无论你觉得自己多么的了不起，也永远有人比你更强。💓💓💓
目录
•✨说在前面
亲爱的读者们大家好！💖💖💖，我们又见面了，上一篇文章我给大家详细讲解了红黑树的实现。如果大家没有掌握好相关的知识，上一篇篇文章讲解地很详细，可以再回去看看，特别是旋转的部分，复习一下，再进入今天的内容。
我们上次给大家讲解了红黑树，我们今天就利用红黑树来封装一下map和set，再来模拟实现一下吧。建议大家先将红黑树学好，它是map和set的底层。如果大家准备好了，那就接着往下看吧~
👇👇👇
💘💘💘知识连线时刻（直接点击即可）🎉🎉🎉复习回顾🎉🎉🎉
博主主页传送门：愿天垂怜的博客
🍋知识点一：源码及框架分析
SGI-STL30版本源代码，map和set的源代码在map/set/stl_map.h/stl_set.h/stl_tree.h等几个头文件
中。大家感兴趣可以看这里：STL源码
map和set的实现结构框架核心部分截取出来如下：
// set
#ifndef __SGI_STL_INTERNAL_TREE_H
#include <stl_tree.h>
#endif
#include <stl_set.h>
#include <stl_multiset.h>
// map
#ifndef __SGI_STL_INTERNAL_TREE_H
#include <stl_tree.h>
#endif
#include <stl_map.h>
#include <stl_multimap.h>
// stl_set.h
template <class Key, class Compare = less<Key>, class Alloc = alloc>
class set {
public:
// typedefs:
typedef Key key_type;
typedef Key value_type;
private:
typedef rb_tree<key_type, value_type,
identity<value_type>, key_compare, Alloc> rep_type;
rep_type t; // red-black tree representing set
};
// stl_map.h
template <class Key, class T, class Compare = less<Key>, class Alloc = alloc>
class map {
public:
// typedefs:
typedef Key key_type;
typedef T mapped_type;
typedef pair<const Key, T> value_type;
private:
typedef rb_tree<key_type, value_type,
select1st<value_type>, key_compare, Alloc> rep_type;
rep_type t; // red-black tree representing map
};
// stl_tree.h
struct __rb_tree_node_base
{
typedef __rb_tree_color_type color_type;
typedef __rb_tree_node_base* base_ptr;
color_type color;
base_ptr parent;
base_ptr left;
base_ptr right;
};
// stl_tree.h
template <class Key, class Value, class KeyOfValue, class Compare, class Alloc
= alloc>
class rb_tree {
protected:
typedef void* void_pointer;
typedef __rb_tree_node_base* base_ptr;
typedef __rb_tree_node<Value> rb_tree_node;
typedef rb_tree_node* link_type;
typedef Key key_type;
typedef Value value_type;
public:
// insert用的是第二个模板参数做形参
pair<iterator, bool> insert_unique(const value_type& x);
// erase和find用的是第一个模板参数做形参
size_type erase(const key_type& x);
iterator find(const key_type& x);
protected:
size_type node_count; // keeps track of size of tree
link_type header;
};
template <class Value>
struct __rb_tree_node : public __rb_tree_node_base
{
typedef __rb_tree_node<Value>* link_type;
Value value_field;
};1. 通过下图对框架的分析，我们可以看到源码中rb_tree用了一个巧妙的泛型思想实现，rb_tree是实现key的搜索场景，还是key/value的搜索场景不是直接写死的，而是由第二个模板参数Value决定_rb_tree_node中存储的数据类型。
2. set实例化rb_tree时第二个模板参数给的是key，map实例化rb_tree时第二个模板参数给的是pair<const key, T>，这样一颗红黑树既可以实现key搜索场景的set，也可以实现key/value搜索场景的map。
3. 要注意⼀下，源码里面模板参数是用T代表value，而内部写的value_type不是我们我们日常key/value场景中说的value，源码中的value_type反而是红黑树结点中存储的真实的数据的类型。
4. rb_tree第二个模板参数Value已经控制了红黑树结点中存储的数据类型，为什么还要传第一个模板参数Key呢？尤其是set，两个模板参数是一样的，这是很多同学这时的一个疑问。要注意的是对于map和set，find/erase时的函数参数都是Key，所以第一个模板参数是传给find/erase等函数做形
参的类型的。对于set而言两个参数是一样的，但是对于map而言就完全不一样了，map insert的是pair对象，但是find和ease的是Key对象。
5. 吐槽一下，这里源码命名风格比较乱，set模板参数用的Key命名，map用的是Key和T命名，而rb_tree用的又是Key和Value，可见大佬有时写代码也不是非常规范。
🍋知识点二：模拟实现map和set
•🌰1.实现出复用红黑树的框架，并支持insert
1. 参考源码框架，map和set复用之前我们实现的红黑树。
2. 我们这里相比源码调整一下，key参数就用K，value参数就用V，红黑树中的数据类型，我们使用T。
3. 其次因为RBTree实现了泛型不知道T参数导致是K，还是pair<K, V>，那么insert内部进行插入逻辑比较时，就没办法进行比较，因为pair的默认支持的是key和value一起参与比较，我们需要时的任何时候只比较key，所以我们在map和set层分别实现一个MapKeyOfT和SetKeyOfT的仿函数传给RBTree的KeyOfT，然后RBTree中通过KeyOfT仿函数取出T类型对象中的key，再进行比较，具体细节参考如下代码实现。
//源码中pair支持的比较
template <class T1, class T2>
bool operator< (const pair<T1, T2>& lhs, const pair<T1, T2>& rhs)
{
return lhs.first < rhs.first || (!(rhs.first < lhs.first) &&
lhs.second < rhs.second);
}
//Mymap.h
namespace crayon
{
template<class K, class V>
class map
{
struct MapKeyOfT
{
const K& operator()(const pair<K, V>& kv)
{
return kv.first;
}
};
public:
bool insert(const pair<K, V>& kv)
{
return _t.Insert(kv);
}
private:
RBTree<K, pair<K, V>, MapKeyOfT> _t;
};
}
//Myset.h
namespace crayon
{
template<class K>
class set
{
struct SetKeyOfT
{
const K& operator()(const K& key)
{
return key;
}
};
public:
bool insert(const K& key)
{
return _t.Insert(key);
}
private:
RBTree<K, K, SetKeyOfT> _t;
};
}
//RBTree.h
//定义颜色的枚举类型
enum Color
{
RED,
BLACK
};
//定义红黑树的节点的数据结构
template<class T>
struct RBTreeNode
{
T _data;
RBTreeNode<T>* _left;
RBTreeNode<T>* _right;
RBTreeNode<T>* _parent;
Color _col;
RBTreeNode(const T& data)
:_data(data), _left(nullptr), _right(nullptr), _parent(nullptr)
{}
};
//定义红黑树的数据结构
template<class K, class T, class KeyOfT>
class RBTree
{
typedef RBTreeNode<T> Node;
public:
//插入
bool Insert(const T& data)
{
if (_root == nullptr)
{
_root = new Node(data);
_root->_col = BLACK;
return true;
}
Node* cur = _root;
Node* parent = nullptr;
KeyOfT kot;
while (cur)
{
if (kot(cur->_data) < kot(data))
{
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (kot(cur->_data) > kot(_data))
{
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else return false;
}
cur = new Node(data);
cur->_col = RED;
if (kot(parent->_data) < kot(data))
{
parent->_right = cur;
}
else parent->_left = cur;
cur->_parent = parent;
while (parent && parent->_col == RED)
{
Node* grandfather = parent->_parent;
if (parent == grandfather->_left)
{
Node* uncle = grandfather->_right;
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
//变色
uncle->_col = parent->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
//继续向上更新
cur = grandfather;
parent = cur->_parent;
}
else
{
if (cur == parent->_left)
{
RotateR(grandfather);
parent->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
}
else
{
RotateL(parent);
RotateR(grandfather);
cur->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
}
break;
}
}
else
{
Node* uncle = grandfather->_left;
if (uncle && uncle->_col == RED)
{
//变色
uncle->_col = parent->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
//继续向上更新
cur = grandfather;
parent = cur->_parent;
}
else
{
if (cur == parent->_right)
{
RotateL(grandfather);
parent->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
}
else
{
RotateR(parent);
RotateL(grandfather);
cur->_col = BLACK;
grandfather->_col = RED;
}
break;
}
}
}
_root->_col = BLACK;
return true;
}
//右单旋
void RotateR(Node* parent)
{
Node* subL = parent->_left;
Node* subLR = subL->_right;
parent->_left = subLR;
if (subLR)
subLR->_parent = parent;
Node* pParent = parent->_parent;
subL->_right = parent;
parent->_parent = subL;
if (nullptr == pParent)
{
_root = subL;
subL->_parent = nullptr;
}
else
{
if (parent == pParent->_left)
{
pParent->_left = subL;
}
else pParent->_right = subL;
subL->_parent = pParent;
}
}
//左单旋
void RotateL(Node* parent)
{
Node* subR = parent->_right;
Node* subRL = subR->_left;
parent->_right = subRL;
Node* pParent = parent->_parent;
if (subRL)
subRL->_parent = parent;
subR->_left = parent;
parent->_parent = subR;
if (nullptr == pParent)
{
_root = subR;
subR->_parent = nullptr;
}
else
{
if (parent == pParent->_left)
{
pParent->_left = subR;
}
else pParent->_right = subR;
subR->_parent = pParent;
}
}
//树的高度
int TreeHeight()
{
return _Height(_root);
}
//树的大小
int Size()
{
return _Size(_root);
}
private:
int _Height(Node* root)
{
if (nullptr == root)
{
return 0;
}
return fmax(_Height(root->_left), _Height(root->_right)) + 1;
}
int _Size(Node* root)
{
if (nullptr == root)
{
return 0;
}
return _Size(root->_left) + _Size(root->_right) + 1;
}
Node* _root = nullptr;
};
•🌰2.支持iterator的实现
iterator实现思路分析
1. iterator实现的大框架跟list的iterator思路是一致的，用一个类型封装结点的指针，再通过重载运算符实现，迭代器像指针一样访问的行为。
2.这里的难点是operator++和operator--的实现。之前使用部分，我们分析了，map和set的迭代器走的是中序遍历，左子树->根结点->右子树，那么begin()会返回中序第一个结点的iterator也就是10所在结点的迭代器。
3. 迭代器++的核心逻辑就是不看全局，只看局部，只考虑当前中序局部要访问的下一个结点。
4. 迭代器++时，如果it指向的结点的右子树不为空，代表当前结点已经访问完了，要访问下一个结点是右子树的中序第一个，一棵树中序第一个是最左结点，所以直接找右子树的最左结点即可。
5. 迭代器++时，如果it指向的结点的右子树为空，代表当前结点已经访问完了且当前结点所在的子树也访问完了，要访问的下一个结点在当前结点的祖先里面，所以要沿着当前结点到根的祖先路径向上找。
6. 如果当前结点是父亲的左，根据中序左子树->根结点->右子树，那么下一个访问的结点就是当前结点的父亲；如下图：it指向25，25右为空，25是30的左，所以下一个访问的结点就是30。
7. 如果当前结点是父亲的右，根据中序左子树->根结点->右子树，当前当前结点所在的子树访问完了，当前结点所在父亲的子树也访问完了，那么下一个访问的需要继续往根的祖先中去找，直到找到孩子是父亲左的那个祖先就是中序要访问的下个结点。如下图：it指向15，15右为空，15是10的右，15所在子树话访问完了，10所在子树也访问完了，继续往上找，10是18的左，那么下一个访问的结点就是18。
8. end()如何表示呢？如下图：当it指向50时，++it时，50是40的右，40是30的右，30是18的右，18到根没有父亲，没有找到孩子是父亲左的那个祖先，这是父亲为空了，那我们就把it中的结点指针置为nullptr，我们用nullptr去充当end。需要注意的是stl源码中，红黑树增加了一个哨兵位头结点做为end()，这哨兵位头结点和根互为父亲，左指向最左结点，右指向最右结点。相比我们用nullptr作为end()，差别不大，他能实现的，我们也能实现。只是--end()判断到结点时空，特殊处理一下，让迭代器结点指向最右结点。具体参考迭代器--实现。
9. 迭代器--的实现跟++的思路完全类似，逻辑正好反过来即可，因为他访问顺序是右子树->根结点->左子树，具体参考下面代码实现。
9. set的iterator也不支持修改，我们把set的第二个模板参数改成const K即可， RBTree<K, const K, SetKeyOfT> _t;
10. map的iterator不支持修改key但是可以修改value，我们把map的第二个模板参数pair的第一个参数改成const K即可， RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT> _t;
11. 支持持完整的迭代器还有很多细节需要修改，具体参考下面的代码。
iterator核心源代码
struct __rb_tree_base_iterator
{
typedef __rb_tree_node_base::base_ptr base_ptr;
base_ptr node;
void increment()
{
if (node->right != 0) {
node = node->right;
while (node->left != 0)
node = node->left;
}
else {
base_ptr y = node->parent;
while (node == y->right) {
node = y;
y = y->parent;
}
if (node->right != y)
node = y;
}
}
void decrement()
{
if (node->color == __rb_tree_red &&
node->parent->parent == node)
node = node->right;
else if (node->left != 0) {
base_ptr y = node->left;
while (y->right != 0)
y = y->right;
node = y;
}
else {
base_ptr y = node->parent;
while (node == y->left) {
node = y;
y = y->parent;
}
node = y;
}
}
};
template <class Value, class Ref, class Ptr>
struct __rb_tree_iterator : public __rb_tree_base_iterator
{
typedef Value value_type;
typedef Ref reference;
typedef Ptr pointer;
typedef __rb_tree_iterator<Value, Value&, Value*> iterator;
__rb_tree_iterator() {}
__rb_tree_iterator(link_type x) { node = x; }
__rb_tree_iterator(const iterator& it) { node = it.node; }
reference operator*() const { return link_type(node)->value_field; }
#ifndef __SGI_STL_NO_ARROW_OPERATOR
pointer operator->() const { return &(operator*()); }
#endif /* __SGI_STL_NO_ARROW_OPERATOR */
self& operator++() { increment(); return *this; }
self& operator--() { decrement(); return *this; }
inline bool operator==(const __rb_tree_base_iterator& x,
const __rb_tree_base_iterator& y) {
return x.node == y.node;
}
inline bool operator!=(const __rb_tree_base_iterator& x,
const __rb_tree_base_iterator& y) {
return x.node != y.node;
}
}
有关iterator的实现可以在最开始的前言或者后面我给的链接里面查看。
•🌰3.map支持[ ]
1. map要支持[]主要需要修改insert返回值支持，修改RBtree中的insert返回值为：
pair<Iterator, bool> Insert(const T& data)2. 有了insert⽀持[]实现就很简单了
//插入
pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& kv)
{
return _t.Insert(kv);
}
//[]查找
V& operator[](const K& key)
{
pair<iterator, bool> ret = _t.Insert({ key,V() });
return ret.first->second;
}
•🌰4. map和set实现代码
大家对map、set的模拟实现代码感兴趣的，可以看看这儿：封装红黑树实现mymap和myset
• ✨SumUp结语
到这里本篇文章的内容就结束了，本节给大家说明了一下改写红黑树从而实现map和set中的几个关键点。希望大家能够认真学习，打好基础，迎接接下来的挑战，期待大家继续捧场~💖💖💖
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
