引言
根据《算法》第4版。编写红黑树。
理论
参见:
这些也是参考的《算法》
特性
红黑数事实上就是特殊的二叉排序树。
红黑树是一种具有红色和黑色链接的平衡查找树，同时满足：
- 红色节点向左倾斜
- 一个节点不可能有两个红色链接
- 整个书完全黑色平衡，即从根节点到所以叶子结点的路径上，黑色链接的个数都相同。
代码（java）
package org.hirudy.practice;
/**
* @author: rudy
* @date: 2016/08/13
*
* 红黑树实现
*
*/
public class RedBlackTreePractice {
/**
* 红黑数节点
* @param <T>
*/
private static class Node<T> {
public static final boolean RED_NODE = true;
public static final boolean BLACK_NODE = false;
public boolean nodeColor; // 节点颜色
public Comparable key; // 当前节点搜索key
public T value; // 当前节点存储值
public int nodeNumber = 0; // 以当前节点为根节点的子树的节点个数
public Node leftNode,rightNode; // 当前节点的左右子节点
public Node(Comparable key, T value,int number, boolean color){
this.key = key;
this.value = value;
this.nodeNumber = number;
this.nodeColor = color;
}
/**
* 判断当前节点类型
* @return boolean
*/
public boolean isRed(){
return this.nodeColor == RED_NODE;
}
/**
* 获取当前节点及其子节点个数
* @return int
*/
public int getSize(){
return nodeNumber;
}
/**
* 计算当前节点及其子节点个数
* @return int
*/
protected int size(){
int nodeNumber = 1;
if (leftNode != null){
nodeNumber += leftNode.getSize();
}
if (rightNode != null){
nodeNumber += rightNode.getSize();
}
return nodeNumber;
}
}
/**
* 红黑数
* @param <T>
*/
public static class RedBlackTree<T> {
private Node<T> root; // 根节点
/**
* 红黑树基本操作-左旋转
* @param Node<T> node
* @return Node<T>
*/
protected Node rotateLeft(Node node){
Node tmp = node.rightNode;
node.rightNode = tmp.leftNode;
tmp.leftNode = node;
tmp.nodeColor = node.nodeColor;
node.nodeColor = Node.RED_NODE;
tmp.nodeNumber = node.nodeNumber;
node.nodeNumber = node.size();
return tmp;
}
/**
* 红黑树基本操作-右旋转
* @param Node<T> node
* @return Node<T>
*/
protected Node rotateRight(Node node){
Node tmp = node.leftNode;
node.leftNode = tmp.rightNode;
tmp.rightNode = node;
tmp.nodeColor = node.nodeColor;
node.nodeColor = Node.RED_NODE;
tmp.nodeNumber = node.nodeNumber;
node.nodeNumber = node.size();
return tmp;
}
/**
* 红黑树基本操作-颜色旋转
* @param Node<T> node
* @return Node<T>
*/
protected Node rotateColor(Node node){
node.nodeColor = Node.RED_NODE;
node.leftNode.nodeColor = Node.BLACK_NODE;
node.rightNode.nodeColor = Node.BLACK_NODE;
return node;
}
/**
* 判断节点是否为红节点
* @param node
* @return
*/
protected boolean isRed(Node node){
if (node == null){
return false;
}
return node.isRed();
}
public Node<T> search(Comparable key){
return search(key,this.root);
}
/**
* 查询
* @param key 查询关键字
* @param node 开始查询的根节点
* @return Node 查找到的节点
*/
public Node<T> search(Comparable key, Node node){
if (node == null){
return null;
}
int cmp = key.compareTo(node.key);
if (cmp < 0){
return search(key,node.leftNode);
}else if (cmp > 0){
return search(key,node.rightNode);
}else{
return node;
}
}
/**
* 从根节点插入
* @param key
* @param value
*/
public void insert(Comparable key, T value){
Node<T> node = insertSubTree(this.root, key, value);
node.nodeColor = Node.BLACK_NODE;
this.root = node;
}
/**
* 从某个节点插入
* @param key 插入key
* @param value 插入值
*/
protected Node insertSubTree(Node node, Comparable key, T value){
if (node == null){
return new Node<T>(key, value, 1, Node.RED_NODE);
}
// 比较各个节点
int cmp = key.compareTo(node.key);
if (cmp < 0){
node.leftNode = insertSubTree(node.leftNode, key, value);
}else if (cmp > 0){
node.rightNode = insertSubTree(node.rightNode, key, value);
}else{
node.value = value;
}
if (!isRed(node.leftNode) && isRed(node.rightNode)){
node = rotateLeft(node);
}
if (isRed(node.leftNode) && isRed(node.leftNode.leftNode)){
node = rotateRight(node);
}
if (isRed(node.leftNode) && isRed(node.rightNode)){
node = rotateColor(node);
}
node.nodeNumber = node.size();
return node;
}
}
public static void main(String[] args){
RedBlackTree<String> tree = new RedBlackTree<String>();
int[] insertValue = new int[]{12,1,9,10,77,2,38,8,4};
for (int value : insertValue){
tree.insert(value,"value_" + value);
}
Node node = tree.search(77);
System.out.println(node.value);
System.out.println("end");
}
}
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