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25丨红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?1
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2022-08-03
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平衡二叉树的严格定义是这样的:二叉树中任意一个节点的左右子树的高度相差不能大于从这个定义来看,上一节我们讲的完全二叉树、满二叉树其实都是平衡二叉树,但是非完全二
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25 | 红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?
2018-11-16 王争
数据结构与算法之美
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讲述:修阳
时长 10:00 大小 4.59M
上两节,我们依次讲了树、二叉树、二叉查找树。二叉查找树是最常用的一种二叉树,它支
持快速插入、删除、查找操作,各个操作的时间复杂度跟树的高度成正比,理想情况下,时
间复杂度是 O(logn)。
不过,二叉查找树在频繁的动态更新过程中,可能会出现树的高度远大于 log n 的情况,
从而导致各个操作的效率下降。极端情况下,二叉树会退化为链表,时间复杂度会退化到
O(n)。我上一节说了,要解决这个复杂度退化的问题,我们需要设计一种平衡二叉查找
树,也就是今天要讲的这种数据结构。
很多书籍里,但凡讲到平衡二叉查找树,就会拿红黑树作为例子。不仅如此,如果你有一定
的开发经验,你会发现,在工程中,很多用到平衡二叉查找树的地方都会用红黑树。你有没
有想过,为什么工程中都喜欢用红黑树,而不是其他平衡二叉查找树呢?
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带着这个问题,让我们一起来学习今天的内容吧!
什么是“平衡二叉查找树”?
平衡二叉树的严格定义是这样的:二叉树中任意一个节点的左右子树的高度相差不能大于
1。从这个定义来看,上一节我们讲的完全二叉树、满二叉树其实都是平衡二叉树,但是非
完全二叉树也有可能是平衡二叉树。
平衡二叉查找树不仅满足上面平衡二叉树的定义,还满足二叉查找树的特点。最先被发明的
平衡二叉查找树是AVL 树,它严格符合我刚讲到的平衡二叉查找树的定义,即任何节点的
左右子树高度相差不超过 1,是一种高度平衡的二叉查找树。
但是很多平衡二叉查找树其实并没有严格符合上面的定义(树中任意一个节点的左右子树的
高度相差不能大于 1),比如我们下面要讲的红黑树,它从根节点到各个叶子节点的最长路
径,有可能会比最短路径大一倍。
我们学习数据结构和算法是为了应用到实际的开发中的,所以,我觉得没必去死抠定义。对
于平衡二叉查找树这个概念,我觉得我们要从这个数据结构的由来,去理解“平衡”的意
思。
发明平衡二叉查找树这类数据结构的初衷是,解决普通二叉查找树在频繁的插入、删除等动
态更新的情况下,出现时间复杂度退化的问题。
所以,平衡二叉查找树中“平衡”的意思,其实就是让整棵树左右看起来比较“对称”、比
较“平衡”,不要出现左子树很高、右子树很矮的情况。这样就能让整棵树的高度相对来说
低一些,相应的插入、删除、查找等操作的效率高一些。
所以,如果我们现在设计一个新的平衡二叉查找树,只要树的高度不比 log n 大很多(比
如树的高度仍然是对数量级的),尽管它不符合我们前面讲的严格的平衡二叉查找树的定
义,但我们仍然可以说,这是一个合格的平衡二叉查找树。
如何定义一棵“红黑树”?
平衡二叉查找树其实有很多,比如,Splay Tree(伸展树)、Treap(树堆)等,但是我们
提到平衡二叉查找树,听到的基本都是红黑树。它的出镜率甚至要高于“平衡二叉查找
树”这几个字,有时候,我们甚至默认平衡二叉查找树就是红黑树,那我们现在就来看看这
个“明星树”。
红黑树的英文是“Red-Black Tree”,简称 R-B Tree。它是一种不严格的平衡二叉查找
树,我前面说了,它的定义是不严格符合平衡二叉查找树的定义的。那红黑树究竟是怎么定
义的呢?
顾名思义,红黑树中的节点,一类被标记为黑色,一类被标记为红色。除此之外,一棵红黑
树还需要满足这样几个要求:
这里的第二点要求“叶子节点都是黑色的空节点”,稍微有些奇怪,它主要是为了简化红黑
树的代码实现而设置的,下一节我们讲红黑树的实现的时候会讲到。这节我们暂时不考虑这
一点,所以,在画图和讲解的时候,我将黑色的、空的叶子节点都省略掉了。
为了让你更好地理解上面的定义,我画了两个红黑树的图例,你可以对照着看下。
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根节点是黑色的;
每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL),也就是说,叶子节点不存储数据;
任何相邻的节点都不能同时为红色,也就是说,红色节点是被黑色节点隔开的;
每个节点,从该节点到达其可达叶子节点的所有路径,都包含相同数目的黑色节点;
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