二叉搜索树有其自身的缺陷,假如往树中插入的元素有序或者接近有序,二叉搜索树就会退化成单支树,时间复杂度会退化成O(N),因此map、set等关联式容器的底层结构是对二叉树进行了平衡处理,即采用平衡树来实现。
AVL
树
- AVL树的概念
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二叉搜索树虽可以缩短查找的效率,但 如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树,查找元素相当 于在顺序表中搜索元素,效率低下 。因此,两位俄罗斯的数学家 G.M.Adelson-Velskii 和 E.M.Landis 在 1962 年发明了一种解决上述问题的方法:当向二叉搜索树中插入新结点后,如果能保证每个结点的左右子树高度之 差的绝对值不超过 1( 需要对树中的结点进行调整 ) ,即可降低树的高度,从而减少平均搜索长度。
- 一棵AVL树或者是空树,或者是具有以下性质的二叉搜索树:
- 它的左右子树都是AVL树
- 左右子树高度之差(简称平衡因子)的绝对值不超过1(-1/0/1)
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如果一棵二叉搜索树是高度平衡的,它就是AVL树。如果它有n个结点,其高度可保持在
,搜索时间复杂度
红黑树
- 红黑树的概念
- 红黑树,是一种二叉搜索树,但在每个结点上增加一个存储位表示结点的颜色,可以是Red或Black。 通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制,红黑树确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍,因而是接近平衡的。
- 红黑树的性质
- 每个结点不是红色就是黑色
- 根节点是黑色的
- 如果一个节点是红色的,则它的两个孩子结点是黑色的
- 对于每个结点,从该结点到其所有后代叶结点的简单路径上,均包含相同数目的黑色结点
- 每个叶子结点都是黑色的(此处的叶子结点指的是空结点)
- 红黑树结构
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为了后续实现关联式容器简单,红黑树的实现中增加一个头结点,因为跟节点必须为黑色,为了与根节点进行区分,将头结点给成黑色,并且让头结点的 pParent 域指向红黑树的根节点, pLeft 域指向红黑树中最小的节点,pRight 域指向红黑树中最大的节点
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- 红黑树的插入操作
- 红黑树是二叉搜索树: 按照二叉搜索树的性质插入新节点
- 找新节点在树中的插入位置并保存其双亲
- 插入新节点
- 检测新节点插入后是否违反性质三︰是否存在连在一起的红色节点
- 因为: 新节点的默认颜色是红色
- 情况一: 叔叔节点存在 & 红色
- 前提: 叔叔不存在 || 叔叔节点存在但是颜色是黑色的
- 情况二: cur在双亲的左侧
- 情况三: cur在双亲的右侧
- 红黑树是二叉搜索树: 按照二叉搜索树的性质插入新节点
- 红黑树的验证
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检测其是否满足二叉搜索树 ( 中序遍历是否为有序序列 )
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检测其是否满足红黑树的性质
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红黑树与
AVL
树的比较
- 红黑树和AVL树都是高效的平衡二叉树,增删改查的时间复杂度都是
- 红黑树不追求绝对平衡,其只需保证最长路径不超过最短路径的2倍,相对而言,降低了插入和旋转的次数,所以在经常进行增删的结构中性能比AVL树更优
- 而且红黑树实现比较简单,所以实际运用中红黑树更多