小伙伴们大家好,本片文章将会讲解
map和set
之用红黑树来封装map、set容器
的相关内容。
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文章目录
- `0. 前言`
- `1. map、set底层源码一览`
- ==<font color = blue size = 4><b>⌛底层查看⏳==
- `2. 改造红黑树`
- ==<font color = blue size = 4><b>⏳map类和set类⌛==
- ==<font color = blue size = 4><b>⏳仿函数,这思想很重要⌛==
- ==<font color = blue size = 4><b>⏳第一个K的作用⌛==
- `3. 迭代器的模拟实现`
- ==<font color = blue size = 4><b>⏳迭代器++⌛==
- ==<font color = blue size = 4><b>⏳迭代器- -⌛==
- `4. map的operator[]`
- `5. 拷贝构造、析构、赋值重载`
- ==<font color = blue size = 4><b>⏳析构函数⌛==
- ==<font color = blue size = 4><b>⏳拷贝构造⌛==
- ==<font color = blue size = 4><b>⏳赋值重载⌛==
0. 前言
首先借用某位大佬的一句话:学习制造轮子不是为了打造更出色的轮子,而是为了汲取大师们卓越的思想,以此启迪我们的认知与创造力。
1. map、set底层源码一览
我们在模拟红黑树的时候一律用了
pair
的KV
模型来进行实现。但是由于map
是KV
模型的而set
是K
型的,但是底层都是用的红黑树,那么应该如何进行调整呢?
⌛底层查看⏳
可以看到,对于K类型的set,模板传入了两个相同的K类型给RBTree;对于KV类型的map,模板传入了一个K,还有一个pair<K, V>类型给RBTree。
在RBTree类中将第二个模板参数传入给RBTreeNode,data的数据类型为就是此类型,这样就解决了此问题。
2. 改造红黑树
⏳map类和set类⌛
我们先按照底层的思路实现以下map
类和set
类:
// mymap.h
#pragma once
#include "RBTtree.h"
namespace dsj
{
template<class K, class V>
class map
{
public:
private:
// pair<K, V> 为节点中的参数类型
RBTree<K, pair<K, V>> rt;
};
}
// myset.h
#pragma once
#include "RBTtree.h"
namespace dsj
{
template<class K>
class set
{
public:
private:
// 第二个 K 为节点中的参数类型
RBTree<K, K> rt;
};
}
💻RBTreeNode的修改
💻RBTree的修改
这样一改,问题就来了,在我们插入数据的时候,如何根据插入节点的K值来判断他插入所在的位置呢?如何进行比较?
可以用仿函数来进行比较。
⏳仿函数,这思想很重要⌛
虽然在RBTree
中并不知道如何进行比较,但是在map
和set
类中知道如何进行比较,即map
用pair
的first
进行比较,set
直接用K
值进行比较,实现方法如下:
// mymap.h
namespace dsj
{
// 仿函数
template <class K, class V>
struct mapKeyOfT
{
// 取pair的first
const K& operator()(const pair<K, V>& kv)
{
return kv.first;
}
};
template<class K, class V>
class map
{
public:
private:
// 多加一个仿函数模板参数,对于map,取pair的first进行比较
RBTree<K, pair<K, V>, mapKeyOfT<K, V>> rt;
};
}
// myset.h
namespace dsj
{
// 仿函数
template <class K>
struct setKeyOfT
{
// 取出key
const K& operator()(const K& key)
{
return key;
}
};
template<class K>
class set
{
public:
private:
// 多加一个仿函数模板参数,对于set,直接对K值进行比较
RBTree<K, K, setKeyOfT<K>> rt;
};
}
⏳第一个K的作用⌛
有一个问题,给红黑树传模板参数的时候,第一个参数K类型的作用是什么呢?
1. 对于
insert
来说,set
和map
都可以不要第一个模板参数K
,因为set
中第二个模板参数是K
,可以用来进行插入时的比较,对于map
,也是用第二个模板参数来进行比较;
2. 但是对于find
接口,他就需要K
;
3. 迭代器的模拟实现
通过
list
的迭代器,我们知道如果原生指针的效果达不到我们想要的效果,就通过封装迭代器,再用运算符重载来达到我们预期的效果。
模拟实现:
template<class T>
struct __RBTIterator
{
typedef RBTNode<T> Node;
typedef __RBTIterator<T> Self;
Node* _node;
__RBTIterator(Node* node)
:_node(node)
{}
T operator*()
{
return _node->_data;
}
T* operator->()
{
return &_node->_data;
}
bool operator!=(const Self& s)
{
return _node != s._node;
}
};
我们在模拟实现
list
的迭代器的时候讲过,对于const
迭代器和普通迭代器,他们只有解引用
和->
的的返回值不一样,其他都相同,如果重新写一遍那么代码肯定非常冗余,因此我们这里还用类似的方法来实现(传入模板参数)。
改造后:
template<class T, class Ref, class Ptr>
struct __RBTIterator
{
typedef RBTNode<T> Node;
typedef __RBTIterator<T, Ref, Ptr> Self;
Node* _node;
__RBTIterator(Node* node)
:_node(node)
{}
Ref operator*()
{
return _node->_data;
}
Ptr operator->()
{
return &_node->_data;
}
bool operator!=(const Self& s)
{
return _node != s._node;
}
};
RBTree中:
// 编译器自动推演,根据类型调用对应的迭代器
typedef __RBTIterator<T, T&, T*> Iterator;
typedef __RBTIterator<T, const T&, const T*> Const_Iterator;
Iterator begin()
{
Node* leftMin = _root;
// 加上leftMin是为了预防_root为空的情况
if (leftMin && leftMin->_left)
{
leftMin = leftMin->_left;
}
return Iterator(leftMin);
}
Iterator End()
{
return Iterator(nullptr);
}
Const_Iterator begin() const
{
Node* leftMin = _root;
if (leftMin && leftMin->_left)
{
leftMin = leftMin->_left;
}
return Const_Iterator(leftMin);
}
Const_Iterator End() const
{
return Const_Iterator(nullptr);
}
map和set中:
template<class K, class V>
class map
{
public:
typedef typename RBTree<K, pair<K, V>, mapKeyOfT<K, V>>::Iterator iterator;
typedef typename RBTree<K, pair<K, V>, mapKeyOfT<K, V>>::Const_Iterator const_iterator;
const_iterator begin() const
{
return rt.Begin();
}
const_iterator end() const
{
return rt.End();
}
iterator begin()
{
return rt.Begin();
}
iterator end()
{
return rt.End();
}
private:
RBTree<K, pair<K, V>, mapKeyOfT<K, V>> rt;
};
template<class K>
class set
{
public:
typedef typename RBTree<K, K, setKeyOfT<K>>::Iterator iterator;
typedef typename RBTree<K, K, setKeyOfT<K>>::Const_Iterator const_iterator;
const_iterator beign() const
{
return rt.Begin();
}
const_iterator end() const
{
return rt.End();
}
iterator beign()
{
return rt.Begin();
}
iterator end()
{
return rt.End();
}
private:
RBTree<K, K, setKeyOfT<K>> rt;
};
调用逻辑:
⏳迭代器++⌛
set和map迭代器的++按照中序遍历的顺序进行加加的,顺序为:左子树 根 右子树。
逻辑如下:
- 右子树存在,下一个访问节点是右子树的最左节点;
- 右子树不存在,向上找,找到孩子是父亲左节点的那个祖先节点。
代码:
Self& operator++()
{
Node* cur = _node;
if (cur->_right)
{
Node* rightMin = cur->_right;
while (rightMin->_left)
{
rightMin = rightMin->_left;
}
_node = rightMin;
}
else
{
Node* parent = cur->_parent;
// 这里加parent是为了预防访问最右节点后parent为空的情况
while (parent && cur == parent->_right)
{
cur = parent;
parent = cur->_parent;
}
_node = parent;
}
return *this;
}
⏳迭代器- -⌛
思路同上,但是顺序相反:右子树 根 左子树。
逻辑如下:
- 左子树存在,下一个访问节点是左子树的最右节点;
- 左子树不存在,向上找,找到孩子是父亲右节点的那个祖先节点。
代码:
Self& operator--()
{
if (_node->_left)
{
Node* cur = _node->_left;
while (cur->_right)
{
cur = cur->_right;
}
_node = cur;
}
else
{
Node* cur = _node;
Node* parent = cur->_parent;
while (parent && cur == parent->_left)
{
cur = parent;
parent = cur->_parent;
}
_node = parent;
}
return *this;
}
4. map的operator[]
map
的operator[]
的用法在之前的文章中讲过,它的作用是根据key
的值进行查找,如果存在,那么就返回当前节点的value
,如果不存在,就先插入此节点,然后再返回这个节点的value
。
实现代码:
V& operator[](const K& key)
{
pair<iterator, bool> ret = rt.Insert(make_pair(key,V()));
return ret.first->second;
}
Insert
函数修改逻辑:
Insert
函数,我们要改变它的返回值,返回值是pair
:
- 如果插入成功,返回插入节点所在的迭代器;
- 如果插入失败,返回K值相等的节点的迭代器。
- 如果要进行旋转,要先记录一下当前
cur
的节点,因为旋转后cur
的节点可能就不是我们新插入的节点了。
5. 拷贝构造、析构、赋值重载
⏳析构函数⌛
析构函数要用后序,这样更为简单:
~RBTree()
{
Destroy(_root);
}
void Destroy(Node* root)
{
// 左右根的顺序进行析构
if (root == nullptr)
{
return;
}
Destroy(root->_left);
Destroy(root->_right);
delete root;
}
⏳拷贝构造⌛
拷贝构造要用先序:
RBTree(const RBTree<K, T, KeyOfT>& t)
{
_root = Copy(t._root);
}
Node* Copy(Node* root)
{
if (root == nullptr)
return nullptr;
Node* newroot = new Node(root->_data);
newroot->_col = root->_col;
newroot->_left = Copy(root->_left);
if (newroot->_left)
newroot->_left->_parent = newroot;
newroot->_right = Copy(root->_right);
if (newroot->_right)
newroot->_right->_parent = newroot;
return newroot;
}
⏳赋值重载⌛
下面是现代写法,之前讲过:
const RBTree<K, T, KeyOfT>& operator=(const RBTree<K, T, KeyOfT> t)
{
swap(_root, t._root);
return *this;
}