【Java实现红黑树的插入操作】

本文探讨了Java HashMap在JDK1.8中如何实现红黑树的插入操作,详细解析了插入过程中如何保持红黑树的性质,包括不同情况下的节点颜色调整和旋转操作。同时,提供了插入操作的测试结果,为后续的删除操作奠定了基础。

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Java HashMap<jdk1.8> 实现插入操作

看此篇文章之前需要先了解二叉平衡树和二叉搜索树,本篇文章不在此赘述。该文章的内容主要是红黑树的插入和删除操作。

红黑树的基本性质
1.每个节点只能是红色或者黑色。
2.根节点必须是黑色。
3.红色的节点,它的叶节点只能是黑色。
4.从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。

下图是一个红黑树的例子:

一个红黑树的例子

红黑树内涉及的节点类代码如下:

public class Node<K,V> implements Serializable,Comparable<Node<K,V>> {
    private int color; //用来标记节点颜色
    private K key;     
    private V value;
    private Node<K,V> pro; //parent
    private Node<K,V> left; //left child
    private Node<K,V> right; //right child


    public Node(int color, K key, V value, Node<K, V> pro, Node<K, V> left, Node<K, V> right) {
        this.color = color;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.pro = pro;
        this.left = left;
        this.right = right;
    }

    public int getColor() {
        return color;
    }

    public void setColor(int color) {
        this.color = color;
    }

    public K getKey() {
        return key;
    }

    public void setKey(K key) {
        this.key = key;
    }

    public V getValue() {
        return value;
    }

    public void setValue(V value) {
        this.value = value;
    }

    public Node<K, V> getPro() {
        return pro;
    }

    public void setPro(Node<K, V> pro) {
        this.pro = pro;
    }

    public Node<K, V> getLeft() {
        return left;
    }

    public void setLeft(Node<K, V> left) {
        this.left = left;
    }

    public Node<K, V> getRight() {
        return right;
    }

    public void setRight(Node<K, V> right) {
        this.right = right;
    }

    public Node() {
    }
    //此处主要是重写了equals方法,为了方便接下来的使用
    @Override
    public boolean equals(Object obj) {  
        if(this==obj) return  true;
        if(obj==null || this.getClass()!=obj.getClass()) return  false;
        Node<?,?> node=(Node<?, ?>) obj;
        return Objects.equals(key,node.key);
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(key);
    }
    //插入数值时比较大小。
    @Override
    public int compareTo(Node<K, V> o) {
        return this.hashCode()-o.hashCode();
    }
}

插入操作实现。

先来说说为什么要插入的是红色节点。插入黑色节点会破坏性质4.
我们先来说说一般二叉搜索树的插入操作。

public void put(K key, V value) {
        Node<K, V> z = new Node<>();
        z.setKey(key);
        z.setValue(value);
        z.setColor(RED);
        this.size++;
        Node<K, V> x = root;
        Node<K, V> y = null;
        while (x != null) {   // find a position to insert
            y = x;
            int sp = z.compareTo(x);
            if (sp < 0) {
                x = x.getLeft();
            } else if (sp > 0) {
                x = x.getRight();
            } else {
                x.setValue(value); //要插入的节点存在,则更新其值,不再进行操作。
                this.size--;
                return;
            }
            z.setPro(y);
        }
        if (y == null) {  //要插入的节点是头结点
            root = z;
        } else if (z.compareTo(y) < 0) {
            y.setLeft(z); // insert into left
        } else if (z.compareTo(y) > 0) {
            y.setRight(z); //insert into right
        }
        
        //插入完成后,有可能破坏红黑树的平衡性(即出现连续的红节点)
        //需要动态的调整
        this.fixup(z);
    }

插入操作的情况有:
1.插入的节点是头结点,置黑,结束。
2.插入的节点存在,更新节点的值,结束。
3.插入的节点的父节点为黑节点,不影响结束。
4.插入的节点的父节点为红色,需要自平衡操作。(这里插入祖父节的左子树为例,右子树是一样的)
4.1.叔叔结点存在并且为红结点
(并且一定为红色节点,若为黑色节点,则父节点和叔节点不平衡,破坏了性质5)
处理操作如图,并将pp作为插入节点继续向上平衡。
无
4.2 叔叔节点不存在,插入结点是其父结点的左子结点
如图操作:在这里插入图片描述
右旋操作:
在这里插入图片描述

4.2 叔叔节点不存在,插入结点是其父结点的右子结点
操作为:
在这里插入图片描述
左旋操作为:
在这里插入图片描述
另外当插入到服务节点的右子树时和上述操作是一样的,这里不在赘述。

调整操作


private void fixup(Node<K, V> z) {
        while (z.getPro() != null && z.getPro().getColor() == RED) {  //parent exist and color is red
            if (z.getPro().getPro() != null) {
                if (z.getPro().equals(z.getPro().getPro().getLeft())) { //parent is left node
                    Node<K, V> y = z.getPro().getPro().getRight(); // uncle node
                    if (y != null && y.getColor() == RED) {     //uncle node exist and color is red
                        z.getPro().setColor(BLACK);            //set the color of parent and uncle  are black
                        y.setColor(BLACK);
                        z.getPro().getPro().setColor(RED);   //set the color of grandpa is red
                        z = z.getPro().getPro();            //current insert node is grandpa 
                    } else {                           //uncle node  not exist or color is black
                        if (z.equals(z.getPro().getRight())) {  //z is right node
                            z = z.getPro();  //1                //this z (1) is different from next z (2)
                            this.leftRotate(z);
                        }
                        z.getPro().setColor(BLACK);//2         // z is left node
                        z.getPro().getPro().setColor(RED);
                        this.rightRotate(z.getPro().getPro());
                    }
                } else if (z.getPro().equals(z.getPro().getPro().getRight())) { //parent is right node
                    Node<K, V> y = z.getPro().getPro().getLeft();
                    if (y != null && y.getColor() == RED) {
                        z.getPro().setColor(BLACK);
                        y.setColor(BLACK);
                        z.getPro().getPro().setColor(RED);
                        z = z.getPro().getPro();
                    } else {
                        if (z.equals(z.getPro().getLeft())) {
                            z = z.getPro();
                            this.rightRotate(z);
                        }
                        z.getPro().setColor(BLACK);
                        z.getPro().getPro().setColor(RED);
                        this.leftRotate(z.getPro().getPro());
                    }
                }
            }
        }
        this.root.setColor(BLACK); //插入的节点为头结点,不要忘记了把颜色设置为黑色
    }

左旋操作

private void leftRotate(Node<K, V> x) {
        Node<K, V> y = x.getRight();
        x.setRight(y.getLeft());
        if (y.getLeft() != null) {
            y.getLeft().setPro(x);
        }
        y.setPro(x.getPro());
        if (x.getPro() == null) {
            this.root = y;
        } else if (x.equals(x.getPro().getLeft())) {
            x.getPro().setLeft(y);
        } else {
            x.getPro().setRight(y);
        }
        y.setLeft(x);
        x.setPro(y);
    }

右旋操作

    private void rightRotate(Node<K, V> x) {
        Node<K, V> y = x.getLeft();
        x.setLeft(y.getRight());
        if (y.getRight() != null) {
            y.getRight().setPro(x);
        }
        y.setPro(x.getPro());
        if (x.getPro() == null) {
            this.root = y;
        } else if (x.equals(x.getPro().getLeft())) {
            x.getPro().setLeft(y);
        } else {
            x.getPro().setRight(y);
        }
        y.setRight(x);
        x.setPro(y);
    }

测试结果(请读者自己根据二叉树的先序遍历和中序遍历重建二叉树,进而验证结果):

 public static void main(String[] args) {
        RBTree<String, Integer> tree = new RBTree<>();
        tree.put("1", 333);
        tree.put("12", 3331);
        tree.put("41", 32);
        tree.put("21", 35);
        tree.put("4", 33343);
        tree.put("33", 3353);
        tree.put("38", 3353);
        tree.put("6", 3353);
        tree.put("52", 3353);
        tree.put("46", 3353);
        tree.inorder(tree.getRoot());
        tree.preOrder(tree.getRoot());
        System.out.println(tree.getDepth(tree.getRoot().getLeft())-tree.getDepth(tree.getRoot().getRight()));
    }

输出:

***InOrder****
Key:1 Value:333
Key:4 Value:33343
Key:6 Value:3353
Key:12 Value:3331
Key:21 Value:35
Key:33 Value:3353
Key:38 Value:3353
Key:41 Value:32
Key:46 Value:3353
Key:52 Value:3353
***preOrder****
Key:33  Color: 0
Key:12  Color: 1
Key:4  Color: 0
Key:1  Color: 1
Key:6  Color: 1
Key:21  Color: 0
Key:41  Color: 1
Key:38  Color: 0
Key:52  Color: 0
Key:46  Color: 1

下篇文章将会实现红黑树的删除操作。

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