证树的局部的颜色符合定义了。这个时候需要将父节点A变成新的节点,继续向上调整,直到整颗树的颜色符合红黑树的定义为止。

情形2这种情况下之所以要将兄弟节点变红,是因为如果把兄弟节点借调过来,会导致兄弟的结构不符合红黑树的定义,这样的情况下只能是将兄弟节点也变成红色来达到颜色的平衡。当将兄弟节点也变红之后,达到了局部的平衡了,但是对于祖父节点来说是不符合定义4的。这样就需要回溯到父节点,接着进行修复操作。


图34:红黑树删除情形2

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