红黑树解密:为什么根节点必须是黑色,两个红色节点不能挨着?

红黑树解密:为什么根节点必须是黑色,两个红色节点不能挨着?

  • 博主简介
  • 一、引言
    • 1.1、红黑树是什么及其特点
    • 1.2、根节点为黑色和红色节点不连续的性质介绍
  • 二、为何根节点必须是黑色?
  • 三、为何两个红色节点不能挨着?
  • 总结

博主简介


💡一个热爱分享高性能服务器后台开发知识的博主,目标是通过理论与代码实践的结合,让世界上看似难以掌握的技术变得易于理解与掌握。技能涵盖了多个领域,包括C/C++、Linux、Nginx、MySQL、Redis、fastdfs、kafka、Docker、TCP/IP、协程、DPDK等。
👉
🎖️ CSDN实力新星、CSDN博客专家、华为云云享专家
👉
👉我的博客将提供以下内容:
👉
💡1. 高性能服务器后台开发知识深入剖析:深入探讨各种技术的原理和内部工作机制,帮助理解它们的核心概念和使用方法。
👉
💡2. 实践案例与代码分享:分享一些实际项目中的应用案例和代码实现,帮助将理论知识转化为实际应用,并提供实践中的经验和技巧。
👉
💡3. 技术教程和指南:编写简明扼要的教程和指南,帮助初学者入门并逐步掌握这些技术,同时也为有经验的开发者提供深入的技术进阶指导。
👉
💡无论是一个刚入门的初学者,还是一个有经验的开发者,我的博客都将提供有价值的内容和实用的技术指导。


一、引言

通过解释为什么根节点必须是黑色,并探讨为何两个红色节点不能相邻,来详细解密红黑树的特性和原理。文章将提供实例和图解来帮助读者更好地理解这些概念,并最终总结根节点黑色和红色节点分离的重要性。

1.1、红黑树是什么及其特点

红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它在每个节点上增加了一个额外的属性表示节点的颜色,可以是红色或黑色。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
header
nil
nil
nil
nil
nil
// 定义红黑树节点颜色
enum Color {
    RED,
    BLACK
};

// 定义红黑树节点
typedef struct Node {
    int key;
    enum Color color;
    struct Node *parent;
    struct Node *left;
    struct Node *right;
} Node;

// 定义红黑树
typedef struct RedBlackTree {
    Node *root;
    Node *nil;
} RedBlackTree;

红黑树具有以下特点:

  1. 根节点必须是黑色:红黑树的根节点必须是黑色,这是为了保持红黑树的平衡性和性质。

  2. 所有叶子节点(空节点)都是黑色:红黑树的叶子节点都被认为是黑色,而不是使用普通的空节点。这样做是为了简化插入和删除操作的处理。

  3. 红色节点的子节点必须是黑色:如果一个节点是红色,则它的两个子节点必须是黑色。这个特性确保了没有连续的红色节点出现,从而维持了红黑树的平衡性。

  4. 从根到叶子节点的每条路径上,黑色节点数量相同:任意一条从根节点到叶子节点的路径上,经过的黑色节点数量必须相同。这个特点保证了红黑树的高度是平衡的,从而提供了较快的查找、插入和删除操作。

  5. 任意节点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数量的黑色节点:对于每个节点来说,它到其所有后代叶子节点的路径上都包含相同数量的黑色节点。这个特点进一步确保了红黑树的平衡性和性质。

通过维持这些特点,红黑树能够在动态更新的过程中自动调整并保持平衡,从而保证了较高的查找效率和稳定的性能。红黑树被广泛应用于各种数据结构和算法中,比如在操作系统中用于管理文件系统的索引,以及在编译器中用于优化代码生成等。

1.2、根节点为黑色和红色节点不连续的性质介绍

根节点为黑色和红色节点不连续是红黑树的两个基本性质,它们对于红黑树的平衡性和性质的维持起着重要作用。

  1. 根节点为黑色:红黑树的第2条性质规定根节点必须是黑色。这是为了确保红黑树的平衡性。如果根节点是红色,那么可以通过将其重新着色为黑色来满足此性质。根节点的颜色定义为黑色,可以确保从根到叶子节点的每条路径上都有相同数量的黑色节点,从而保持红黑树的高度平衡,提供较快的查找、插入和删除操作。

  2. 红色节点不连续:红黑树的第4条性质规定红色节点的子节点必须是黑色。这意味着在红黑树中,没有两个相邻的红色节点,它们之间必须至少存在一个黑色节点。这个性质的目的是避免出现红色节点连续的情况下引发的不平衡问题。如果连续的红色节点出现,会导致路径上的黑色节点数量减少,破坏了红黑树的性质和平衡性。因此,红色节点必须与黑色节点交替出现,以保持红黑树的平衡。

通过根节点为黑色和红色节点不连续这两个性质,红黑树能够自动调整并保持平衡,从而提供高效的查找、插入和删除操作。这些性质确保了红黑树在动态更新的过程中保持了平衡性,并且能够维持相对稳定的性能。

二、为何根节点必须是黑色?

红黑树有一条性质规定根节点必须是黑色。这一性质的存在是为了确保红黑树的平衡性和性质的维持。

首先,根节点为黑色可以保证从根节点到每个叶子节点的路径上有相同数量的黑色节点。这是因为根节点没有父节点,所以不会有父节点为红色的情况,也就不需要考虑父节点对路径中的黑色节点数量的影响。而其他节点的颜色可能是红色或黑色,但它们都有一个指向父节点的指针,所以它们的父节点是黑色的话,路径上的黑色节点数量就不会改变。

其次,根节点为黑色可以确保红黑树的高度平衡。由于红黑树的性质要求从根到每个叶子节点的路径上有相同数量的黑色节点,那么任意一条路径的最长长度就是从根节点到叶子节点的路径。如果根节点是红色的,那么在所有路径中,从根节点到叶子节点的路径长度将比其他路径长1,这将导致树的高度不平衡,使得插入、删除和查找操作的效率下降。

因此,根节点必须是黑色的约束条件保证了红黑树的平衡性和性质的维持。通过这一性质,红黑树能够自动调整并保持平衡,在动态更新的过程中提供了较快的插入、删除和查找操作效率。

根节点黑色的作用和意义:

  • 通过将根节点设置为黑色,红黑树能够保持一定的平衡性。红黑树的平衡是通过对节点进行染色和旋转操作来实现的,而根节点的黑色可以确保在进行这些操作时不会破坏红黑树的平衡性。
  • 根节点黑色还是红黑树约束规则的一部分。根据红黑树的定义,每个节点要么是红色,要么是黑色,而根节点必须为黑色。这个约束规则是为了确保红黑树具有较好的性质,例如黑高度相等、从任意节点到其所有后代叶子节点的路径上的黑色节点数量相等等。
  • 根节点黑色的设定可以简化一些红黑树操作的实现。例如,在插入和删除节点时,需要对红黑树进行平衡调整,而根节点黑色的存在可以减少一些特殊情况的处理,使得操作更加简洁和高效。

当根节点为红色时,可能会违反红黑树的平衡性质。

考虑以下红黑树示例:

2
5
7
10
12
15
20
header
nil
nil
nil
nil

在这个示例中,根节点10是黑色的。现在尝试将根节点设为红色,看看会发生什么变化。

假设将根节点10改为红色,得到以下红黑树:

2
5
7
10
12
15
20
header
nil
nil
nil
nil

现在来看看,如果执行删除操作(例如删除节点2),会导致什么问题。

(1)首先,需要从根节点开始向下找到待删除的节点,并删除它。在这种情况下,需要删除节点2。

5
7
10
12
15
20
header
nil
nil
nil
nil

(2)接下来,需要对树进行平衡调整,以确保它仍然符合红黑树的性质。根据红黑树调整规则,当删除一个节点时,会有以下几种情况需要处理:

  • 如果删除的节点是红色的,不会影响树的平衡性质。

  • 如果删除的节点是黑色的,并且它的子节点中有一个红色节点,可以将红色节点转换为黑色节点,以保持平衡。

  • 如果删除的节点是黑色的,并且它的子节点都是黑色的,这就违反了红黑树的性质。此时,需要进行进一步的平衡调整。

在这个例子中,删除的节点2是黑色的,并且它的兄弟节点7也是黑色的,违反了第3种情况。从而出现黑色节点高度不是一致的情况(10–>5–>nil的黑高是2,而其他分支的黑高是3)。

如果根节点是黑色的,可以通过变换和旋转操作来重新平衡树,使其满足红黑树的性质。 就如下面所示:

5
7
10
12
15
20
header
nil
nil
nil
nil

但是,如果根节点是红色的,无法通过简单的旋转和变换来修复树的平衡性(无论如何旋转都无法满足红黑树的性质了)。这是因为改变根节点的颜色可能会导致其他节点的性质出现问题,从而破坏整个树的平衡性。

因此,根节点必须是黑色的,以确保树始终保持平衡,并且能够进行简单有效的平衡调整。

三、为何两个红色节点不能挨着?

在红黑树中,每个节点可以被标记为红色或者黑色。有一条性质要求如果一个节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的。

这个性质的目的是确保红黑树中没有连续的红色节点。如果出现了连续的红色节点,就会导致路径上的黑色节点数目不平衡,违反了红黑树的其他性质。

通过限制红色节点的子节点必须是黑色,红黑树可以保持平衡,从而提供了较好的性能。因为红黑树的高度是 l o g ( N ) log(N) log(N),其中N是节点的数量,这使得查找、插入和删除等操作具有较好的时间复杂度。

如果存在连续的红色节点,可能导致以下问题:

  • 违反平衡性:红黑树的平衡性是通过调整红色节点和黑色节点的位置来实现的。如果存在连续的红色节点,就需要进行额外的调整操作来恢复树的平衡性。这可能导致树的高度增加,使得树的查找、插入和删除等操作的效率降低。

  • 破坏性能:红黑树的主要优势在于其平衡性,可以保证最坏情况下的时间复杂度为 O ( l o g n ) O(log n) O(logn)。但如果存在连续的红色节点,树的平衡性将被破坏,可能导致某些操作的时间复杂度变为 O ( n ) O(n) O(n),使得性能大大下降。

  • 遗漏插入点:红黑树在插入新节点时,通常会通过旋转操作来调整树的结构。如果存在连续的红色节点,插入新节点时可能无法正确找到插入点,导致插入失败或产生错误的结果。

因此,连续红色节点是红黑树中需要避免的问题,违反了红黑树的平衡性和规则。在实现红黑树时,需要进行相应的检查和调整,以确保没有连续的红色节点出现。

举个例子来说明为何两个红色节点不能挨着。
假设存在如下的红黑树:

2
5
7
10
12
15
20
header
nil
nil
nil
nil

这是一个正常的红黑树,当我们把它改变成连续红色节点的红黑树会怎么样?我们可以构造出一个不平衡的红黑树,如下所示:

2
5
7
10
12
15
20
header
nil
nil
nil
nil

此时是不满足《从根到叶子节点的每条路径上,黑色节点数量相同》这个红黑树性质的,在某些路径上就会出现过多的黑色节点,导致不平衡。所以为了保证红黑树的性质,就需要改变,从而出现如下的红黑树形状:

2
5
7
10
12
15
20
header
nil
nil
nil

这样的情况下,两个红色节点挨着,这使得从根节点到叶子节点的路径上,左侧的分支多出一个节点。这样的不平衡会导致某些操作的时间复杂度增加,例如插入和删除操作。

因此,为了保持红黑树的性质和平衡性,两个红色节点不能挨着,父节点和子节点不能同时为红色。

总结

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,它具有以下重要性质:

  • 根节点为黑色:保证了根节点不会为红色,这样可以确保从根节点到每个叶子节点的路径长度相等。

  • 红色节点不连续:保证了任意一条路径上不会有两个连续的红色节点,这样可以确保树的高度较小,提高了查找、插入和删除操作的效率。

红黑树的平衡性与上述性质密不可分。通过保持根节点为黑色和红色节点不连续,红黑树能够在动态插入和删除操作时进行自平衡,使得整个树的高度保持较小。由于红黑树的高度与节点数量之间的关系是log(n),其中n为节点数量,所以红黑树能够在大规模数据集上表现出优秀的性能。

总结起来,保持根节点为黑色和红色节点不连续是红黑树实现自平衡的关键,这些性质相互依赖,共同确保了红黑树的高度较小,从而提高了其查找、插入和删除操作的效率。

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/51089.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

RNN架构解析——LSTM模型

目录 LSTMLSTM内部结构图 Bi-LSTM实现 优点和缺点 LSTM LSTM内部结构图 Bi-LSTM 实现 优点和缺点

Windows系统如何修改文件日期属性

winr键,输入powershell,在弹出的命令窗口输入命令,案例如下: file_address E:\_OrderingProject\\PIC1101\ldv1s_0830_ec_result.tiftime_change "07/12/2022 20:42:23" 修改文件创建时间:creationtime $(Get-Item fi…

STL 关于vector的细节,vector模拟实现【C++】

文章目录 vector成员变量默认成员函数构造函数拷贝构造赋值运算符重载函数析构函数 迭代器beginend size和capacityresizereserve[ ]push_backpop_backinserteraseswap vector成员变量 _start指向容器的头,_finish指向容器当中有效数据的下一个位置,_end…

Python零基础入门(九)——函数,类和对象

系列文章目录 个人简介:机电专业在读研究生,CSDN内容合伙人,博主个人首页 Python入门专栏:《Python入门》欢迎阅读,一起进步!🌟🌟🌟 码字不易,如果觉得文章不…

❤️创意网页:萌翻少女心的果冻泡泡 - 创造生动有趣的视觉效果

✨博主:命运之光 🌸专栏:Python星辰秘典 🐳专栏:web开发(简单好用又好看) ❤️专栏:Java经典程序设计 ☀️博主的其他文章:点击进入博主的主页 前言:欢迎踏入…

【UE4】局域网多人联机 Demo

效果 亲测可以打包后在两个电脑上联机运行(前提是在同一个局域网内,互相能ping通) 步骤 1. 首先新建一个第三人称角色模板工程 2. 在多玩家选项中,设置玩家数量为2 选择在新建编辑器窗口中运行 3. 新建一个父类为Character的蓝…

【1.1】Java微服务:初识微服务

✅作者简介:大家好,我是 Meteors., 向往着更加简洁高效的代码写法与编程方式,持续分享Java技术内容。 🍎个人主页:Meteors.的博客 💞当前专栏: 微服务 ✨特色专栏: 知识分享 &#x…

大数据Flink(五十三):Flink流处理特性、发展历史以及Flink的优势

文章目录 Flink流处理特性、发展历史以及Flink的优势 一、Flink流处理特性 二、发展历史

数据结构入门指南:链表(新手避坑指南)

目录 前言 1.链表 1.1链表的概念 1.2链表的分类 1.2.1单向或双向 1.2.2.带头或者不带头 1.2.33. 循环或者非循环 1.3链表的实现 定义链表 总结 前言 前边我们学习了顺序表,顺序表是数据结构中最简单的一种线性数据结构,今天我们来学习链表&#x…

基于RK3588+AI的边缘计算算法方案:智慧园区、智慧社区、智慧物流

RK3588 AI 边缘计算主板规格书简介 关于本文档 本文档详细介绍了基于Rockchip RK3588芯片的AI边缘计算主板外形、尺寸、技术规格,以及详细的硬件接口设计参考说明,使客户可以快速将RK3588边缘计算主板应用于工业互联网、智慧城市、智慧安防、智慧交通&am…

联想拯救者如何开启独显直连

不同机型有不同的切换方式,下面就分别给大家讲一下: 显卡模式切换方式一: 打开联想电脑管家,选择游戏模式,在左侧菜单栏选择显卡模式,然后就能看到显卡的输出模式了,默认是混合模式&#xff0c…

MDK5__配色方案的修改

一、必要的知识 与MDK主题相关的文件有两个,在X:\Keil_v5\UV4路径下: global.propglobal.prop.def其中global.prop.def是系统默认的主题配置 如果修改过字体等,系统会生成一个global.prop。 二、修改的步骤 1、打开工程 菜单 Edit 下 Con…

【JavaEE】博客系统前后端交互

目录 一、准备工作 二、数据库的表设计 三、封装JDBC数据库操作 1、创建数据表对应的实体类 2、封装增删改查操作 四、前后端交互逻辑的实现 1、博客列表页 1.1、展示博客列表 1.2、博客详情页 1.3、登录页面 1.4、强制要求用户登录,检查用户的登录状态 …

【JVM】详解JVM的五大内存模型、可能出现的异常以及堆栈引用易错点

文章目录 1、堆(线程共享)2、方法区(线程共享)3、虚拟机栈(线程私有)4、本地方法栈(线程私有)5、程序计数器(线程私有)6、易错点 源自:深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践(第3版) 周志明 1、堆(线程…

使用克拉默法则进行三点定圆(二维)

目录 1.二维圆2.python代码3.计算结果 本文由CSDN点云侠原创,爬虫网站请自重。 1.二维圆 已知不共线的三个点,设其坐标为 ( x 1 , y 1 ) (x_1,y_1) (x1​,y1​)、 ( x 2 , y 2 ) (x_2,y_2) (x2​,y2​)、 ( x 3 , y 3 ) (x_3,y_3) (x3​,y3​)&#xf…

Ubuntu-文件和目录相关命令一

🔮linux的文件系统结构 ⛳目录结构及目录路径 🧩文件系统层次结构标准FHS Filesystem Hierarchy Standard(文件系统层次结构标准) Linux是开源的软件,各Linux发行机构都可以按照自己的需求对文件系统进行裁剪,所以众多…

Python - OpenCV实现摄像头人脸识别(亲测版)

要使用Python 3和OpenCV进行摄像头人脸识别,您可以按照以下步骤进行操作: 0.安装OpenCV软件 去官网直接下载安装即可,如果是C使用OpenCV,需要使用编译源码并配置环境变量。 1.安装OpenCV库 在命令行中输入以下命令: pip inst…

渗透测试基础知识(1)

渗透基础知识一 一、Web架构1、了解Web2、Web技术架构3、Web客户端技术4、Web服务端组成5、动态网站工作过程6、后端存储 二、HTTP协议1、HTTP协议解析2、HTTP协议3、http1.1与http2.0的区别4、HTTP协议 三、HTTP请求1、发起HTTP请求2、HTTP响应与请求-HTTP请求3、HTTP响应与请…

具有电动驱动的四足机器人模型研究(SimulinkMatlab代码)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…

[NLP]LLM高效微调(PEFT)--LoRA

LoRA 背景 神经网络包含很多全连接层,其借助于矩阵乘法得以实现,然而,很多全连接层的权重矩阵都是满秩的。当针对特定任务进行微调后,模型中权重矩阵其实具有很低的本征秩(intrinsic rank),因…