- 浏览: 469926 次
- 性别:
- 来自: 北京
文章分类
最新评论
-
mrshen:
很棒,在其他大神的博客上理清了思路看懂之后,来lz这里用例子学 ...
RED-BLACK(红黑)树的实现TreeMap源码阅读 -
a939639017:
yanf4j check不下来 ?
Java nio 2.0 AIO -
hellostory:
又是抄来的 - -
mysql分表方案 -
davidluoye:
为什么不说下支持的数据库呢?
模糊查询的优化 -
oliveevilo:
表示没看懂
Synchronized和java.util.concurrent.locks.Lock的区别
由于平衡二叉树与红黑树都是二叉排序树,又红黑树是对平衡二叉树的一种改进实现,所以它的很多思想算法都来源于排序二叉或平衡二叉树,比如排序二叉树中的添加、删除、查找及查找直接后继节点等,平衡二叉树中的左旋与右旋等都是一样的,所以当看到这些方法时,要多参考以下两节:《二叉排序(搜索)树实现 》与《平衡二叉树实现 》
SortedMap 接口的基于红黑树的实现。此类保证了Map按照升序顺序排列关键字,根据使用的构造方法不同,可能会按照键的类的自然顺序进行排序(Comparable),或者按照创建时所提供的比较(Comparator)进行排序。此实现不是同步的,多个线程同时访问一个同一个map时,一般通过对封装该map的对象进行同步操作来完成,或者使用 Map m = Collections.synchronizedMap(new TreeMap(...)) 方法来包装该map
RED-BLACK树的性质:
1、根元素永远是显色。
2、除根节点外,所有新插入的节点都是红色的。
3、Red规则:红色节点的子节点都是黑色的,不能有两个红色节点相邻。
4、Path规则:从根元素到某个子节点或是只有一个子节点的元素的所有路径中,黑色元素的个数必须相同。
- package tree.redblack;
- import java.util.AbstractCollection;
- import java.util.AbstractMap;
- import java.util.AbstractSet;
- import java.util.Collection;
- import java.util.Comparator;
- import java.util.ConcurrentModificationException;
- import java.util.Iterator;
- import java.util.Map;
- import java.util.NoSuchElementException;
- import java.util.Set;
- import java.util.SortedMap;
- public class TreeMap extends AbstractMap implements SortedMap, Cloneable,
- java.io.Serializable {
- //比较器,用于TreeMap的key的排序,如果为null,则使用key的自然排序法
- private Comparator comparator = null;
- private transient Entry root = null;//根节点
- private transient int size = 0;//树中的节点数
- /*
- * TreeMap结构被修改的次数,注:结构上修改是指添加或删除一个或多个映射关系的操作, 仅改变与
- * 现有键关联的值不是结构上的修改。
- *
- * 由所有此类的 collection 视图方法(如keySet、values、entrySet三个方法) 所返回的迭代
- * 器都是快速失效的:在迭代器创建之后,如果对map修改了结构,除非通过迭代器自身的 remove 或
- * add 方法,其他map自身任何时间任何方式的修改,迭代器都将抛出 ConcurrentModification
- * Exception。因此,面对并发的修改,迭代器很快就完全失效,而不是冒着在将来在不确定的时间点
- * 上发生不确定问题的风险。
- */
- private transient int modCount = 0;
- //增加节点后modCount与size都需递增
- private void incrementSize() {
- modCount++;
- size++;
- }
- private void decrementSize() {
- modCount++;
- size--;
- }
- /**
- * 默认构造器,构造一个空的map,根据key的自然比较排序。所有插入到map中的节点的key必须实现
- * 过自然比较器Comparable接口。
- */
- public TreeMap() {
- }
- /**
- * 构造一个新的空映射,该映射根据给定的比较器进行排序
- */
- public TreeMap(Comparator c) {
- this.comparator = c;
- }
- /**
- * 构造一个新map,所含的元素与给定的map相同,这个新map按照键的自然顺序进行关键字排序
- */
- public TreeMap(Map m) {
- putAll(m);
- }
- /**
- * 构造一个新的映射,所含的元素与给定的map相同,该映射按照SortedMap相同的排序方式进行排序
- */
- public TreeMap(SortedMap m) {
- comparator = m.comparator();
- //...
- }
- public int size() {
- return size;
- }
- public boolean containsKey(Object key) {
- return getEntry(key) != null;
- }
- public boolean containsValue(Object value) {
- return (root == null ? false : (value == null ? valueSearchNull(root)
- : valueSearchNonNull(root, value)));
- }
- //树中是否有value域值为null的节点
- private boolean valueSearchNull(Entry n) {
- if (n.value == null)
- return true;
- // 递归在左右子树中查找
- return (n.left != null && valueSearchNull(n.left))
- || (n.right != null && valueSearchNull(n.right));
- }
- /*
- * 查找指定节点的value值域的节点,因为树是按节的key关键字来排序的,而不是按value排序的,
- * 所以在找value时在最坏的情况下遍历整个树
- *
- * 以二叉树的先序遍历查找
- */
- private boolean valueSearchNonNull(Entry n, Object value) {
- // 先比较根
- if (value.equals(n.value))
- return true;
- // 再比较左,最后再比较右
- return (n.left != null && valueSearchNonNull(n.left, value))
- || (n.right != null && valueSearchNonNull(n.right, value));
- }
- //获取指定key的值
- public Object get(Object key) {
- Entry p = getEntry(key);
- return (p == null ? null : p.value);
- }
- //返回树中第一个(最小的)键,最左边的节点
- public Object firstKey() {
- return key(firstEntry());
- }
- /**
- * Returns the last (highest) key currently in this sorted map.
- *
- * @return the last (highest) key currently in this sorted map.
- * @throws NoSuchElementException Map is empty.
- */
- public Object lastKey() {
- return key(lastEntry());
- }
- /*
- * 根据给定的key查找节点,因为 RED-BLACK树也是一种二叉排序树,所以采用在二叉排序树
- * 中查找节点的算法来查找
- */
- private Entry getEntry(Object key) {
- Entry p = root;
- while (p != null) {
- int cmp = compare(key, p.key);
- if (cmp == 0)
- return p;//找到则返回
- else if (cmp < 0)
- p = p.left;//如果关键字小于当前节点,则在当前节点的左子树中找
- else
- p = p.right;//如果关键字大于当前节点,则在当前节点的右子树中找
- }
- return null;
- }
- private static Object key(Entry e) {
- if (e == null)
- throw new NoSuchElementException();
- return e.key;
- }
- /**
- * 如果key已存在,将替换原值,并返回原来key所对应的值;如果不存在,则返回 null(注,如果
- * 新增key已存在,且为null,返回时也会为null,value为null并不代表key不存在)
- */
- public Object put(Object key, Object value) {
- //插入根节点时不需要调整颜色
- Entry t = root;
- if (t == null) {
- incrementSize();
- root = new Entry(key, value, null);
- return null;
- }
- while (true) {
- int cmp = compare(key, t.key);
- if (cmp == 0) {
- return t.setValue(value);
- } else if (cmp < 0) {
- if (t.left != null) {
- t = t.left;
- } else {
- incrementSize();
- t.left = new Entry(key, value, t);
- //需要调整颜色
- fixAfterInsertion(t.left);
- return null;
- }
- } else { // cmp > 0
- if (t.right != null) {
- t = t.right;
- } else {
- incrementSize();
- t.right = new Entry(key, value, t);
- //需要调整颜色
- fixAfterInsertion(t.right);
- return null;
- }
- }
- }
- }
- //从map中删除指定的key节点,并返回value,如果不存在或value本身就是null时,返回null
- public Object remove(Object key) {
- Entry p = getEntry(key);
- if (p == null)
- return null;
- Object oldValue = p.value;
- deleteEntry(p);
- return oldValue;
- }
- public void clear() {
- modCount++;
- size = 0;
- root = null;
- }
- public Object clone() {
- TreeMap clone = null;
- try {
- //调整父类的克隆方法
- clone = (TreeMap) super.clone();
- } catch (CloneNotSupportedException e) {
- throw new InternalError();
- }
- // Put clone into "virgin" state (except for comparator)
- clone.root = null;
- clone.size = 0;
- clone.modCount = 0;
- clone.entrySet = null;
- //...
- return clone;
- }
- // Views
- /**
- * key-value(键-值对)视图,即该set视图里是一个个的Entry实体节点
- */
- private transient volatile Set entrySet = null;
- //以下两个字段是从父类AbstractMap拷贝过来的,因为在该类与父类不在一个包中,所以不可见
- transient volatile Set keySet = null;//key视图,set视图里是一个个Entry实体节点的key
- //value视图,collection视图里是一个个Entry实体节点的value
- transient volatile Collection values = null;
- public Set keySet() {
- if (keySet == null) {
- //keySet视图实现
- keySet = new AbstractSet() {
- public Iterator iterator() {
- //只能对key进行迭代
- return new KeyIterator();
- }
- public int size() {
- return TreeMap.this.size();
- }
- //...
- };
- }
- return keySet;
- }
- //value视图中的value排列的顺序保持不变,实质上还是在entrySet视图上迭代的
- public Collection values() {
- if (values == null) {
- //value视图实现
- values = new AbstractCollection() {
- public Iterator iterator() {
- //只能迭代value
- return new ValueIterator();
- }
- public int size() {
- return TreeMap.this.size();
- }
- //...
- };
- }
- return values;
- }
- //key-value 视图,即Entry节点视图
- public Set entrySet() {
- if (entrySet == null) {
- entrySet = new AbstractSet() {
- public Iterator iterator() {
- //对Entry节点迭代
- return new EntryIterator();
- }
- //...
- public int size() {
- return TreeMap.this.size();
- }
- };
- }
- return entrySet;
- }
- //Entry迭代器
- private class EntryIterator implements Iterator {
- private int expectedModCount = TreeMap.this.modCount;
- private Entry lastReturned = null;//指向最后一次next操作所返回的节点
- Entry next;//指向当前next()操作要返回的节点
- EntryIterator() {
- next = firstEntry();//开始时next指向最左边的节点,即中序遍历序列中的第一个节点
- }
- // Used by SubMapEntryIterator
- EntryIterator(Entry first) {
- next = first;
- }
- public boolean hasNext() {
- //如果next没有指向null,则表示当前next指向的节点还有
- return next != null;
- }
- //KeyIterator与ValueIterator两迭代器的next()方法实现都是调整此方法来实现的
- final Entry nextEntry() {
- if (next == null)
- throw new NoSuchElementException();
- if (modCount != expectedModCount)
- throw new ConcurrentModificationException();
- lastReturned = next;//先取
- next = successor(next);//next再下移
- return lastReturned;
- }
- public Object next() {
- //对Entry进行迭代
- return nextEntry();
- }
- public void remove() {
- if (lastReturned == null)
- throw new IllegalStateException();
- if (modCount != expectedModCount)
- throw new ConcurrentModificationException();
- //如果删除的节点左右子树都存在,则删除后next指针需后退到lastReturned的位置,
- //具体为什么,请参考二叉搜索树的实现 BinSearchTree.java 相应方法
- if (lastReturned.left != null && lastReturned.right != null)
- next = lastReturned;
- deleteEntry(lastReturned);
- expectedModCount++;
- lastReturned = null;
- }
- }
- //KeyIterator是在EntryIterator的基础上只对key进行迭代罢了
- private class KeyIterator extends EntryIterator {
- public Object next() {
- return nextEntry().key;
- }
- }
- //ValueIterator是在EntryIterator的基础上只对value进行迭代罢了
- private class ValueIterator extends EntryIterator {
- public Object next() {
- return nextEntry().value;
- }
- }
- //在这里决定是使用 Comparator 还 Comparable 比较器
- private int compare(Object k1, Object k2) {
- return (comparator == null ? ((Comparable) k1).compareTo(k2) : comparator
- .compare(k1, k2));
- }
- private static boolean valEquals(Object o1, Object o2) {
- return (o1 == null ? o2 == null : o1.equals(o2));
- }
- private static final boolean RED = false;//false代表红
- private static final boolean BLACK = true;//true代表黑
- /**
- * 树中的节点结构体实现,实现了Map.Entry接口,它是双向的,即可以从子找到父,也可从
- * 父到子节点
- */
- static class Entry implements Map.Entry {
- Object key;//数据域key
- Object value;//数据域value
- Entry left = null;//左指针
- Entry right = null;//右指针
- Entry parent;//父指针
- boolean color = BLACK;//节点着色,相当于平衡二叉排序树中的平衡因子
- Entry(Object key, Object value, Entry parent) {
- this.key = key;
- this.value = value;
- this.parent = parent;
- }
- public Object getKey() {
- return key;
- }
- public Object getValue() {
- return value;
- }
- public Object setValue(Object value) {
- Object oldValue = this.value;
- this.value = value;
- return oldValue;
- }
- //...
- public String toString() {
- return key + "=" + value;
- }
- }
- //取树中最左边的节点,即key最小的节点
- private Entry firstEntry() {
- Entry p = root;
- if (p != null)
- while (p.left != null)
- p = p.left;
- return p;
- }
- //取树中最右边的节点,即key最大的节点
- private Entry lastEntry() {
- Entry p = root;
- if (p != null)
- while (p.right != null)
- p = p.right;
- return p;
- }
- //查找某节点的中序遍历的直接后继节点,具体请参见BinSearchTree.java 相应方法
- private Entry successor(Entry t) {
- if (t == null)
- return null;
- else if (t.right != null) {
- Entry p = t.right;
- while (p.left != null)
- p = p.left;
- return p;
- } else {
- Entry p = t.parent;
- Entry ch = t;
- while (p != null && ch == p.right) {
- ch = p;
- p = p.parent;
- }
- return p;
- }
- }
- //平衡操作
- private static boolean colorOf(Entry p) {
- //注,如果为null,则返回为黑色,即如果求某个节点的子节点颜色,但子节点不存在时也会返回黑色
- return (p == null ? BLACK : p.color);
- }
- private static Entry parentOf(Entry p) {
- return (p == null ? null : p.parent);
- }
- private static void setColor(Entry p, boolean c) {
- if (p != null)
- p.color = c;
- }
- private static Entry leftOf(Entry p) {
- return (p == null) ? null : p.left;
- }
- private static Entry rightOf(Entry p) {
- return (p == null) ? null : p.right;
- }
- //左旋,具体请参见AVLTree.java相应方法
- private void rotateLeft(Entry p) {
- Entry r = p.right;
- p.right = r.left;
- if (r.left != null)
- r.left.parent = p;
- r.parent = p.parent;
- if (p.parent == null)
- root = r;
- else if (p.parent.left == p)
- p.parent.left = r;
- else
- p.parent.right = r;
- r.left = p;
- p.parent = r;
- }
- //右旋,具体请参见AVLTree.java相应方法
- private void rotateRight(Entry p) {
- Entry l = p.left;
- p.left = l.right;
- if (l.right != null)
- l.right.parent = p;
- l.parent = p.parent;
- if (p.parent == null)
- root = l;
- else if (p.parent.right == p)
- p.parent.right = l;
- else
- p.parent.left = l;
- l.right = p;
- p.parent = l;
- }
- /** From CLR **/
- private void fixAfterInsertion(Entry x) {
- //插入的节点为红色
- x.color = RED;
- /*
- * 添加节点时,因为在上面将新增节点设置成了红色,所以添加后是不会打破 Path规则 的,但是
- * 有可能会打破 Red规则,又打破 Red规则 的前提是父节点是红色的才可能,所以这里的循环条
- * 件就是父节点必须是红色的才需调整
- *
- * 1、如果x为根,则不需要重新染色与旋转,因为最后会将根再次染成BLACK
- * 2、如果x的父节点color为黑色,也没必要进行重排了,因为red规则没有被破坏
- * 如果上面两个条件不满足,则一直循环,这里x != null 条件也是不可少的,传递进来的值
- * 与循环终止时都能可能为null
- */
- while (x != null && x != root && x.parent.color == RED) {
- //一、x的父节点处于左子节点时
- if (parentOf(x) == leftOf(parentOf(parentOf(x)))) {
- //y指向x的右叔,注,有可能为NULL
- Entry y = rightOf(parentOf(parentOf(x)));
- //如果y为红色
- if (colorOf(y) == RED) {//如果条件成立,则y不能可为空
- /*
- * 情况1:colorOf(y) == RED
- *
- * 此情况下y不可能为null,因为 colorOf(null) == BLACK,所以此情况
- * 下右叔一定存在,既然右叔是红色,所以爷爷节点50只能是黑色了,否则打破
- * 了Red规则了。30也肯定是红色了,因为进行while循环前提条件就是父节点
- * 一定是红色的
- * 着色
- * . → .
- * . .
- * 50B x → 50R
- * /\ /\
- * 30R 90R ← y(右叔) 30B 90B ← y
- * \ \
- * x → 40R 40R
- *
- * 此情况下不需要旋转,完成着色后继续循环
- */
- //将x节点的父节点的着黑
- setColor(parentOf(x), BLACK);
- //将x的右叔的着黑
- setColor(y, BLACK);
- //将x的爷爷着红
- setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);
- /*
- * 完成操作后,我们发现x向上移动了两层,因此循环的最大次数是树的高度的一
- * 半,这也就是TreeMap中的put方法的最大执行时间为 O(logn) 原因所在了
- */
- x = parentOf(parentOf(x));//再将x指向爷爷
- }//如果y为黑色
- else {
- if (x == rightOf(parentOf(x))) {
- /*
- * 情况2:colorOf(y) == BLACK,且x为父的右子节点
- *
- * 此情况下,y一定是null,为什么?因为插入的节点40的父节点30为红色
- * (又为什么?因为进行while循环的前提就是父为红色啊),所以30的父
- * 节点只能为黑色了(又为什么?因为如果是红色的话,早就打破了Red规则
- * 了),现进入到此分支时前提是y必须是黑色的,如果y真的存在,则Path
- * 规则又将被打破,所以此情况下的y一定是null,这样才满足Path规则
- *
- * ====实质上此种情况就是将问题2转换成转换成问题3来操作====
- *
- * 绕30左旋
- * . → .
- * . .
- * 50B 50B
- * / /
- * 30R (Y为NULL) 40R
- * \ /
- * x → 40R x → 30R
- */
- x = parentOf(x);
- rotateLeft(x);
- }
- /*
- * 情况3:colorOf(y) == BLACK,且x为父的左子节点
- *
- * 如果x为父的右子节点,经过上面情况2的处理,已经将其转换成情况3了,此种
- * 情况下的y也一定为null,与第2种情况道理是一样的
- *
- * 着色 绕50右旋
- * . → . → .
- * . . .
- * 50B 50R 40B
- * / / /\
- * 40R (Y为NULL) 40B x → 30R 50R
- * / /
- * x → 30R x → 30R
- *
- * 处理后,下次循环自动会终止,因为此情况处理后x的父节点总是黑色的,所以
- * 循环一定会终止于下次
- */
- setColor(parentOf(x), BLACK);//x的父着黑
- setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);//x的爷着红
- if (parentOf(parentOf(x)) != null)
- rotateRight(parentOf(parentOf(x)));//绕爷爷右旋
- }
- }//二、x的父节点处于右子节点时,与第一种对称
- else {
- //x的左叔
- Entry y = leftOf(parentOf(parentOf(x)));
- //如果左叔为红色
- if (colorOf(y) == RED) {
- /*
- * 情况1:colorOf(y) == RED,即左叔为红色
- *
- * 此情况下y不可能为null,因为 colorOf(null) == BLACK,所以此情况
- * 下左叔一定存在,既然左叔是红色,所以爷爷节点50只能是黑色了,否则打破
- * 了Red规则了。90也肯定是红色了,因为进行while循环前提条件就是父节点
- * 一定是红色的
- * 着色
- * . → .
- * . .
- * 50B x → 50R
- * /\ /\
- * y(左叔)→30R 90R 30B 90B ← y
- * \ \
- * x → 100R 100R
- *
- * 此情况下不需要旋转,完成着色后继续循环
- */
- setColor(parentOf(x), BLACK);
- setColor(y, BLACK);
- setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);
- /*
- * 完成操作后,我们发现x向上移动了两层,因此循环的最大次数是树的高度的一
- * 半,这也就是TreeMap中的put方法的最大执行时间为 O(logn) 原因所在了
- */
- x = parentOf(parentOf(x));//再将x指向爷爷
- }//如果y为黑色
- else {
- if (x == leftOf(parentOf(x))) {
- /*
- * 情况2:colorOf(y) == BLACK(左叔为黑),且x为父的左子节点
- *
- * 此情况下,y一定是null,为什么?因为插入的节点60的父节点90为红色
- * ,所以90的父节点只能为黑色了,现进入到此分支时前提是y必须是黑色的
- * ,如果y真的存在,则Path规则又将被打破,所以此情况下的y一定是null
- * ,这样才满足Path规则
- *
- * ====实质上此种情况就是将问题2转换成转换成问题3来操作====
- *
- * 绕90右旋
- * . → .
- * . .
- * 50B 50B
- * \ \
- *(Y为NULL) 90R 60R
- * / \
- * x → 60R x → 90R
- */
- x = parentOf(x);
- rotateRight(x);
- }
- /*
- * 情况3:colorOf(y) == BLACK,且x为父的右子节点
- *
- * 如果x为父的左子节点,经过上面情况2的处理,已经将其转换成情况3了,此种
- * 情况下的y也一定为null,与第2种情况道理是一样的
- *
- * 着色 绕50左旋
- * . → . → .
- * . . .
- * 50B 50R 90B
- * \ \ /\
- *(Y为NULL) 90R 90B x → 50R 95R
- * \ \
- * x → 95R x → 95R
- *
- * 处理后,下次循环自动会终止,因为此情况处理后x的父节点总是黑色的,所以
- * 循环一定会终止于下次
- */
- setColor(parentOf(x), BLACK);//x的父着黑
- setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);//x的爷着红
- if (parentOf(parentOf(x)) != null)
- rotateLeft(parentOf(parentOf(x)));//绕爷爷左旋
- }
- }
- }
- root.color = BLACK;//不管怎样调整,最后根节点都要着黑
- }
- //删除节点p,然后重新调整
- private void deleteEntry(Entry p) {
- decrementSize();
- /*
- * 如果删除的节点p有左右子树时,将问题转换成删除叶子节点或只有一个子节点的节点问题,具体
- * 过程:使用中序遍历直接后s继的数据域值(key与value)拷贝到p的相应数据域值,然后将p指
- * 向直接后继s,这样待删除的节点就变成了s,问题已转换成删除叶节点或只有一个子节点的问题了
- */
- if (p.left != null && p.right != null) {
- Entry s = successor(p);
- p.key = s.key;
- p.value = s.value;
- p = s;
- }
- //replacement用来替换即将被删除节点p
- Entry replacement = (p.left != null ? p.left : p.right);
- //如果待删除的元素有子节点(如果有,则也有且仅有一个子节点)
- if (replacement != null) {
- // 重新设置替换节点的父
- replacement.parent = p.parent;
- //如果待删除节点的为根节点
- if (p.parent == null)
- root = replacement;//则替换元素将成为根
- else if (p == p.parent.left)
- //否则如果待删除节点为左节点,则使待删除节点的父的左指针指向替换节点
- p.parent.left = replacement;
- else
- //否则如果待删除节点为右节点,则使待删除节点的父的右指针指向替换节点
- p.parent.right = replacement;
- // 解除p与其他节点的关系
- p.left = p.right = p.parent = null;
- /*
- * 因为被删除的节点只有两种节点: 叶子节点、只有一个子节点的节点
- *
- * 如果删除的是只有一个子节点的节点时,根据路径规则,被删除节点一定是黑色的,而子节点
- * 一定是红色的,这时删除操作过程就是删除了一个黑红节点而在删除位置上又放置了一个红色
- * 节点,因此,删除一个有一个子节点的节点时,Red与Path规则都有可能打破
- */
- if (p.color == BLACK)//???这里的条件好像是多余的,因为p一定是黑,难道另有玄机?
- //删除后从替换节点replacement位置向根方向调整
- fixAfterDeletion(replacement);
- } else if (p.parent == null) { // 如果待删除节点为根,则置root为null
- root = null;
- } else { // 如果删除的是叶子节点
- /*
- * 如果删除的是叶子节点,不管该叶子节点是红还是黑,则 Red规则 在删除后不可能被打破,
- * 所以此情况下只有可能打破 Path规则 ,但打破的前提是被删除的节点是黑色的,因为只有
- * 黑色节点才影响Path路径规则,所以调整的前提是 p.color == BLACK,即被删除的叶
- * 节点是黑色的
- */
- if (p.color == BLACK)
- //删除前从即将被删除节点p位置向根方向调整
- fixAfterDeletion(p);
- //???此条件好像多余,因为如果不成立,则走上面那个分支了,难道另藏玄机
- if (p.parent != null) {
- if (p == p.parent.left)
- p.parent.left = null;
- else if (p == p.parent.right)
- p.parent.right = null;
- p.parent = null;//解除p与其他节点的关系
- }
- }
- }
- //删除节点后调整
- private void fixAfterDeletion(Entry x) {
- //直循环到根节点或红色止
- while (x != root && colorOf(x) == BLACK) {
- //x为左子节点
- if (x == leftOf(parentOf(x))) {
- //x的同胞
- Entry sib = rightOf(parentOf(x));//有可能为null
- if (colorOf(sib) == RED) {//同胞不可能为null
- /*
- * 情况1:colorOf(sib) == RED,即右叔存在且为红
- * 通过执行上面deleteEntry后,x、p均指向后继65
- * p → 60B → 65B
- * / \ / \
- * 50B 70B 50B 70B
- * /\ / \ /\ / \
- * 45B 55B 65B 80R 45B 55B 65B 80R ← sib
- * / \ ↑ / \
- * 75B 87B x、p 75B 87B
- * 着色 绕70左旋
- * → 65B → 65B
- * / \ / \
- * 50B 70R 50B 80B
- * /\ / \ /\ / \
- * 45B 55B 65B 80B ← sib 45B 55B 70R 87B
- * ↑ / \ / \
- * x、p 75B 87B x、p → 65B 75B ← sib
- * x现有一个新的同胞节点,该节点为黑,现将情况1转向其他3种情况
- */
- setColor(sib, BLACK);//置同胞为黑
- setColor(parentOf(x), RED);//置父为红
- rotateLeft(parentOf(x));//左旋
- sib = rightOf(parentOf(x));//再处理同胞节点
- }
- if (colorOf(leftOf(sib)) == BLACK && colorOf(rightOf(sib)) == BLACK) {
- /*
- * 情况2:
- * colorOf(leftOf(sib))==BLACK && colorOf(rightOf(sib))==BLACK
- * 即同胞不存在或同胞存在时为黑且没有子节点的情况
- *
- * 现接着上面情况1结束后的那棵树处理
- * 着色 再将x指向父(70R)继续处理
- * → 65B → ...
- * / \
- * 50B 80B
- * /\ / \
- * 45B 55B 70R 87B
- * / \
- * x、p → 65B 75R ← sib
- *
- * 处理完后,x为红,因此结束循环,然后设置x的颜色为黑,并从此返回
- * deleteEntry方法,此时p所指向的节点已被从其父节点解除链接
- */
- setColor(sib, RED);
- x = parentOf(x);
- } else {
- if (colorOf(rightOf(sib)) == BLACK) {
- /*
- * 情况3:经过情况2后,此时同胞节点左子节点必为红
- *
- * 假设在开始while循环之前有如下树:
- * → 65B
- * / \
- * 50B 80R
- * / \ / \
- * 45B 55B 70B 90B
- * / \ / \
- * x → 65B 75B 85R 95B
- * ↗ / \
- * sib 82B 87B
- *
- * 情况2被应用,因此将75的颜色设置为红,并令 x = parentOf(x)后第
- * 一遍循环结束。第二遍循环开始时,会应用情况3,此时同胞节点为90,树
- * 如下图:
- * 第一次循环完 着色
- * → 65B → 65B
- * / \ / \
- * 50B 80R 50B 80R
- * / \ / \ / \ / \
- * 45B 55B 70B 90B ← sib 45B 55B 70B 90R ← sib
- * ↗/ \ / \ ↗/ \ / \
- * x 65B 75R 85R 95B x 65B 75R 85B 95B
- * / \ / \
- * 82B 87B 82B 87B
- *
- * 绕90右旋后并修改sib指向 进行下一步循环,应用情况4
- * → 65B → ...
- * / \
- * 50B 80R
- * / \ / \
- * 45B 55B 70B 85B ← sib
- * ↗/ \ / \
- * x 65B 75R 82B 90R
- * / \
- * 87B 95B
- *
- * 一旦情况3被应用,则同胞节点的右子节点将设置为 RED,因此情况4在情况
- * 3之后应用,为了不在下一次循环中应用情况4,直接将情况4的代码放在了
- * 情况3的后面
- */
- setColor(leftOf(sib), BLACK);
- setColor(sib, RED);
- rotateRight(sib);
- sib = rightOf(parentOf(x));
- }
- /*
- * 情况4:经过情况3后剩下的情况4,此时同胞节点的右子节点是红
- *
- * 接着第3种情况处理:
- *
- * 着色 绕80左旋
- * → 65B → 65B
- * / \ / \
- * 50B 80B 50B 85R ← sib
- * / \ / \ / \ / \
- * 45B 55B 70B 85R ← sib 45B 55B 80B 90B
- * ↗/ \ / \ / \ \
- * x 65B 75R 82B 90B x → 70B 87B 95B
- * / \ /
- * 87B 95B p → 65B
- *
- * 循环结束后返回到 deleteEntry 方法,删除65节点即完成删除操作过程
- */
- setColor(sib, colorOf(parentOf(x)));
- setColor(parentOf(x), BLACK);
- setColor(rightOf(sib), BLACK);
- rotateLeft(parentOf(x));
- //情况3与4被应用后,x将被设置为根节点,同时,这也是循环的最后一次
- x = root;
- }
- } else { // 与上面对称
- Entry sib = leftOf(parentOf(x));
- if (colorOf(sib) == RED) {
- setColor(sib, BLACK);
- setColor(parentOf(x), RED);
- rotateRight(parentOf(x));
- sib = leftOf(parentOf(x));
- }
- if (colorOf(rightOf(sib)) == BLACK && colorOf(leftOf(sib)) == BLACK) {
- setColor(sib, RED);
- x = parentOf(x);
- } else {
- if (colorOf(leftOf(sib)) == BLACK) {
- setColor(rightOf(sib), BLACK);
- setColor(sib, RED);
- rotateLeft(sib);
- sib = leftOf(parentOf(x));
- }
- setColor(sib, colorOf(parentOf(x)));
- setColor(parentOf(x), BLACK);
- setColor(leftOf(sib), BLACK);
- rotateRight(parentOf(x));
- x = root;
- }
- }
- }
- //退出循环时x为根或为红色,直接将其值为黑色即可
- setColor(x, BLACK);
- }
- }
package tree.redblack; import java.util.AbstractCollection; import java.util.AbstractMap; import java.util.AbstractSet; import java.util.Collection; import java.util.Comparator; import java.util.ConcurrentModificationException; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.NoSuchElementException; import java.util.Set; import java.util.SortedMap; public class TreeMap extends AbstractMap implements SortedMap, Cloneable, java.io.Serializable { //比较器,用于TreeMap的key的排序,如果为null,则使用key的自然排序法 private Comparator comparator = null; private transient Entry root = null;//根节点 private transient int size = 0;//树中的节点数 /* * TreeMap结构被修改的次数,注:结构上修改是指添加或删除一个或多个映射关系的操作, 仅改变与 * 现有键关联的值不是结构上的修改。 * * 由所有此类的 collection 视图方法(如keySet、values、entrySet三个方法) 所返回的迭代 * 器都是快速失效的:在迭代器创建之后,如果对map修改了结构,除非通过迭代器自身的 remove 或 * add 方法,其他map自身任何时间任何方式的修改,迭代器都将抛出 ConcurrentModification * Exception。因此,面对并发的修改,迭代器很快就完全失效,而不是冒着在将来在不确定的时间点 * 上发生不确定问题的风险。 */ private transient int modCount = 0; //增加节点后modCount与size都需递增 private void incrementSize() { modCount++; size++; } private void decrementSize() { modCount++; size--; } /** * 默认构造器,构造一个空的map,根据key的自然比较排序。所有插入到map中的节点的key必须实现 * 过自然比较器Comparable接口。 */ public TreeMap() { } /** * 构造一个新的空映射,该映射根据给定的比较器进行排序 */ public TreeMap(Comparator c) { this.comparator = c; } /** * 构造一个新map,所含的元素与给定的map相同,这个新map按照键的自然顺序进行关键字排序 */ public TreeMap(Map m) { putAll(m); } /** * 构造一个新的映射,所含的元素与给定的map相同,该映射按照SortedMap相同的排序方式进行排序 */ public TreeMap(SortedMap m) { comparator = m.comparator(); //... } public int size() { return size; } public boolean containsKey(Object key) { return getEntry(key) != null; } public boolean containsValue(Object value) { return (root == null ? false : (value == null ? valueSearchNull(root) : valueSearchNonNull(root, value))); } //树中是否有value域值为null的节点 private boolean valueSearchNull(Entry n) { if (n.value == null) return true; // 递归在左右子树中查找 return (n.left != null && valueSearchNull(n.left)) || (n.right != null && valueSearchNull(n.right)); } /* * 查找指定节点的value值域的节点,因为树是按节的key关键字来排序的,而不是按value排序的, * 所以在找value时在最坏的情况下遍历整个树 * * 以二叉树的先序遍历查找 */ private boolean valueSearchNonNull(Entry n, Object value) { // 先比较根 if (value.equals(n.value)) return true; // 再比较左,最后再比较右 return (n.left != null && valueSearchNonNull(n.left, value)) || (n.right != null && valueSearchNonNull(n.right, value)); } //获取指定key的值 public Object get(Object key) { Entry p = getEntry(key); return (p == null ? null : p.value); } //返回树中第一个(最小的)键,最左边的节点 public Object firstKey() { return key(firstEntry()); } /** * Returns the last (highest) key currently in this sorted map. * * @return the last (highest) key currently in this sorted map. * @throws NoSuchElementException Map is empty. */ public Object lastKey() { return key(lastEntry()); } /* * 根据给定的key查找节点,因为 RED-BLACK树也是一种二叉排序树,所以采用在二叉排序树 * 中查找节点的算法来查找 */ private Entry getEntry(Object key) { Entry p = root; while (p != null) { int cmp = compare(key, p.key); if (cmp == 0) return p;//找到则返回 else if (cmp < 0) p = p.left;//如果关键字小于当前节点,则在当前节点的左子树中找 else p = p.right;//如果关键字大于当前节点,则在当前节点的右子树中找 } return null; } private static Object key(Entry e) { if (e == null) throw new NoSuchElementException(); return e.key; } /** * 如果key已存在,将替换原值,并返回原来key所对应的值;如果不存在,则返回 null(注,如果 * 新增key已存在,且为null,返回时也会为null,value为null并不代表key不存在) */ public Object put(Object key, Object value) { //插入根节点时不需要调整颜色 Entry t = root; if (t == null) { incrementSize(); root = new Entry(key, value, null); return null; } while (true) { int cmp = compare(key, t.key); if (cmp == 0) { return t.setValue(value); } else if (cmp < 0) { if (t.left != null) { t = t.left; } else { incrementSize(); t.left = new Entry(key, value, t); //需要调整颜色 fixAfterInsertion(t.left); return null; } } else { // cmp > 0 if (t.right != null) { t = t.right; } else { incrementSize(); t.right = new Entry(key, value, t); //需要调整颜色 fixAfterInsertion(t.right); return null; } } } } //从map中删除指定的key节点,并返回value,如果不存在或value本身就是null时,返回null public Object remove(Object key) { Entry p = getEntry(key); if (p == null) return null; Object oldValue = p.value; deleteEntry(p); return oldValue; } public void clear() { modCount++; size = 0; root = null; } public Object clone() { TreeMap clone = null; try { //调整父类的克隆方法 clone = (TreeMap) super.clone(); } catch (CloneNotSupportedException e) { throw new InternalError(); } // Put clone into "virgin" state (except for comparator) clone.root = null; clone.size = 0; clone.modCount = 0; clone.entrySet = null; //... return clone; } // Views /** * key-value(键-值对)视图,即该set视图里是一个个的Entry实体节点 */ private transient volatile Set entrySet = null; //以下两个字段是从父类AbstractMap拷贝过来的,因为在该类与父类不在一个包中,所以不可见 transient volatile Set keySet = null;//key视图,set视图里是一个个Entry实体节点的key //value视图,collection视图里是一个个Entry实体节点的value transient volatile Collection values = null; public Set keySet() { if (keySet == null) { //keySet视图实现 keySet = new AbstractSet() { public Iterator iterator() { //只能对key进行迭代 return new KeyIterator(); } public int size() { return TreeMap.this.size(); } //... }; } return keySet; } //value视图中的value排列的顺序保持不变,实质上还是在entrySet视图上迭代的 public Collection values() { if (values == null) { //value视图实现 values = new AbstractCollection() { public Iterator iterator() { //只能迭代value return new ValueIterator(); } public int size() { return TreeMap.this.size(); } //... }; } return values; } //key-value 视图,即Entry节点视图 public Set entrySet() { if (entrySet == null) { entrySet = new AbstractSet() { public Iterator iterator() { //对Entry节点迭代 return new EntryIterator(); } //... public int size() { return TreeMap.this.size(); } }; } return entrySet; } //Entry迭代器 private class EntryIterator implements Iterator { private int expectedModCount = TreeMap.this.modCount; private Entry lastReturned = null;//指向最后一次next操作所返回的节点 Entry next;//指向当前next()操作要返回的节点 EntryIterator() { next = firstEntry();//开始时next指向最左边的节点,即中序遍历序列中的第一个节点 } // Used by SubMapEntryIterator EntryIterator(Entry first) { next = first; } public boolean hasNext() { //如果next没有指向null,则表示当前next指向的节点还有 return next != null; } //KeyIterator与ValueIterator两迭代器的next()方法实现都是调整此方法来实现的 final Entry nextEntry() { if (next == null) throw new NoSuchElementException(); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); lastReturned = next;//先取 next = successor(next);//next再下移 return lastReturned; } public Object next() { //对Entry进行迭代 return nextEntry(); } public void remove() { if (lastReturned == null) throw new IllegalStateException(); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); //如果删除的节点左右子树都存在,则删除后next指针需后退到lastReturned的位置, //具体为什么,请参考二叉搜索树的实现 BinSearchTree.java 相应方法 if (lastReturned.left != null && lastReturned.right != null) next = lastReturned; deleteEntry(lastReturned); expectedModCount++; lastReturned = null; } } //KeyIterator是在EntryIterator的基础上只对key进行迭代罢了 private class KeyIterator extends EntryIterator { public Object next() { return nextEntry().key; } } //ValueIterator是在EntryIterator的基础上只对value进行迭代罢了 private class ValueIterator extends EntryIterator { public Object next() { return nextEntry().value; } } //在这里决定是使用 Comparator 还 Comparable 比较器 private int compare(Object k1, Object k2) { return (comparator == null ? ((Comparable) k1).compareTo(k2) : comparator .compare(k1, k2)); } private static boolean valEquals(Object o1, Object o2) { return (o1 == null ? o2 == null : o1.equals(o2)); } private static final boolean RED = false;//false代表红 private static final boolean BLACK = true;//true代表黑 /** * 树中的节点结构体实现,实现了Map.Entry接口,它是双向的,即可以从子找到父,也可从 * 父到子节点 */ static class Entry implements Map.Entry { Object key;//数据域key Object value;//数据域value Entry left = null;//左指针 Entry right = null;//右指针 Entry parent;//父指针 boolean color = BLACK;//节点着色,相当于平衡二叉排序树中的平衡因子 Entry(Object key, Object value, Entry parent) { this.key = key; this.value = value; this.parent = parent; } public Object getKey() { return key; } public Object getValue() { return value; } public Object setValue(Object value) { Object oldValue = this.value; this.value = value; return oldValue; } //... public String toString() { return key + "=" + value; } } //取树中最左边的节点,即key最小的节点 private Entry firstEntry() { Entry p = root; if (p != null) while (p.left != null) p = p.left; return p; } //取树中最右边的节点,即key最大的节点 private Entry lastEntry() { Entry p = root; if (p != null) while (p.right != null) p = p.right; return p; } //查找某节点的中序遍历的直接后继节点,具体请参见BinSearchTree.java 相应方法 private Entry successor(Entry t) { if (t == null) return null; else if (t.right != null) { Entry p = t.right; while (p.left != null) p = p.left; return p; } else { Entry p = t.parent; Entry ch = t; while (p != null && ch == p.right) { ch = p; p = p.parent; } return p; } } //平衡操作 private static boolean colorOf(Entry p) { //注,如果为null,则返回为黑色,即如果求某个节点的子节点颜色,但子节点不存在时也会返回黑色 return (p == null ? BLACK : p.color); } private static Entry parentOf(Entry p) { return (p == null ? null : p.parent); } private static void setColor(Entry p, boolean c) { if (p != null) p.color = c; } private static Entry leftOf(Entry p) { return (p == null) ? null : p.left; } private static Entry rightOf(Entry p) { return (p == null) ? null : p.right; } //左旋,具体请参见AVLTree.java相应方法 private void rotateLeft(Entry p) { Entry r = p.right; p.right = r.left; if (r.left != null) r.left.parent = p; r.parent = p.parent; if (p.parent == null) root = r; else if (p.parent.left == p) p.parent.left = r; else p.parent.right = r; r.left = p; p.parent = r; } //右旋,具体请参见AVLTree.java相应方法 private void rotateRight(Entry p) { Entry l = p.left; p.left = l.right; if (l.right != null) l.right.parent = p; l.parent = p.parent; if (p.parent == null) root = l; else if (p.parent.right == p) p.parent.right = l; else p.parent.left = l; l.right = p; p.parent = l; } /** From CLR **/ private void fixAfterInsertion(Entry x) { //插入的节点为红色 x.color = RED; /* * 添加节点时,因为在上面将新增节点设置成了红色,所以添加后是不会打破 Path规则 的,但是 * 有可能会打破 Red规则,又打破 Red规则 的前提是父节点是红色的才可能,所以这里的循环条 * 件就是父节点必须是红色的才需调整 * * 1、如果x为根,则不需要重新染色与旋转,因为最后会将根再次染成BLACK * 2、如果x的父节点color为黑色,也没必要进行重排了,因为red规则没有被破坏 * 如果上面两个条件不满足,则一直循环,这里x != null 条件也是不可少的,传递进来的值 * 与循环终止时都能可能为null */ while (x != null && x != root && x.parent.color == RED) { //一、x的父节点处于左子节点时 if (parentOf(x) == leftOf(parentOf(parentOf(x)))) { //y指向x的右叔,注,有可能为NULL Entry y = rightOf(parentOf(parentOf(x))); //如果y为红色 if (colorOf(y) == RED) {//如果条件成立,则y不能可为空 /* * 情况1:colorOf(y) == RED * * 此情况下y不可能为null,因为 colorOf(null) == BLACK,所以此情况 * 下右叔一定存在,既然右叔是红色,所以爷爷节点50只能是黑色了,否则打破 * 了Red规则了。30也肯定是红色了,因为进行while循环前提条件就是父节点 * 一定是红色的 * 着色 * . → . * . . * 50B x → 50R * /\ /\ * 30R 90R ← y(右叔) 30B 90B ← y * \ \ * x → 40R 40R * * 此情况下不需要旋转,完成着色后继续循环 */ //将x节点的父节点的着黑 setColor(parentOf(x), BLACK); //将x的右叔的着黑 setColor(y, BLACK); //将x的爷爷着红 setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); /* * 完成操作后,我们发现x向上移动了两层,因此循环的最大次数是树的高度的一 * 半,这也就是TreeMap中的put方法的最大执行时间为 O(logn) 原因所在了 */ x = parentOf(parentOf(x));//再将x指向爷爷 }//如果y为黑色 else { if (x == rightOf(parentOf(x))) { /* * 情况2:colorOf(y) == BLACK,且x为父的右子节点 * * 此情况下,y一定是null,为什么?因为插入的节点40的父节点30为红色 * (又为什么?因为进行while循环的前提就是父为红色啊),所以30的父 * 节点只能为黑色了(又为什么?因为如果是红色的话,早就打破了Red规则 * 了),现进入到此分支时前提是y必须是黑色的,如果y真的存在,则Path * 规则又将被打破,所以此情况下的y一定是null,这样才满足Path规则 * * ====实质上此种情况就是将问题2转换成转换成问题3来操作==== * * 绕30左旋 * . → . * . . * 50B 50B * / / * 30R (Y为NULL) 40R * \ / * x → 40R x → 30R */ x = parentOf(x); rotateLeft(x); } /* * 情况3:colorOf(y) == BLACK,且x为父的左子节点 * * 如果x为父的右子节点,经过上面情况2的处理,已经将其转换成情况3了,此种 * 情况下的y也一定为null,与第2种情况道理是一样的 * * 着色 绕50右旋 * . → . → . * . . . * 50B 50R 40B * / / /\ * 40R (Y为NULL) 40B x → 30R 50R * / / * x → 30R x → 30R * * 处理后,下次循环自动会终止,因为此情况处理后x的父节点总是黑色的,所以 * 循环一定会终止于下次 */ setColor(parentOf(x), BLACK);//x的父着黑 setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);//x的爷着红 if (parentOf(parentOf(x)) != null) rotateRight(parentOf(parentOf(x)));//绕爷爷右旋 } }//二、x的父节点处于右子节点时,与第一种对称 else { //x的左叔 Entry y = leftOf(parentOf(parentOf(x))); //如果左叔为红色 if (colorOf(y) == RED) { /* * 情况1:colorOf(y) == RED,即左叔为红色 * * 此情况下y不可能为null,因为 colorOf(null) == BLACK,所以此情况 * 下左叔一定存在,既然左叔是红色,所以爷爷节点50只能是黑色了,否则打破 * 了Red规则了。90也肯定是红色了,因为进行while循环前提条件就是父节点 * 一定是红色的 * 着色 * . → . * . . * 50B x → 50R * /\ /\ * y(左叔)→30R 90R 30B 90B ← y * \ \ * x → 100R 100R * * 此情况下不需要旋转,完成着色后继续循环 */ setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(y, BLACK); setColor(parentOf(parentOf(x)), RED); /* * 完成操作后,我们发现x向上移动了两层,因此循环的最大次数是树的高度的一 * 半,这也就是TreeMap中的put方法的最大执行时间为 O(logn) 原因所在了 */ x = parentOf(parentOf(x));//再将x指向爷爷 }//如果y为黑色 else { if (x == leftOf(parentOf(x))) { /* * 情况2:colorOf(y) == BLACK(左叔为黑),且x为父的左子节点 * * 此情况下,y一定是null,为什么?因为插入的节点60的父节点90为红色 * ,所以90的父节点只能为黑色了,现进入到此分支时前提是y必须是黑色的 * ,如果y真的存在,则Path规则又将被打破,所以此情况下的y一定是null * ,这样才满足Path规则 * * ====实质上此种情况就是将问题2转换成转换成问题3来操作==== * * 绕90右旋 * . → . * . . * 50B 50B * \ \ *(Y为NULL) 90R 60R * / \ * x → 60R x → 90R */ x = parentOf(x); rotateRight(x); } /* * 情况3:colorOf(y) == BLACK,且x为父的右子节点 * * 如果x为父的左子节点,经过上面情况2的处理,已经将其转换成情况3了,此种 * 情况下的y也一定为null,与第2种情况道理是一样的 * * 着色 绕50左旋 * . → . → . * . . . * 50B 50R 90B * \ \ /\ *(Y为NULL) 90R 90B x → 50R 95R * \ \ * x → 95R x → 95R * * 处理后,下次循环自动会终止,因为此情况处理后x的父节点总是黑色的,所以 * 循环一定会终止于下次 */ setColor(parentOf(x), BLACK);//x的父着黑 setColor(parentOf(parentOf(x)), RED);//x的爷着红 if (parentOf(parentOf(x)) != null) rotateLeft(parentOf(parentOf(x)));//绕爷爷左旋 } } } root.color = BLACK;//不管怎样调整,最后根节点都要着黑 } //删除节点p,然后重新调整 private void deleteEntry(Entry p) { decrementSize(); /* * 如果删除的节点p有左右子树时,将问题转换成删除叶子节点或只有一个子节点的节点问题,具体 * 过程:使用中序遍历直接后s继的数据域值(key与value)拷贝到p的相应数据域值,然后将p指 * 向直接后继s,这样待删除的节点就变成了s,问题已转换成删除叶节点或只有一个子节点的问题了 */ if (p.left != null && p.right != null) { Entry s = successor(p); p.key = s.key; p.value = s.value; p = s; } //replacement用来替换即将被删除节点p Entry replacement = (p.left != null ? p.left : p.right); //如果待删除的元素有子节点(如果有,则也有且仅有一个子节点) if (replacement != null) { // 重新设置替换节点的父 replacement.parent = p.parent; //如果待删除节点的为根节点 if (p.parent == null) root = replacement;//则替换元素将成为根 else if (p == p.parent.left) //否则如果待删除节点为左节点,则使待删除节点的父的左指针指向替换节点 p.parent.left = replacement; else //否则如果待删除节点为右节点,则使待删除节点的父的右指针指向替换节点 p.parent.right = replacement; // 解除p与其他节点的关系 p.left = p.right = p.parent = null; /* * 因为被删除的节点只有两种节点: 叶子节点、只有一个子节点的节点 * * 如果删除的是只有一个子节点的节点时,根据路径规则,被删除节点一定是黑色的,而子节点 * 一定是红色的,这时删除操作过程就是删除了一个黑红节点而在删除位置上又放置了一个红色 * 节点,因此,删除一个有一个子节点的节点时,Red与Path规则都有可能打破 */ if (p.color == BLACK)//???这里的条件好像是多余的,因为p一定是黑,难道另有玄机? //删除后从替换节点replacement位置向根方向调整 fixAfterDeletion(replacement); } else if (p.parent == null) { // 如果待删除节点为根,则置root为null root = null; } else { // 如果删除的是叶子节点 /* * 如果删除的是叶子节点,不管该叶子节点是红还是黑,则 Red规则 在删除后不可能被打破, * 所以此情况下只有可能打破 Path规则 ,但打破的前提是被删除的节点是黑色的,因为只有 * 黑色节点才影响Path路径规则,所以调整的前提是 p.color == BLACK,即被删除的叶 * 节点是黑色的 */ if (p.color == BLACK) //删除前从即将被删除节点p位置向根方向调整 fixAfterDeletion(p); //???此条件好像多余,因为如果不成立,则走上面那个分支了,难道另藏玄机 if (p.parent != null) { if (p == p.parent.left) p.parent.left = null; else if (p == p.parent.right) p.parent.right = null; p.parent = null;//解除p与其他节点的关系 } } } //删除节点后调整 private void fixAfterDeletion(Entry x) { //直循环到根节点或红色止 while (x != root && colorOf(x) == BLACK) { //x为左子节点 if (x == leftOf(parentOf(x))) { //x的同胞 Entry sib = rightOf(parentOf(x));//有可能为null if (colorOf(sib) == RED) {//同胞不可能为null /* * 情况1:colorOf(sib) == RED,即右叔存在且为红 * 通过执行上面deleteEntry后,x、p均指向后继65 * p → 60B → 65B * / \ / \ * 50B 70B 50B 70B * /\ / \ /\ / \ * 45B 55B 65B 80R 45B 55B 65B 80R ← sib * / \ ↑ / \ * 75B 87B x、p 75B 87B * 着色 绕70左旋 * → 65B → 65B * / \ / \ * 50B 70R 50B 80B * /\ / \ /\ / \ * 45B 55B 65B 80B ← sib 45B 55B 70R 87B * ↑ / \ / \ * x、p 75B 87B x、p → 65B 75B ← sib * x现有一个新的同胞节点,该节点为黑,现将情况1转向其他3种情况 */ setColor(sib, BLACK);//置同胞为黑 setColor(parentOf(x), RED);//置父为红 rotateLeft(parentOf(x));//左旋 sib = rightOf(parentOf(x));//再处理同胞节点 } if (colorOf(leftOf(sib)) == BLACK && colorOf(rightOf(sib)) == BLACK) { /* * 情况2: * colorOf(leftOf(sib))==BLACK && colorOf(rightOf(sib))==BLACK * 即同胞不存在或同胞存在时为黑且没有子节点的情况 * * 现接着上面情况1结束后的那棵树处理 * 着色 再将x指向父(70R)继续处理 * → 65B → ... * / \ * 50B 80B * /\ / \ * 45B 55B 70R 87B * / \ * x、p → 65B 75R ← sib * * 处理完后,x为红,因此结束循环,然后设置x的颜色为黑,并从此返回 * deleteEntry方法,此时p所指向的节点已被从其父节点解除链接 */ setColor(sib, RED); x = parentOf(x); } else { if (colorOf(rightOf(sib)) == BLACK) { /* * 情况3:经过情况2后,此时同胞节点左子节点必为红 * * 假设在开始while循环之前有如下树: * → 65B * / \ * 50B 80R * / \ / \ * 45B 55B 70B 90B * / \ / \ * x → 65B 75B 85R 95B * ↗ / \ * sib 82B 87B * * 情况2被应用,因此将75的颜色设置为红,并令 x = parentOf(x)后第 * 一遍循环结束。第二遍循环开始时,会应用情况3,此时同胞节点为90,树 * 如下图: * 第一次循环完 着色 * → 65B → 65B * / \ / \ * 50B 80R 50B 80R * / \ / \ / \ / \ * 45B 55B 70B 90B ← sib 45B 55B 70B 90R ← sib * ↗/ \ / \ ↗/ \ / \ * x 65B 75R 85R 95B x 65B 75R 85B 95B * / \ / \ * 82B 87B 82B 87B * * 绕90右旋后并修改sib指向 进行下一步循环,应用情况4 * → 65B → ... * / \ * 50B 80R * / \ / \ * 45B 55B 70B 85B ← sib * ↗/ \ / \ * x 65B 75R 82B 90R * / \ * 87B 95B * * 一旦情况3被应用,则同胞节点的右子节点将设置为 RED,因此情况4在情况 * 3之后应用,为了不在下一次循环中应用情况4,直接将情况4的代码放在了 * 情况3的后面 */ setColor(leftOf(sib), BLACK); setColor(sib, RED); rotateRight(sib); sib = rightOf(parentOf(x)); } /* * 情况4:经过情况3后剩下的情况4,此时同胞节点的右子节点是红 * * 接着第3种情况处理: * * 着色 绕80左旋 * → 65B → 65B * / \ / \ * 50B 80B 50B 85R ← sib * / \ / \ / \ / \ * 45B 55B 70B 85R ← sib 45B 55B 80B 90B * ↗/ \ / \ / \ \ * x 65B 75R 82B 90B x → 70B 87B 95B * / \ / * 87B 95B p → 65B * * 循环结束后返回到 deleteEntry 方法,删除65节点即完成删除操作过程 */ setColor(sib, colorOf(parentOf(x))); setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(rightOf(sib), BLACK); rotateLeft(parentOf(x)); //情况3与4被应用后,x将被设置为根节点,同时,这也是循环的最后一次 x = root; } } else { // 与上面对称 Entry sib = leftOf(parentOf(x)); if (colorOf(sib) == RED) { setColor(sib, BLACK); setColor(parentOf(x), RED); rotateRight(parentOf(x)); sib = leftOf(parentOf(x)); } if (colorOf(rightOf(sib)) == BLACK && colorOf(leftOf(sib)) == BLACK) { setColor(sib, RED); x = parentOf(x); } else { if (colorOf(leftOf(sib)) == BLACK) { setColor(rightOf(sib), BLACK); setColor(sib, RED); rotateLeft(sib); sib = leftOf(parentOf(x)); } setColor(sib, colorOf(parentOf(x))); setColor(parentOf(x), BLACK); setColor(leftOf(sib), BLACK); rotateRight(parentOf(x)); x = root; } } } //退出循环时x为根或为红色,直接将其值为黑色即可 setColor(x, BLACK); } }
相关推荐
开发者可以通过阅读源码来理解红黑树的实现细节,也可以通过运行测试用例来验证其正确性。 关于红黑树的详细知识: 1. **基本概念**:红黑树是一种自平衡二叉查找树,其中每个节点都有颜色属性,要么是红色要么是...
红黑树(Red-Black Tree)是一种自平衡二叉查找树,它在计算机科学中扮演着重要的角色,尤其是在数据结构和算法领域。红黑树的名字来源于它的节点颜色属性:红色或黑色。这种颜色属性被用来确保树的某些关键性质,...
总的来说,TreeMap源码的学习可以帮助我们理解红黑树的数据结构和其实现原理,这对于优化和调试涉及大量数据的操作至关重要。同时,掌握TreeMap的内部机制也能提升我们在实际开发中使用Java集合框架的能力。
红黑树(Red-Black Tree)是一种自平衡的二叉查找树,它的设计目标是保持树的平衡,从而在插入、删除和查找操作时都能保持较高的效率。在Java中,红黑树主要体现在`java.util.TreeMap`和`java.util.TreeSet`这两个类...
此外,`Java-Red-Black-Tree-master`这个压缩包很可能是包含了一个开源的红黑树实现,你可以通过学习这个实现来加深对红黑树的理解,例如查看插入、删除和查找方法的实现,以及旋转和重新着色的细节。这将有助于你更...
红黑树(Red-Black Tree)是一种自平衡的二叉查找树,由计算机科学家Rudolf Bayer在1972年提出。它在保持二叉查找树特性的同时,通过引入颜色属性来确保树的平衡,从而提高数据操作的效率。在Java中,红黑树被广泛...
红黑树(Red-Black Tree)是一种自平衡的二叉查找树,它的设计目标是确保在最坏的情况下,树的搜索、插入和删除操作的时间复杂度都能够保持在O(log n)。这种数据结构广泛应用于各种操作系统和编程语言的库中,如C++ ...
在IT领域,数据结构是构建高效算法的基础,而红黑树作为自平衡二叉查找树的一种,被广泛应用在各种系统和编程..."redblacktree"这个文件名可能是该系列教程的源代码示例,读者可以通过它来实践和理解红黑树的实现细节。
通过阅读《算法导论》或者查看开源实现,如Java集合框架中的`java.util.TreeMap`源码,可以帮助深入理解红黑树的工作原理和实现细节。在实践中,理解红黑树的平衡策略和操作逻辑,对于优化数据结构性能和提升代码...
在`RedBlackTree-master`这个项目中,应该包含了具体的红黑树实现,包括源码、测试用例和可能的文档。 6. **测试**: "全面测试仍在进行中"表明这个实现可能还处于开发阶段,开发者正在进行各种插入、删除和查找...
红黑树(Red-Black Tree)是一种自平衡二叉查找树,由计算机科学家Rudolf Bayer在1972年提出。它在进行插入、删除和查找操作时能保持近似的平衡状态...阅读和理解`RedBlack.pdf`文档将有助于进一步深化对红黑树的理解。
TreeMap是基于Red-Black树的数据结构,红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它可以在O(log n)时间复杂度内完成插入、删除和搜索操作。TreeMap的实现机制是基于红黑树的,红黑树的节点颜色是黑色或红色,黑色节点的孩子...
红黑树(Red-Black Tree)是一种自平衡二叉查找树,由计算机科学家朱利奥·平凯利(Juliusz R. Chrobak)和尼尔斯·吉尔伯特(Nils A. Gustafsson)在1978年提出。它的设计目标是保证在最坏情况下的操作效率,比如...
在Java编程中,红黑树(Red-Black Tree)是一种自平衡二叉查找树,它具有良好的性能特性,被广泛应用于数据结构和算法设计中。当我们谈论"RB.rar_in"时,我们可以推测这可能是一个包含Java实现红黑树的代码压缩包。...
- 红黑树(Red-Black Tree) - B树(B-Tree) - 字典树(Trie) - **图(Graph)**:由顶点和边组成的非线性数据结构,用于表示对象之间的复杂关系。 - 无向图 - 有向图 - 权重图 - **散列表(Hash Table)**:使用...
6. **红黑树(Red-Black Tree)** - `red_black`: 红黑树是一种自平衡二叉查找树,能保证任何节点到其每个叶子节点的所有路径都包含相同数量的黑色节点。这种数据结构保证了插入、删除和查找操作的时间复杂度为O(log n...
`TreeSet`是基于红黑树(Red-Black Tree)实现的,它是一个自平衡二叉查找树,保证了插入、删除和查找操作的时间复杂度为O(log n)。`TreeSet`不允许有重复元素,并且按照自然顺序或者用户提供的比较器进行排序。你...
2. TreeSet:基于红黑树(Red-Black Tree)实现,提供了排序功能,插入和查找速度稍慢于HashSet,但元素有序。 Map接口则用于存储键值对,其中HashMap和TreeMap是两种常见的实现: 1. HashMap:基于哈希表实现,...
4. **red_black**(红黑树): 红黑树是一种自平衡二叉查找树,它的每个节点都带有颜色属性(红色或黑色),通过特定的规则保持平衡,确保最坏情况下的操作复杂度为O(log n)。红黑树在Java集合框架中被广泛使用,...
在Java 7中,当哈希冲突较多时,通过使用红黑树(Red-Black Tree)来优化性能。这种优化使得HashMap在大数据量时仍能保持良好的性能。 Set接口中的HashSet依赖于HashMap实现,保证元素的唯一性。TreeSet则使用...