红黑树边学边做--python3实现与可视化

最新推荐文章于 2025-05-25 01:17:54 发布

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本文介绍了红黑树的性质和应用，详细讲述了如何使用Python3实现红黑树并进行可视化。通过安装Python环境和graphviz模块，实现了红黑树的插入操作，分析了插入过程的关键步骤，包括节点比较、插入调整等。文章还探讨了不同插入情况下的旋转操作，以保持红黑树的平衡。最后鼓励读者尝试实现删除等其他操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一.红黑树性质和应用

每个节点或是红色的，或是黑色的
根节点是黑色的
每个叶节点（NIL）是黑色的
如果一个节点是红色的，则它的两个子节点都是黑色的
对于每个节点，从该节点到其所有后代叶节点的简单路径上，均包含相同数目的黑色节点。

这五条性质决定了红黑树最长的分支的深度最多是最短分支深度的2倍，因为最短的就是每个节点都是黑的，最长的最多就是红黑相间嘛。这使得红黑树始终处于一个大致平衡的状态，保证了性能。
总而言之，红黑树的最大特点就是即使在最坏情况下，插入，查找，删除等操作的时间复杂度仍然都是O(logn)，并且有多少数据就占用多少内存，相比hashmap更为节省内存。

二.红黑树python3实现与可视化

1).准备工作

首先需要安装python3,我这里的环境是windows7,python3.6。之后需要安装一个可视化模块graphviz，详情参照上一篇博客
https://blog.youkuaiyun.com/qq_35603331/article/details/81591949

2).python实现与讲解

首先直接贴代码

1.python实现

BLACK = 0
RED = 1
from graphviz import Digraph


class Rbtree:
    root = None
    name = None

    def __init__(self, name='rbtree'):
        self.name = name

    def insert(self, point):
        if self.root is None:
            point.color = BLACK
            self.root = point
            return
        self.root.add_child(point)

    def find(self, key):
        if self.root is None:
            print('该树为空树!')
            return None
        return self.root.find(key)

    # def select(self, point):
    # def print(self):
    def view(self):
        graph = Digraph(self.name)
        if self.root is not None:
            self.root.draw(graph)
            graph.view(cleanup=True)


class RbPoint:
    parent = None
    left = None
    right = None
    color = -1  # 节点颜色 0 黑 1红
    key = None
    tree = None

    def __init__(self, key, tree):