前言

  刚开始接触红黑树的时候，感觉很难。其实不然，红黑树只是情况分的多了一点而已，相较于线段树，主席树等等，简单多了。对于红黑树3种插入维护4种删除维护没必要去记忆，稍作了解，对于红黑树的性质和特点，需要特别记忆。

  本专栏知识点是通过零声教育的线上课学习，进行梳理总结写下文章，对c/c++linux课程感兴趣的读者，可以点击链接 C/C++后台高级服务器课程介绍 详细查看课程的服务。

注意，本文图中红黑树的叶子结点默认不画出来

为什么要有红黑树

二叉搜索树

  二叉搜索树（又叫二叉排序树，BST）：对于任意一个结点，其左子树的值必定小于该结点，其右子树的值必定大于该结点。那么中序遍历的时候，就是有序的了。理论上来说，增加，删除，修改的时间复杂度都是O(log(N))。但是它存在一个致命的问题。

  退化：向树中插入[1，2，3，4，5，6]，此时树退化成了一个链表，增加，删除，修改的时间复杂度退化为O(N)

平衡二叉搜索树

  平衡二叉搜索树（AVL Tree）：它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉搜索树。如果向树中插入[1，2，3，4，5，6]

  可以看到AVLTree在最坏的情况下，依然保持了“绝对的平衡”：左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。那么AVL Tree是如何保证平衡的呢，是通过旋转，可以看到，无论是插入还是删除元素，都要去通过旋转维护整个树的平衡。

• AVL查询元素：O(log(N))

• AVL插入元素：最多一次旋转O(1)，加上查询的时间O(log(N))，插入的复杂度O(log(N))

• AVL删除元素：必须检查从删除结点开始到根结点路径上的所有结点的平衡因子。因此删除的代价比较大，删除最多需要log(N)次旋转，加上查询的时间，删除的复杂度O(2log(N))

红黑树

  我们发现，AVL树未免太严格了一些，有没有一种数据结构，能让AVL树不那么严格平衡，降低维护平衡的开销，同时又不能像BST一样退化呢？

当然有，就是本文所写的红黑树（rbTree）：

• rbTree查询元素：O(log(N))

• rbTree插入元素：插入最多2次旋转，加上查询的时间O(log(N))，插入的复杂度O(log(N))

• rbTree删除元素：删除最多需要3次旋转，加上查询的时间，删除的复杂度O(log(N))

  虽然插入和删除元素后，需要旋转和变色（本文中统一为维护），但是这一时间复杂度可以估算为O(1)不计

  因为rbTree的第6条性质（见下文）

• 所以红黑树的查询效率略低与AVL的查询
• 红黑树和AVL插入的速度差不多
• 红黑树删除的速度比AVL快，因为AVL删除最多需要og(N)次旋转

红黑树的应用场景

1. c++ stl map,set（红黑树的封装）
2. 进程调度cfs（用红黑树存储进程的集合，把调度的时间作为key，那么树的左下角时间就是最小的）
3. 内存管理（每次使用malloc的时候都会分配一块小内存出来，那么这么块就是用红黑树来存，如何表述一段内存块呢，用开始地址+长度来表示，所以key->开始地址，val->大小）
4. epoll中使用红黑树管理socketfd
5. nginx中使用红黑树管理定时器，中序遍历第一个就是最小的定时器

红黑树的性质（重点）

1. 每个结点是红的或者黑的
2. 根结点是黑的
3. 每个叶子结点是黑的（因为这条性质，一般用叶子结点在代码中被特殊表示）
4. 如果一个结点是红的，则它的两个儿子都是黑的（不存在相邻红色）
5. 从任一节点到叶子节点，所包含的黑色节点数目相同（即黑高度相同）
6. 最长路径长度不超过最短路径长度的2倍（2n-1，一条黑红黑红…一条全黑）

红黑树的定义

#define RED 0
#define BlACK 1typedef int KEY_TYPE;typedef struct _rbtree_node {unsigned char color;//颜色struct _rbtree_node *left;//左子树struct _rbtree_node *right;//右子树struct _rbtree_node *parent;//父结点KEY_TYPE key;void *value;} rbtree_node;//红黑树结点typedef struct _rbtree {rbtree_node *root;//根结点rbtree_node *nil;//通用叶子结点
} rbtree;//红黑树

红黑树的左旋与右旋

动三个方向，改6个指针。
通过旋转，调整左右高度，使树达到平衡。

左旋leftRotate(T,x)—中右->左中

降低X结点的高度，提高X结点右结点（即Y）的高度。

1. x的右子树指向y的左子树
2. 本来指向x结点的父指针，改成指向y
3. y的左子树指向x结点
   

右旋rightRotate(T,y)—中左->中右

降低Y结点的高度，提高Y结点左结点（即X）的高度。

1. y的左子树指向x的右子树
2. 本来指向y结点的父指针，改成指向x
3. x的右子树指向y结点

//左旋leftRotate(T,x)---中右->左中
//降低X结点的高度，提高X结点右结点（即Y）的高度。
void _left_rotate(rbtree *T, rbtree_node *x) {rbtree_node *y = x->right;//1x->right = y->left;//x的右子树指向y的左子树if (y->left != T->nil) {y->left->parent = x;//y的左子树的父节点指向x}//2y->parent = x->parent;//y的父结点指向x的父结点if (x->parent == T->nil) {//如果x是根结点T->root = y;} else if (x == x->parent->left) {x->parent->left = y;//本来指向x结点的父指针，改成指向y} else {x->parent->right = y;}//3y->left = x;//y的左子树指向x结点x->parent = y;//x的父节点指向y
}//右旋
//copy左旋的代码
//left改成right，right改成left
//x改成y，y改成x
void _right_rotate(rbtree *T, rbtree_node *y) {rbtree_node *x = y->left;//1y->left = x->right;if (x->right != T->nil) {x->right->parent = y;}//2x->parent = y->parent;if (y->parent == T->nil) {T->root = x;} else if (y == y->parent->right) {y->parent->right = x;} else {y->parent->left = x;}//3x->right = y;y->parent = x;
}

红黑树插入结点与插入维护红黑树的三种情况

插入结点

  在插入结点时，我们始终认为“插入这个结点之前，原来的红黑树是满足红黑树性质的==”，那么插入的位置容易找，就是不断的对比key，最终找到位置，那么新增的结点是什么颜色呢？我们通过性质发现：

• 如果新结点是黑色，违背了第5条性质
• 如果新结点是红色，可能违背第4条性质

而第四条性质，我们可以通过旋转与上色的方式修复，所以在我们插入结点的时候，我们始终认为新结点是红色

//因为传入的key可能是字符，可能是整形，所以要提取出来
//这里可以看出，其实可以封装成一个模板
int key_compare(KEY_TYPE a, KEY_TYPE b) {//这里假设是intif (a > b) {return 1;} else if (a < b) {return -1;} else {return 0;}
}
void rbtree_insert(rbtree *T, rbtree_node *z) {//找位置rbtree_node *x = T->root;rbtree_node *y = T->nil;//y是x的父节点while (x != T->nil) {//二分找位置y = x;if (key_compare(z->key, x->key) < 0) {x = x->left;} else if (key_compare(z->key, x->key) > 0) {x = x->right;} else {//如果key相等，看自己的业务情景//重复插入可以不修改直接退出，可以修改valreturn;}}//插入z->parent = y;if (y == T->nil) {T->root = z;} else if (key_compare(z->key, y->key) < 0) {y->left = z;} else {y->right = z;}z->left = T->nil;z->right = T->nil;z->color = RED;//维护红黑树rbtree_insert_fixup(T, z);
}

插入结点后维护红黑树

  我们知道新增结点是红色，如果新结点是父节点也是红色，那么就需要维护红黑树了。

  如果父结点是爷结点是左子树，可以归纳出来三种情况。同理如果父结点是爷结点是右子树，我们也可以归纳出来三种情况。但是这三种情况的差异就是旋转方向的区别而已。一共是6种情况，但是归纳出来其实是3种，读者不要搞错了。

在下面的图中：z表示新增结点，y表示叔结点

父结点是爷结点是左子树

1. 叔结点是红色的

• 将叔结点和父结点变黑，爷结点变红
• 将当前结点变成爷结点（因为爷结点是红，爷结点的父节点也可能是红，所以要递归维护）

2. 叔结点是黑色的且新结点是左子树

• 将父结点变成黑色，爷结点变成红色
• 以爷结点为中心右旋

3. 叔结点是黑色的且新结点是右子树

• 以父结点为中心左旋
• 将父结点变黑色，爷结点变红色
• 以爷结点为中心右旋

父结点是爷结点是右子树

1. 叔结点是红色的

• 将叔结点和父结点变黑，爷结点变红
• 将当前结点变成爷结点（因为爷结点是红，爷结点的父节点也可能是红，所以要递归维护）

2. 叔结点是黑色的且新结点是左子树

• 以父结点为中心右旋
• 将父结点变黑色，爷结点变红色
• 以爷结点为中心左旋

3. 叔结点是黑色的且新结点是右子树

• 将父结点变成黑色，爷结点变成红色
• 以爷结点为中心左旋

维护代码

//修复第4条性质
void rbtree_insert_fixup(rbtree *T, rbtree_node *z) {while (z->parent->color == RED) {//父结点是红色的，需要调整if (z->parent == z->parent->parent->left) {//如果父结点是爷结点是左子树rbtree_node *y = z->parent->parent->right;//叔结点if (y->color == RED) {//叔结点是红色的//先变色，叔,父变黑z->parent->color = BLACK;y->color = BLACK;//爷结点变红z->parent->parent->color = RED;//下面的调整完了，调整上面z = z->parent->parent;} else {//叔父结点是黑色if (z == z->parent->right) {//新节点是在右边z = z->parent;rbtree_left_rotate(T, z);}z->parent->color = BLACK;z->parent->parent->color = RED;rbtree_right_rotate(T, z->parent->parent);}} else {// 如果父结点是爷结点是右子树rbtree_node *y = z->parent->parent->left;//叔父结点if (y->color == RED) {//叔父结点是红色的//先变色，叔,父变黑z->parent->color = BLACK;y->color = BLACK;//爷结点变红z->parent->parent->color = RED;//下面的调整完了，调整上面z = z->parent->parent;} else {//叔父结点是黑色if (z == z->parent->left) {//新节点是在左边z = z->parent;rbtree_right_rotate(T, z);}z->parent->color = BLACK;z->parent->parent->color = RED;rbtree_left_rotate(T, z->parent->parent);}}}//最后别忘了根节点始终是黑色T->root->color = BLACK;
}

红黑树删除结点与删除维护红黑树的四种情况

删除结点

我们定义：

• 覆盖结点：z（被指定删除的结点，实际上被覆盖）
• 删除结点：y（实际上被删除的结点，一般是后继结点）
• 轴心结点：x（维护红黑树的结点）

红黑树删除结点根据改结点的左右子树分为三种情况：

1. 没有左右子树
2. 有且仅有一个子树
3. 左右子树都有

对不同情况的处理：

• 情况1：直接删除该结点
• 情况2：将该结点的唯一子树挂到父结点上，然后删除该结点
• 情况3：找一个删除结点y（后继结点）覆盖 指定结点z，然后删除 删除结点y，对于这个删除结点y来说，它的情况一定是情况1或情况2

删除代码

rbtree_node *rbtree_mini(rbtree *T, rbtree_node *x) {while (x->left != T->nil) {x = x->left;}return x;
}//找后继结点
rbtree_node *rbtree_successor(rbtree *T, rbtree_node *x) {rbtree_node *y = x->parent;//右子树不为空，则找右子树中最左的元素if (x->right != T->nil) {return rbtree_mini(T, x->right);}//找到结点第一个父结点while ((y != T->nil) && (x == y->right)) {x = y;y = y->parent;}return y;
}//覆盖结点z
//删除结点y
//轴心结点x
rbtree_node *rbtree_delete(rbtree *T, rbtree_node *z) {rbtree_node *y = T->nil;rbtree_node *x = T->nil;if ((z->left == T->nil) || (z->right == T->nil)) {y = z;//如果没有孩子或只有一个} else {//如果有两个子树则找后继y = rbtree_successor(T, z);}//一般x是y的右子树，找到轴心结点if (y->left != T->nil) {x = y->left;} else if (y->right != T->nil) {x = y->right;}//将该结点的唯一子树挂到父结点上，然后删除该结点x->parent = y->parent;if (y->parent == T->nil) {//根结点T->root = x;} else if (y == y->parent->left) {y->parent->left = x;} else {y->parent->right = x;}//进行覆盖操作if (y != z) {z->key = y->key;z->value = y->value;}//黑色才需要调整if (y->color == BLACK) {rbtree_delete_fixup(T, x);}return y;
}

删除结点后维护红黑树

  想一想，删除一个结点，该结点是什么颜色的时候才需要维护红黑树呢？

• 如果是红色，没有违反任何性质。所以如果是红色直接删除即可，无需维护
• 如果是黑色，黑色被删除，那么必定违反第5条性质，破坏了黑高，所以我们需要针对这一情况进行维护

  如果当前结点是父结点的左子树的情况，可以归纳出来四种情况。同理如果当前结点是父结点的右子树，我们也可以归纳出来四种情况。但是这四种情况的差异就是旋转方向的区别而已（镜像的）。一共是8种情况，但是归纳出来其实是4种，读者不要搞错了。

当前结点是父结点的左子树的情况

1. 当前结点的兄弟结点是红色的

• 兄弟节点变成黑色
• 父节点变成红色
• 父节点做左旋
• 将兄弟结点调整为父节点的右子树

2. 当前结点的兄弟结点是黑色的，而且兄弟结点的两个孩子结点都是黑色的

• 兄弟节点变成红色
• 轴心结点变为父节点

3. 当前结点的兄弟结点是黑色的，而且兄弟结点的左孩子是红色的，右孩子是黑色的

• 将左孩子涂黑

• 将兄弟节点变红

• 对兄弟节点右旋

• 将兄弟结点调整为父节点的右子树

• 现在情况3就会变成情况4，接着做情况4的步骤
  

4. 当前结点的兄弟结点是黑色的，而且兄弟结点的左孩子是黑色的，右孩子是红色的

• 将兄弟节点换成父节点的颜色
• 把父节点和兄弟节点的右孩子涂黑
• 对父节点做左旋
• 设置x指针，指向根节点

当前结点是父结点的右子树的情况

1. 当前结点的兄弟结点是红色的

• 兄弟节点变成黑色

• 父节点变成红色

• 父节点做右旋

• 将兄弟结点调整为父节点的左子树

2. 当前结点的兄弟结点是黑色的，而且兄弟结点的两个孩子结点都是黑色的

• 兄弟节点变成红色

• 轴心结点变为父节点

3. 当前结点的兄弟结点是黑色的，而且兄弟结点的左孩子是黑色的，右孩子是红色的

• 将右孩子变黑

• 将兄弟节点变红

• 对兄弟结点左旋

• 将兄弟结点调整为父节点的左子树

• 现在情况3就会变成情况4，接着做情况4的步骤

4. 当前结点的兄弟结点是黑色的，而且兄弟结点的左孩子是红色的，右孩子是黑色的

• 将兄弟节点换成父节点的颜色

• 把父节点和兄弟节点的左孩子变黑

• 对父节点做右旋

• 将轴心结点调整为根结点

维护代码

void rbtree_delete_fixup(rbtree *T, rbtree_node *x) {//如果x是红色，变成黑色，如果x是黑色，需要调整while ((x != T->root) && (x->color == BLACK)) {//当前结点是父结点的左子树if (x == x->parent->left) {//兄弟节点rbtree_node *w = x->parent->right;// 情况1：兄弟节点为红色if (w->color == RED) {// 兄弟节点变成黑色w->color = BLACK;// 父节点变成红色x->parent->color = RED;// 父节点做左旋rbtree_left_rotate(T, x->parent);//将兄弟结点调整为父节点的右子树w = x->parent->right;}// 情况2：兄弟节点是黑色的，且兄弟的左孩子和右孩子都是黑色if ((w->left->color == BLACK) && (w->right->color == BLACK)) {// 兄弟节点变成红色w->color = RED;// 轴心结点变为父节点x = x->parent;} else {// 情况3：x的兄弟节点是黑色的，兄弟的左孩子是红色，右孩子是黑色if (w->right->color == BLACK) {// 将左孩子涂黑w->left->color = BLACK;// 将兄弟节点变红w->color = RED;// 对兄弟节点右旋rbtree_right_rotate(T, w);// 重新设置x的兄弟节点w = x->parent->right;}// 情况4：x的兄弟节点是黑色；x的兄弟节点的右孩子是红色的// 将兄弟节点换成父节点的颜色w->color = x->parent->color;// 把父节点和兄弟节点的右孩子涂黑x->parent->color = BLACK;w->right->color = BLACK;// 对父节点做左旋rbtree_left_rotate(T, x->parent);// 设置x指针，指向根节点x = T->root;}} else {//当前结点是父结点的右子树//兄弟节点rbtree_node *w = x->parent->left;//情况1：兄弟结点为红色if (w->color == RED) {// 兄弟节点变成黑色w->color = BLACK;// 父节点变成红色x->parent->color = RED;// 父节点做右旋rbtree_right_rotate(T, x->parent);//将兄弟结点调整为父节点的左子树w = x->parent->left;}// 情况2：兄弟节点是黑色的，且兄弟的左孩子和右孩子都是黑色if ((w->left->color == BLACK) && (w->right->color == BLACK)) {// 兄弟节点变成红色w->color = RED;// 轴心结点变为父节点x = x->parent;} else {// 情况3：x的兄弟结点是黑色的，兄弟的左孩子是黑色，右孩子是红色if (w->left->color == BLACK) {//将右孩子变黑w->right->color = BLACK;//将兄弟节点变红w->color = RED;//对兄弟结点左旋rbtree_left_rotate(T, w);//将兄弟结点调整为父节点的左子树w = x->parent->left;}// 情况4：x的兄弟结点是黑色的，兄弟的左孩子是红色，右孩子是黑色// 将兄弟节点换成父节点的颜色w->color = x->parent->color;// 把父节点和兄弟节点的左孩子变黑x->parent->color = BLACK;w->left->color = BLACK;// 对父节点做右旋rbtree_right_rotate(T, x->parent);//将轴心结点调整为根结点x = T->root;}}}// 继承节点变为黑色，为了弥补失去的黑高x->color = BLACK;
}

红黑树的遍历、查询、测试

rbtree_node *rbtree_search(rbtree *T, KEY_TYPE key) {rbtree_node *node = T->root;while (node != T->nil) {if (key < node->key) {node = node->left;} else if (key > node->key) {node = node->right;} else {return node;}}return T->nil;
}void rbtree_traversal(rbtree *T, rbtree_node *node) {if (node != T->nil) {rbtree_traversal(T, node->left);printf("key:%d, color:%d\n", node->key, node->color);rbtree_traversal(T, node->right);}
}int main() {int keyArray[20] = {24, 25, 13, 35, 23, 26, 67, 47, 38, 98, 20, 19, 17, 49, 12, 21, 9, 18, 14, 15};rbtree *T = (rbtree *) malloc(sizeof(rbtree));if (T == NULL) {printf("malloc failed\n");return -1;}T->nil = (rbtree_node *) malloc(sizeof(rbtree_node));T->nil->color = BLACK;T->root = T->nil;rbtree_node *node = T->nil;int i = 0;for (i = 0; i < 20; i++) {node = (rbtree_node *) malloc(sizeof(rbtree_node));node->key = keyArray[i];node->value = NULL;rbtree_insert(T, node);}rbtree_traversal(T, T->root);printf("----------------------------------------\n");for (i = 0; i < 20; i++) {rbtree_node *node = rbtree_search(T, keyArray[i]);rbtree_node *cur = rbtree_delete(T, node);free(cur);rbtree_traversal(T, T->root);printf("----------------------------------------\n");}
}

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