大话红黑树之(1)入门介绍
红黑树简介
红黑树（Red-Black Tree）是一种自平衡的二叉搜索树，其关键特性是通过颜色标记（红色和黑色）来保证树的平衡性，从而在最坏情况下依然可以保持较高的查找、插入和删除操作的效率。红黑树通常用于需要频繁插入、删除和查找的场景，如字典、优先队列和内存管理系统中。
红黑树的性质
红黑树的每个节点都存储一个颜色（红色或黑色），并且遵循以下五个性质：
- 节点要么是红色，要么是黑色。
- 根节点是黑色。
- 所有叶子节点（空节点）是黑色的。实际红黑树的叶子节点是表示空的虚拟节点（
NIL），并且这些虚拟节点的颜色被定义为黑色。 - 如果一个节点是红色的，那么它的子节点必须是黑色的（即不能有两个连续的红色节点）。
- 从任意节点到其每个叶子节点的所有路径上，经过的黑色节点数目相同（称为“黑高”）。
关键操作及其特性
红黑树的操作（如插入、删除等）会破坏上述性质，需要通过旋转和重新染色来恢复平衡：
- 左旋（Left Rotate）：围绕某个节点将其右子树向左旋转，使得其右子树的左孩子成为该节点的右孩子。
- 右旋（Right Rotate）：围绕某个节点将其左子树向右旋转，使得其左子树的右孩子成为该节点的左孩子。
- 重新染色（Recoloring）：根据红黑树的性质，调整某些节点的颜色。
红黑树的时间复杂度
由于红黑树在插入和删除后会通过旋转和染色保持平衡，因此在最坏情况下，红黑树的高度是 O(log n)，保证了以下操作的时间复杂度：
- 查找：O(log n)
- 插入：O(log n)
- 删除：O(log n)
红黑树的优点
- 平衡性：红黑树是近似平衡的，因此查找、插入和删除的时间复杂度都是 O(log n)。
- 自平衡性维护的代价较小：相比 AVL 树，红黑树需要的旋转操作较少，因此在插入和删除操作频繁的应用中，红黑树比 AVL 树的性能更好。
应用场景
红黑树广泛用于计算机系统中，例如：
- Linux 内核的调度器使用红黑树来管理进程。
- Java 中的
TreeMap和TreeSet类的底层实现。 - C++ 中的
map和set容器也通常使用红黑树来实现。
通过其自平衡特性，红黑树能够在插入、删除和查找操作频繁时保持较高的性能，因而被广泛应用于需要高效动态数据操作的场景。