紅黑樹探索筆記

最近花了些時間重拾數據結構的基礎知識，先嘗試了紅黑樹，花了大半個月的時間研究其原理和實現，下面是學習到的知識和一些筆記的分享。望各位多多指教。本次代碼的實現請點擊：紅黑樹實現代碼

紅黑樹基礎知識

定義

紅黑樹是帶有 color 屬性的二叉搜索樹，color 的值為紅色或黑色，因此叫做紅黑樹。

對紅黑樹的每個結點的結構體定義如下：

struct RBNode {
     int color;
     void *key;
     void *value;
     struct RBNode *left;
     struct RBNode *right;
     struct RBNode *parent;
};

設根結點的 parent 指針指向 NULL，新結點的左右孩子 left 和 right 指向 NULL。葉子結點是 NULL。

定義判斷紅黑樹顏色的宏為

#define ISRED(x) ((x) != NULL && (x)->color == RED)

因此，葉子結點 NULL 的顏色為非紅色，在紅黑樹中，它就是黑色，包括黑色的葉子結點。

黑高的定義，從某個結點 x 觸發（不含該結點）到達一個葉結點的任意一條簡單路徑上的黑色結點個數稱為該結點的黑高（black-height），記作 bh(x)。

紅黑樹的性質

  1. 每個節點不是紅色就是黑色；
  2. 根節點是黑色；
  3. 每個葉子節點是黑色；
  4. 如果節點是紅色，那么它的兩個孩子節點都是黑色的；
  5. 對每個節點來說，從節點到葉子節點的路徑包含相同數目的黑色節點。

下面是一個紅黑樹的例子

red-black-tree-demo

紅黑樹的旋轉

旋轉操作在樹的數據結構里面很經常出現，比如 AVL 樹，紅黑樹等等。很多人都了解旋轉的操作是怎么進行的（HOW），在網上能找到很多資料描述旋轉的步驟，但是卻沒有人告訴我為什么要進行旋轉（WHY）？為什么要這樣旋轉？通過與朋友交流，對于紅黑樹來說，之所以要旋轉是因為左右子樹的高度不平衡，即左子樹比右子樹高或者右子樹比左子樹高。那么，以左旋為例，通過左旋轉，就可以將左子樹的黑高 +1，同時右子樹的黑高 -1，從而恢復左右子樹黑高平衡。

rotate-demo

以右旋為例，α 和 β 為 x 的左右孩子，γ 為 y 的右孩子，因為 y 的左子樹比右子樹高度多一，因此以 y 為根的子樹左右高度不平衡，那么以 y-x 為軸左旋使其左右高度平衡，左旋之后 y 和 β 同時成為 x 的右孩子，然而因為要旋轉的是 x 和 y 結點，因此就讓 β 成為 y 的左孩子即可。

旋轉的算法復雜度：從圖示可知，旋轉的操作只是做了修改指針的操作，因此算法復雜度是 O(1)。

紅黑樹的算法復雜度分析

紅黑樹的所有操作的算法復雜度都是 O(lgn)。這是因為紅黑樹的最大高度是 2lg(n+1)。

證明如下：

設每個路徑的黑色節點的數量為 bh(x)，要證明紅黑樹的最大高度是 2lg(n+1)，首先證明任何子樹包含 2bh(x) - 1 個內部節點。

下面使用數學歸納法證明。

當 bh(x) 等于 0 時，即有 0 個節點，那么子樹包含 20 - 1 = 0 個內部節點，得證。

對于其他節點，其黑高為 bh(x) 或 bh(x) - 1，當 x 是紅節點時，黑高為 bh(x)，否則，為 bh(x) - 1。對于下一個節點，因為每個孩子節點都比父節點的高度低，因此歸納假設每個子節點至少有 2bh(x)-1 - 1 個內部節點，因此，以 x 為根的子樹至少有 2bh(x)-1 - 1 + 2bh(x)-1 - 1 = 2bh(x) - 1個內部節點。

設 h 是樹高，根據性質 4 可知道，每一條路徑至少有一半的節點是黑的，因此 bh(x) - 1 = h/2。

那么紅黑樹節點個數就為 n >= 2h/2 - 1。

可得 n + 1 >= 2h/2。兩邊取對數得：

    log(n+1) >= h/2

=>  2log(n+1) >= h

=>  h <= 2log(n+1)

由上面的證明可得，紅黑樹的高度最大值是 2log(n+1)，因此紅黑樹查找的復雜度為 O(lgn)。對于紅黑樹的插入和刪除操作，算法復雜度也是 O(lgn)，因此紅黑樹的所有操作都是 O(lgn) 的復雜度。

紅黑樹的插入操作分析

紅黑樹的插入操作，先找到要新節點插入的位置，將節點賦予紅色，然后插入新節點。最后做紅黑樹性質的修復。

新節點賦予紅色的原因

因為插入操作只可能會違反性質 2、4、5，對于性質 2，只需要直接將根節點變黑即可；那么需要處理的就有性質 4 和性質 5，如果插入的是黑節點，那么就會影響新節點所在子樹的黑高，這樣一來就會違反性質 5，如果新節點是紅色，那么新插入的節點就不會違反性質 5，只需要處理違反性質 2 或性質 4 的情況。即根節點為紅色或者存在兩個連續的紅節點。簡而言之，就是減少修復紅黑性質被破壞的情況。

插入算法偽代碼

RB-INSERT(T, node)
    walk = T.root
    prev = NULL
    while (walk != NULL)
        prev = walk
        if (node.key < walk.key)
            walk = walk.left
        else walk = walk.right
    node.parent = walk
    if (walk == NULL)
        T.root = node
    else if (node.key < walk.key)
        walk.left = node
    else walk.right = node
    RB-INSERT-FIXUP(T, node)

插入算法流程圖

red-black-tree-insert

插入的修復

插入之后，如果新結點（node）的父結點（parent）或者根節點（root）是紅色，那么就會違反了紅黑樹的性質 4 或性質 2。對于后者，只需要直接將 root 變黑即可。

而前者，違反了性質 4 的，即紅黑樹出現了連續兩個紅結點的情況。修復的變化還要看父結點是祖父結點的左孩子還是右孩子，左右兩種情況是對稱的，此處看父結點是祖父結點的左孩子的情況。要恢復紅黑樹的性質，那么就需要將 parent 的其中一個變黑，這樣的話，該結點所在的子樹的黑高 +1，這樣就會破壞了性質 5，違背了初衷。因此需要將 parent->parent(grandparent) 的另一個結點（uncle 結點）的黑高也 +1 來維持紅黑樹的性質。

如果 uncle 是紅色，那么直接將 uncle 變為黑色，同時 parent 也變黑。但是這樣一來，以 grandparent 為根所在的子樹的黑高就 +1，因此將 grandparent 變紅使其黑高減一，然后將 node 指向 grandparent，讓修復結點上升兩個 level，直到遇到根結點為止。

如果 uncle 是黑色，那么就不能將 uncle 變黑了。那么只能將紅節點上升給祖父節點，即將祖父結點變紅，然后將父結點變黑，這樣一來，以父結點為根的子樹的左右子樹就不平衡了，此時左子樹比右子樹的黑高多 1，那么就需要通過將祖父結點右旋以調整左右平衡。

插入修復算法的偽代碼

RB-INSERT-FIXUP(T, node)
    while IS_RED(node)
        parent = node->parent
        if !IS_RED(parent) break
        grandparent = parent->parent
        if parent == grandparent.left
            uncle = grandparent.right
            if IS_RED(uncle)
                parent.color = BLACK
                uncle.color = BLACK
                grandparent.color = RED
                node = grandparent
            elseif node == parent.right
                LEFT_ROTATE(T, parent)
                swap(node, parent)
            else
                parent.color = BLACK
                grandparent.color = RED
                RIGHT_ROTATE(T, grandparent)
        else
            same as then clause with "right" and "left" exchanged
    
    T.root.color = BLACK

插入修復算法的流程圖

red-black-insert-fixup

插入的算法復雜度分析

插入的步驟主要有兩步

a. 找到新結點的插入位置
b. 進行插入修復。而插入修復包括旋轉和使修復結點上升。

對于 a，從上面可知，查找的算法復雜度是 O(lgn)。

對于 b，插入修復中，每一次修復結點上升 2 個 level，直到遇到根結點，走過的路徑最大值是樹的高度，算法復雜度是 O(lgn)；由旋轉的描述可得其算法復雜度是 O(1)，因此插入修復的算法復雜度是 O(lgn)。

綜上所述，插入的算法復雜度 O(INSERT) = O(lgn) + O(lgn) = O(lgn)。

紅黑樹的刪除操作分析

紅黑樹的刪除操作，先找到要刪除的結點，然后找到要刪除結點的后繼，用其后繼替換要刪除的結點的位置，最后再做紅黑樹性質的修復。

紅黑樹的刪除操作比插入操作更復雜一些。

要刪除一個結點（node），首先要找到該結點所在的位置，接著，判斷 node 的子樹情況。

  • 如果 node 只有一個子樹，那么將其后繼（successor）替換掉 node 即可；
  • 如果 node 有兩個子樹，那么就找到 node 的 successor 替換掉 node；
  • 如果 successor 是 node 的右孩子，那么直接將 successor 替換掉 node 即可，但是需要將 successor 的顏色變為 node 的顏色；
  • 如果 successor 不是 node 的右孩子，而因為 node 的后繼是沒有左孩子的（這個可以查看相關證明），所以刪除掉 node 的后繼 successor 之后，需要將 successor 的右孩子 successor.right 補上 successor 的位置。

刪除過程中需要保存 successor 的顏色 color，因為刪除操作可能會導致紅黑樹的性質被破壞，而刪除操作刪除的是 successor。因此，每一次改變 successor 的時候，都要更新 color。

刪除時用到的 TRANSPLANT 操作

TRANSPLANT(T, u, v) 是移植結點的操作，此函數的功能是使結點 v 替換結點 u 的位置。在刪除操作中用來將后繼結點替換到要刪除結點的位置。

刪除結點的后繼結點沒有左孩子證明

用 x 表示有非空左右孩子的結點。在樹的中序遍歷中，在 x 的左子樹的結點在 x 的前面，在 x 的右子樹的結點都在 x 的后面。因此，x 的前驅在其左子數，后繼在其右子樹。

假設 s 是 x 的后繼。那么 s 不能有左子樹，因為在中序遍歷中，s 的左子樹會在 x 和 s 的中間。（在 x 的后面是因為其在 x 的右子樹中，在 s 的前面是因為其在 x 的左子樹中。）在中序遍歷中，與前面的假設一樣，如果任何結點在 x 和 s 之間，那么該結點就不是 x 的后繼。

刪除算法偽代碼

RB-DELETE(T, node)
    color = node.color
    walk_node = node
    if IS_NULL(node.left)
        need_fixup_node = node.right
        transplant(T, node, need_fixup_node)
    elseif IS_NULL(node.right)
        need_fixup_node = node.left
        transplant(T, node, need_fixup_node)
    else
        walk_node = minimum(node.right)
        color = walk_node.color
        need_fixup_node = walk_node.right
        if walk_node.parent != node
            transplant(T, walk_node, walk_node.right)
            walk_node.right = node.right
            walk_node.right.parent = walk_node
        transplant(T, node, walk_node)
        walk_node.left = node.left
        walk_node.left.parent = walk_node
        walk_node.color = node.color
    
    if color == BLACK
        RB-DELETE-FIXUP(T, need_fixup_node)

注：筆者參考的是算法導論的偽代碼，但是在實現的時候，因為用 NULL 表示空結點，如果需要修復的結點 need_fixup_node 為空時無法拿到其父結點，因此保存了其父結點 need_fixup_node_parent 及其所在方向 direction，為刪除修復時訪問其父結點及其方向時做調整。

刪除操作流程圖

red-black-delete

刪除的修復操作分析

刪除過程中需要保存 successor 的顏色 color，因為刪除操作可能會導致紅黑樹的性質被破壞，而刪除操作刪除的是 successor。因此，每一次改變 successor 的時候，都要更新 color。

會導致紅黑樹性質被破壞的情況就是 successor 的顏色是黑色，當 successor 的顏色是紅色的時候，不會破壞紅黑樹性質，理由如下：

  • 性質 1，刪除的是紅結點，不會改變其他結點顏色，因此不會破壞。
  • 性質 2，如果刪除的是紅結點，那么該結點不可能是根結點，因此根結點的性質不會被破壞。
  • 性質 3，葉子結點的顏色保持不變。
  • 性質 4，刪除的是紅結點，因為原來的樹是紅黑樹，所以不可能出現連續兩個結點為紅色的情況。因為刪除是 successor 只是替換 node 的位置，但是顏色被改為 node 的顏色。另外，如果 successor 不是node 的右孩子，那么就需要先將 successor 的右孩子 successor->right 替換掉 successor，如果 successor 是紅色，那么 successor->right 肯定是黑色，因此也不會造成兩個連續紅結點的情況。性質 4 不被破壞。
  • 性質 5，刪除的是紅結點，不會影響黑高，因此性質 5 不被破壞。

如果刪除的是黑結點，可能破壞的性質是 2、4、5。理由及恢復方法如下：

  • 如果 node 是黑，其孩子是紅，且 node 是 root，那么就會違反性質 2；（修復此性質只需要將 root 直接變黑即可）
  • 如果刪除后 successor 和 successor->right 都是紅，那么會違反性質 4；（直接將 successor->right 變黑就可以恢復性質）
  • 如果黑結點被刪除，會導致路徑上的黑結點 -1，違反性質 5。

那么剩下性質 5 較難恢復，不妨假設 successor->right 有一層額外黑色，那么性質 5 就得以維持，而這樣做就會破壞了性質 1。因為此時 new_successor 就為 double black（BB）或 red-black（RB）。那么就需要修復new_successor 的顏色，將其“額外黑”上移，使其紅黑樹性質完整恢復。

注意：該假設只是加在 new_successor 的結點上，而不是該結點的顏色屬性。

如果是 R-B 情況，那么只需要將 new_successor 直接變黑，那么“額外黑”就上移到 new_successor 了，修復結束。

如果是 BB 情況，就需要將多余的一層“額外黑”繼續上移。此處還要看 new_successor 是原父結點的左孩子還是右孩子，這里設其為左孩子，左右孩子的情況是對稱的。

如果直接將額外黑上移給父結點，那么以 new_successor 的父結點為根的子樹就會失去平衡，因為左子樹的黑高 -1 了。因此需要根據 new_successor 的兄弟結點 brother 的顏色來考慮調整。

如果 brother 是紅色，那么 brother 的兩個孩子和 parent 都是黑色，此時額外黑就無法上移給父結點了，那么就需要做一些操作，將 brother 和 parent 的顏色交換，使得 brother 變黑， parent 變紅，這樣的話，brother 所在的子樹黑高就 +1 了，以 parent 為根做一次左旋恢復黑高平衡。旋轉之后，parent 是紅色的，且 brother 的其中一個孩子成為了 parent 的新的右孩子結點，將 brother 重新指向新的兄弟結點，然后接著考慮其他情況。

如果 brother 是黑色，那么就需要通過將 brother 的黑色和 successor 的額外黑組成的一重黑色上移達到目的，而要上移 brother 的黑色，還需要考慮其孩子結點的顏色。

如果 brother->right 和 brother->right 都是黑色，那么好辦，直接將黑色上移，即 brother->color = RED。此時包含額外黑的結點就變成了 parent。parent 為 RB 或 BB，循環繼續。

如果 brother->left->color =RED，brother->right->color = BLACK，將其轉為最后一種情況一起考慮。即將 brother->right 變紅。轉換步驟為：將 brother->left->color = BLACK; brother->color = RED。這樣的話 brother 的左子樹多了一層黑，右旋 brother，恢復屬性。然后將 brother 指向現在的 parent 的右結點，那么現在的 brother->right 就是紅色。轉為最后一種情況考慮。

如果 brother->right->color = RED。那么就要將 brother->right 變黑，使得 brother 的黑色可以上移而不破壞紅黑樹屬性，上移步驟是使 brother 變成 brother->parent 的顏色，brother->parent 變黑這樣一來，黑色就上移了。然后左旋 parent，這樣 successor 的額外黑就通過左旋加進來的黑色抵消了。但是 parent 的右子樹的黑高就 -1 了，而通過剛剛將 brother->right 變黑就彌補了右子樹減去的黑高。現在就不存在額外黑了，結束修復，然后讓 successor 指向 root，判斷 root 是否為紅色。

刪除修復算法偽代碼

while node != root && node.color == BLACK)
    parent = node.parent
    if node = parent.left
        brother = parent.right
        if IS_RED(brother)
            brother.color = BLACK
            parent.color = RED
            LEFT_ROTATE(T, parent)
            brother = parent.right
        
        if brother.left.color == BLACK and brother.right.color == BLACK
            brother.color = RED
            node = parent
        elseif brother.right.color = BLACK
            brother.left.color = BLACK
            brother.color = RED
            RIGHT_ROTATE(T, brother)
            brother = parent.right
        else
            brother.color = parent.color
            parent.color = BLACK
            brother.right.color = BLACK
            LEFT_ROTATE(T, parent)
            node = root
    else (same as then clause with “right” and “left” exchanged)
node.color = BLACK

刪除修復算法的流程圖

red-black-delete-fixup

刪除操作的算法復雜度分析

刪除的操作主要有查找要刪除的結點，刪除之后的修復。

修復紅黑樹性質主要是旋轉和結點上移。對于查找來說，查找的算法復雜度是O(lgn)，旋轉的復雜度是O(1)，結點上移，走過的路徑最大值就是紅黑樹的高，因此上移結點的復雜度就是O(lgn)。

綜上所述，刪除算法的復雜度是 O(DELETE) = O(lgn) + O(1) + O(lgn) = O(lgn)。

資源分享

如果對部分步驟不理解，可以到這個網站看看紅黑樹每一步操作的可視化過程：紅黑樹可視化網站。

本次代碼的實現請點擊：紅黑樹實現代碼

總結

因為基礎知識比較薄弱，所以想補一下自己的基礎，無奈悟性較低，花了大半個月時間才把紅黑樹給理解和實現出來。中途跟朋友討論了很多次，因此有以上的這些總結。之前一直不敢去實現紅黑樹，因為覺得自己根本無法理解和實現，內心的恐懼一直壓抑著自己，但經過幾次掙扎之后，終于鼓起勇氣去研究一番，發現，只要用心去研究，就沒有解決不了的問題。糾結了很久要不要發這篇博文，這只是一篇知識筆記的記錄，并不敢說指導任何人，只想把自己在理解過程中記錄下來的筆記分享出來，給有需要的人。但其實想想，糾結個蛋，讓筆記作為半成品躺在印象筆記里沉睡，還不如花時間完善好發布出來，然后有興趣的繼續探討一下。

如果真的要問我紅黑樹有什么用？為什么要學它？我真的回答不上，但是我覺得，基礎的東西，多學一些也無妨。只有學了，有個思路在腦海里，以后才能用得上，不然等真正要用才來學的話，似乎會浪費了很多學習成本。

原創文章，文筆有限，才疏學淺，文中若有不正之處，萬望告知。

如果本文對你有幫助，請點下推薦吧，謝謝_

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