C++ 用红黑树模拟实现set、map的示例代码
作者:~yY…s<#>
前言及准备:
set、map的底层结构是红黑树,它们的函数通过调用红黑树的接口来实现,红黑树一些接口需要通过树形迭代器来实现。set是k模型,map是kv模型,红黑树要不要写两份呢?答案是不需要,只用一份即可,通过仿函数来控制。
定义树的节点:
template<class T> struct RBTreeNode { RBTreeNode<T>* _left; RBTreeNode<T>* _right; RBTreeNode<T>* _parent; T _data; Colour _col; RBTreeNode(const T& data) :_left(nullptr) ,_right(nullptr) ,_parent(nullptr) ,_data(data) ,_col(RED) {} };
红黑树有3个指针域,数据域用T来表示,如果是set,那么传过来的是k模型;如果是map,是kv模型。新增的节点的颜色默认是红色(根节点除外)。
一、红黑树接口
1.1 begin
返回的是红黑树的第一个节点,注意,这里的第一个的顺序是按中序遍历来的,所以,第一个节点的位置是树的最左节点。
//返回的迭代器指向的数据可修改 iterator begin() { Node* subLeft = _root; while (subLeft->_left) { subLeft = subLeft->_left; } return iterator(subLeft); } //返回的迭代器指向的数据不可修改 const_iterator begin() const { Node* subLeft = _root; while (subLeft->_left) { subLeft = subLeft->_left; } return const_iterator(subLeft); }
1.2 end
返回的是最后一个节点(最右侧节点)的下一个位置。由于这里实现的红黑树没有头节点,所以只能给nullptr来勉强实现这个迭代器。但是这样其实是不行的,因为对end()位置的迭代器进行 - - 操作,必须要能找最后一个元素,给nullptr就找不到了。如果有头节点,那么end()的位置应该是在头节点的位置。
iterator end() { return iterator(nullptr); } const_iterator end() const { return const_iterator(nullptr); }
1.3 查找
查找的过程与之前写的二叉搜索树没有多大区别,要注意的是返回类型,找到了,返回的是该节点的迭代器,找不到就返回end()。
iterator Find(const K& key) { KeyOfT kot; Node* cur = _root; while (cur) { if (kot(cur->_data) < key) { cur = cur->_right; } else if (kot(cur->_data) > key) { cur = cur->_left; } else { return iterator(cur); } } return end(); }
咋知道是set还是map的数据进行比较,看传过来的类模板参数中的仿函数是set的还是map的。当然,这里只需写好就行,不用关心传过来的是什么,set和map的仿函数内部已经确定好了。
说明一下:
template<class K, class T, class KeyOfT>
这是该红黑树的类模板,K是Find()函数中要对比的数据类型,T是节点的数据域,可能是k模型,也有可能是kv模型。怎么确定呢?通过第三个类模板参数——仿函数来确定。仿函数传的是set的,就是k模型;仿函数传的是map的,就是kv模型。仿函数内部具体实现下面再说。
1.4 插入
为了接近STL库中的insert函数,返回类型是pair,即插入成功,返回该节点的迭代器和true;插入失败,说明该节点已经存在,返回该节点的迭代器和false。
pair<iterator, bool> Insert(const T& data) { //为空 if (_root == nullptr) { _root = new Node(data); _root->_col = BLACK;//根节点都是黑色的,特殊处理 return make_pair(iterator(_root), true); } //非空 KeyOfT kot; Node* cur = _root; Node* parent = nullptr; 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 make_pair(iterator(cur), false); } } //插入新节点 cur = new Node(data);//红色的 if (kot(parent->_data) < kot(data)) { parent->_right = cur; } else { parent->_left = cur; } cur->_parent = parent; Node* newnode = cur; //调整颜色 while (parent && parent->_col == RED) { Node* grandfather = parent->_parent;//爷爷节点 //父节点在爷爷节点的左边,那么叔叔节点在右边 if (parent == grandfather->_left) { Node* uncle = grandfather->_right; //情况一:叔叔存在且为红 if (uncle && uncle->_col == RED) { grandfather->_col = RED; uncle->_col = parent->_col = BLACK; cur = grandfather;//爷爷不是根,向上更新 parent = cur->_parent; } //情况二:叔叔不存在/存在且为黑 else { //单旋 if (cur == parent->_left) { RotateR(grandfather);//右单旋 parent->_col = BLACK;//变色 grandfather->_col = RED; } //左右双旋 // cur == parent->_right else { RotateL(parent);//先左单旋 RotateR(grandfather);//再右单旋 grandfather->_col = RED;//变色 cur->_col = BLACK; } } } else//父节点在右边,叔叔在左边 { Node* uncle = grandfather->_left; //情况一:叔叔存在且为红 if (uncle && uncle->_col == RED) { grandfather->_col = RED; uncle->_col = parent->_col = BLACK; cur = grandfather;//爷爷不是根,向上更新 parent = cur->_parent; } //情况二:叔叔不存在/存在且为黑 else { //单旋 if (cur == parent->_right) { RotateL(grandfather);//左单旋 parent->_col = BLACK;//变色 grandfather->_col = RED; } //右左双旋 // cur == parent->_left else { RotateR(parent);//先右单旋 RotateL(grandfather);//再左单旋 grandfather->_col = RED;//变色 cur->_col = BLACK; } break;//经过情况二后跳出 } } } _root->_col = BLACK;//统一处理,根必须是黑的 return make_pair(iterator(newnode), true); }
1.5 左单旋和右单旋
这两个就是之前的,这里不作重复叙述了
//左单旋 void RotateL(Node* parent) { Node* subR = parent->_right; Node* subRL = subR->_left; parent->_right = subRL; //不为空 if (subRL) { subRL->_parent = parent; } subR->_left = parent; Node* ppnode = parent->_parent; parent->_parent = subR; //处理parent如果为根 if (parent == _root) { _root = subR; subR->_parent = nullptr; } //不为根,处理与ppnode的连接 else { if (ppnode->_left == parent) { ppnode->_left = subR; } else { ppnode->_right = subR; } subR->_parent = ppnode; } } //右单旋 void RotateR(Node* parent) { Node* subL = parent->_left; Node* subLR = subL->_right; parent->_left = subLR; //不为空 if (subLR) { subLR->_parent = parent; } subL->_right = parent; Node* ppnode = parent->_parent; parent->_parent = subL; if (parent == _root) { _root = subL; subL->_parent = nullptr; } else { if (ppnode->_left == parent) { ppnode->_left = subL; } else { ppnode->_right = subL; } subL->_parent = ppnode; } }
二、树形迭代器(正向)
2.1 前置++
首先要清楚的是++到下一个节点位置是按中序遍历走的,主要有两种情况:
- 该节点有右子树
- 该节点没有右子树
有右子树
总结:有右子树++后的下一个节点是右子树的最左节点
没有右子树
总结:没有右子树++后下一个节点是祖先节点中左孩子是当前节点(原来节点的位置)或者左孩子是当前节点的父亲的那个祖先
有点弯,再来图捋一捋:
前置- -的逻辑与前置++刚好相反
template<class T, class Ref, class Ptr> struct RBTreeIterator { typedef RBTreeNode<T> Node; typedef RBTreeIterator<T, Ref, Ptr> Self; Node* _node; RBTreeIterator(Node* node) :_node(node) {} Ref operator*() { return _node->_data; } Ptr operator->() { return &_node->_data; } //前置++ Self& operator++() { //右子树存在 if (_node->_right) { //下一个节点在右子树的最左边 Node* subLeft = _node->_right; while (subLeft->_left) { subLeft = subLeft->_left; } _node = subLeft; } //右子树不存在 else { Node* cur = _node; Node* parent = cur->_parent; //cur是parent的左子树,parent就是下一个 while (parent && parent->_right == cur) { cur = parent; parent = parent->_parent; } _node = parent; } return *this; } //前置-- Self& operator--()//与前置++的逻辑相反 { //左子树存在 if (_node->_left) { //下一个节点是左子树的最右一个 Node* subRight = _node->_left; while (subRight->_right) { subRight = subRight->_right; } _node = subRight; } //左子树不存在 else { Node* cur = _node; Node* parent = cur->_parent; //cur是parent的右子树时parent就是下一个 while (parent && parent->_left == cur) { cur = parent; parent = parent->_parent; } _node = parent; } return *this; } bool operator!=(const Self& s) { return _node != s._node; } bool operator==(const Self& s) { return _node == s._node; } };
三、模拟实现set
set是k模型,仿函数返回的只有key值。其他接口调用红黑树的
template<class K> class set { //仿函数 struct SetKeyOfT { const K& operator()(const K& key) { return key; } }; public: typedef typename RBTree<K, const K, SetKeyOfT>::iterator iterator; typedef typename RBTree<K, const K, SetKeyOfT>::const_iterator const_iterator; //迭代器 iterator begin() { return _t.begin(); } const_iterator begin() const { return _t.begin(); } iterator end() { return _t.end(); } const_iterator end() const { return _t.end(); } //插入 pair<iterator, bool> Insert(const K& key) { return _t.Insert(key); } //查找 iterator Find(const K& key) { _t.Find(key); } private: RBTree<K, const K, SetKeyOfT> _t; };
四、模拟实现map
map是kv模型,仿函数返回的取kv中的key值。其他接口调用红黑树的,除此之外,多了一个operator[]
template<class K, class V> class map { struct MapKeyOfT { const K& operator()(const pair<K, V>& kv) { return kv.first; } }; public: typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::iterator iterator; typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::const_iterator const_iterator; //迭代器 iterator begin() { return _t.begin(); } const_iterator begin() const { return _t.begin(); } iterator end() { return _t.end(); } const_iterator end() const { return _t.end(); } //插入 pair<iterator, bool> Insert(const pair<K, V>& kv) { return _t.Insert(kv); } //查找 iterator Find(const K& key) { _t.Find(key); } //operator[] V& operator[](const K& key) { pair<iterator, bool> ret = Insert(make_pair(key, V())); return ret.first->second; } private: RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT> _t; };
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