Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之紅黑樹的真正理解
真正的幫助大家理解紅黑樹:
一、紅黑樹所處數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的位置:
在JDK源碼中, 有treeMap和JDK8的HashMap都用到了紅黑樹去存儲
紅黑樹可以看成B樹的一種:
從二叉樹看,紅黑樹是一顆相對平衡的二叉樹
二叉樹-->搜索二叉樹-->平衡搜索二叉樹--> 紅黑樹
從N階樹看,紅黑樹就是一顆 2-3-4樹
N階樹-->B(B-)樹
故我提取出了紅黑樹部分的源碼,去說明紅黑樹的理解
看之前,理解紅黑樹的幾個特性,后面的操作都是為了讓樹符合紅黑樹的這幾個特性,從而滿足對查找效率的O(logn)
二、紅黑樹特性,以及保持的手段
1.根和葉子節(jié)點都是黑色的
2.不能有有連續(xù)兩個紅色的節(jié)點
3.從任一節(jié)點到它所能到達得葉子節(jié)點的所有簡單路徑都包含相同數(shù)目的黑色節(jié)點
這幾個特效,個人理解就是規(guī)定了紅黑樹是一顆2-3-4的B樹了,從而滿足了O(logn)查找效率
保持特性的手段,通過下面這些手段,讓紅黑樹滿足紅黑樹的特性,如果要嘗試?yán)斫?,可以?-3-4樹的向上增長,后面有詳細介紹
當(dāng)然,這些改變也都是在O(logn)內(nèi)完成的,主要改變方式有
1.改變顏色
2.左旋
3.右旋
三、從JDK源碼來理解
主要看我的注釋,邏輯的理解
先看TreeMap
//對treeMap的紅黑樹理解注解. 2017.02.16 by 何錦彬 JDK,1.7.51<br> <br>/** From CLR */ private void fixAfterInsertion(Entry<K, V> x) { //新加入紅黑樹的默認(rèn)節(jié)點就是紅色 x.color = RED; /** * 1. 如為根節(jié)點直接跳出 */ while (x != null && x != root && x.parent.color == RED) { if (parentOf(x) == leftOf(parentOf(parentOf(x)))) { //如果X的父節(jié)點(P)是其父節(jié)點的父節(jié)點(G)的左節(jié)點 //即 下面這種情況 /** * G * P(RED) U */ //獲取其叔(U)節(jié)點 Entry<K, V> y = rightOf(parentOf(parentOf(x))); if (colorOf(y) == RED) { // 這種情況,對應(yīng)下面 圖:情況一 /** * G * P(RED) U(RED) * X */ //如果叔節(jié)點是紅色的(父節(jié)點有判斷是紅色). 即是雙紅色,比較好辦,通過改變顏色就行. 把P和U都設(shè)置成黑色然后,X加到P節(jié)點。 G節(jié)點當(dāng)作新加入節(jié)點繼續(xù)迭代 setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(y, BLACK); setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); x = parentOf(parentOf(x)); } else { //處理紅父,黑叔的情況 if (x == rightOf(parentOf(x))) { // 這種情況,對應(yīng)下面 圖:情況二 /** * G * P(RED) U(BLACK) * X */ //如果X是右邊節(jié)點 x = parentOf(x); // 進行左旋 rotateLeft(x); } //左旋后,是這種情況了,對應(yīng)下面 圖:情況三 /** * G * P(RED) U(BLACK) * X */ // 到這,X只能是左節(jié)點了,而且P是紅色,U是黑色的情況 //把P改成黑色,G改成紅色,以G為節(jié)點進行右旋 setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); rotateRight(parentOf(parentOf(x))); } } else { //父節(jié)點在右邊的 /** * G * U P(RED) */ //獲取U Entry<K, V> y = leftOf(parentOf(parentOf(x))); if (colorOf(y) == RED) { //紅父紅叔的情況 /** * G * U(RED) P(RED) */ setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(y, BLACK); setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); //把G當(dāng)作新插入的節(jié)點繼續(xù)進行迭代 x = parentOf(parentOf(x)); } else { //紅父黑叔,并且是右父的情況 /** * G * U(RED) P(RED) */ if (x == leftOf(parentOf(x))) { //如果插入的X是左節(jié)點 /** * G * U(BLACK) P(RED) * X */ x = parentOf(x); //以P為節(jié)點進行右旋 rotateRight(x); } //右旋后 /** * G * U(BLACK) P(RED) * X */ setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); //以G為節(jié)點進行左旋 rotateLeft(parentOf(parentOf(x))); } } } //紅黑樹的根節(jié)點始終是黑色 root.color = BLACK; }
再看看HashMap的實現(xiàn),在HashMap中,在JDK8后開始用紅黑樹代替鏈表,查找由O(n) 變成了 O(Logn)
源碼分析如下:
for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //JDK8 的hashmap,鏈表到了8就需要變成顆紅黑樹了 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; }
紅黑樹的維護代碼部分如下:
//hashmap的紅黑樹平衡 static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root, TreeNode<K,V> x) { x.red = true; //死循環(huán)加變量定義,總感覺JAVA很少這樣寫代碼 哈 for (TreeNode<K,V> xp, xpp, xppl, xppr;;) { //xp X父節(jié)點, XPP X的祖父節(jié)點, XPPL 祖父左節(jié)點 XXPR 祖父右節(jié)點 if ((xp = x.parent) == null) { x.red = false; return x; } // 如果父節(jié)點是黑色, 或者XP父節(jié)點是空,直接返回 else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null) return root; // 下面的代碼就和上面的很treeMap像了, if (xp == (xppl = xpp.left)) { // 第一種情況, 賦值xppl //父節(jié)點是左節(jié)點的情況,下面這種 /** * G * P(RED) U */ if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) { //如果紅叔的情況 // 這種情況,對應(yīng)下面 圖:情況一 /** * G * P(RED) U(RED) * X */ //改變其顏色, xppr.red = false; xp.red = false; xpp.red = true; x = xpp; } else { // 黑叔的情況 // 這種情況 /** * G * P(RED) U(BLACK) */ if (x == xp.right) { //如果插入節(jié)點在右邊 這種 // 這種情況,對應(yīng)下面 圖:情況二 /** * G * P(RED) U(BLACK) * X */ //需要進行左旋 root = rotateLeft(root, x = xp); xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent; } //左旋后情況都是這種了,對應(yīng)下面 圖:情況三 /** * G * P(RED) U(BLACK) * X */ // 到這,X只能是左節(jié)點了,而且P是紅色,U是黑色的情況 if (xp != null) { //把P改成黑色,G改成紅色, 以G為節(jié)點進行右旋 xp.red = false; if (xpp != null) { xpp.red = true; root = rotateRight(root, xpp); } } } } else { //父節(jié)點在右邊的 /** * G * U P(RED) */ //獲取U if (xppl != null && xppl.red) { //紅父紅叔的情況 /** * G * U(RED) P(RED) */ xppl.red = false; xp.red = false; xpp.red = true; x = xpp; } else { if (x == xp.left) { //如果插入的X是右節(jié)點 /** * G * U(BLACK) P(RED) * X */ root = rotateRight(root, x = xp); xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent; } //右旋后 /** * G * U(BLACK) P(RED) * X */ if (xp != null) { //把P改成黑色,G改成紅色, xp.red = false; if (xpp != null) { xpp.red = true; //以G節(jié)點左旋 root = rotateLeft(root, xpp); } } } } }
情況圖如下
情況1
情況2
情況3
JDK源碼處理紅黑樹的流程圖
可見,其實處理邏輯實現(xiàn)都一樣的
三、個人對紅黑樹理解的方法
1. 如何理解紅黑樹的O(lgN)的特性?
從2-3-4樹去理解
紅黑樹,其實是一顆 2-3-4的B樹,B樹都是向上增長的,如果不理解向上增長可以先看看2-3樹,這樣理解就能知道為什么能O(logn)的查找了
2.如何理解紅黑樹的紅黑節(jié)點意義?
可以把紅色節(jié)點看成是連接父節(jié)點的組成的一個大節(jié)點(2個或3個或4個節(jié)點組成的一個key),如下:
(此圖轉(zhuǎn)自網(wǎng)上)
紅色的就是和父節(jié)點組成了大節(jié)點,
比如
節(jié)點7和6,6是紅色節(jié)點組成,故和它父節(jié)點7組成了一個大節(jié)點,即 2-3-4樹的 6, 7節(jié)點
又如
節(jié)點 9和10和11,9和10為紅色節(jié)點,故和10組成了一個2-3-4的3階節(jié)點, 9,10,11(注意順序有的關(guān)性)
3.B樹是如何保持O(lgn)的復(fù)雜度的呢?
B+樹都是從底布開始往上生長,自動平衡,如 2-3-4樹,當(dāng)節(jié)點達到了3個時晉升到上個節(jié)點,所以不會產(chǎn)生單獨生長一邊的情況,形成平衡。
留個問題
4.數(shù)據(jù)庫里的索引為什么不用紅黑樹而是用B+樹(Mysql)呢?
后續(xù)解答
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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