数据结构与算法之美
王争
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 从今天起,跨过“数据结构与算法”这道坎
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入门篇 (4讲)
01 | 为什么要学习数据结构和算法?
02 | 如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?
03 | 复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗?
04 | 复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
基础篇 (38讲)
05 | 数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?
06 | 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?
07 | 链表(下):如何轻松写出正确的链表代码?
08 | 栈:如何实现浏览器的前进和后退功能?
09 | 队列:队列在线程池等有限资源池中的应用
10 | 递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?
11 | 排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?
12 | 排序(下):如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素?
13 | 线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?
14 | 排序优化:如何实现一个通用的、高性能的排序函数?
15 | 二分查找(上):如何用最省内存的方式实现快速查找功能?
16 | 二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?
17 | 跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合?
18 | 散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?
19 | 散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?
20 | 散列表(下):为什么散列表和链表经常会一起使用?
21 | 哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库?
22 | 哈希算法(下):哈希算法在分布式系统中有哪些应用?
23 | 二叉树基础(上):什么样的二叉树适合用数组来存储?
24 | 二叉树基础(下):有了如此高效的散列表,为什么还需要二叉树?
25 | 红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?
26 | 红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树
27 | 递归树:如何借助树来求解递归算法的时间复杂度?
28 | 堆和堆排序:为什么说堆排序没有快速排序快?
29 | 堆的应用:如何快速获取到Top 10最热门的搜索关键词?
30 | 图的表示:如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系?
31 | 深度和广度优先搜索:如何找出社交网络中的三度好友关系?
32 | 字符串匹配基础(上):如何借助哈希算法实现高效字符串匹配?
33 | 字符串匹配基础(中):如何实现文本编辑器中的查找功能?
34 | 字符串匹配基础(下):如何借助BM算法轻松理解KMP算法?
35 | Trie树:如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能?
36 | AC自动机:如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能?
37 | 贪心算法:如何用贪心算法实现Huffman压缩编码?
38 | 分治算法:谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
39 | 回溯算法:从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想
40 | 初识动态规划:如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题?
41 | 动态规划理论:一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题
42 | 动态规划实战:如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能?
高级篇 (9讲)
43 | 拓扑排序:如何确定代码源文件的编译依赖关系?
44 | 最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路径的?
45 | 位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?
46 | 概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?
47 | 向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统?
48 | B+树:MySQL数据库索引是如何实现的?
49 | 搜索:如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能?
50 | 索引:如何在海量数据中快速查找某个数据?
51 | 并行算法:如何利用并行处理提高算法的执行效率?
实战篇 (5讲)
52 | 算法实战(一):剖析Redis常用数据类型对应的数据结构
53 | 算法实战(二):剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法
54 | 算法实战(三):剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法
55 | 算法实战(四):剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法
56 | 算法实战(五):如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统?
加餐:不定期福利 (6讲)
不定期福利第一期 | 数据结构与算法学习书单
不定期福利第二期 | 王争:羁绊前行的,不是肆虐的狂风,而是内心的迷茫
不定期福利第三期 | 测一测你的算法阶段学习成果
不定期福利第四期 | 刘超:我是怎么学习《数据结构与算法之美》的?
总结课 | 在实际开发中,如何权衡选择使用哪种数据结构和算法?
《数据结构与算法之美》学习指导手册
加餐:春节7天练 (7讲)
春节7天练 | Day 1:数组和链表
春节7天练 | Day 2:栈、队列和递归
春节7天练 | Day 3:排序和二分查找
春节7天练 | Day 4:散列表和字符串
春节7天练 | Day 5:二叉树和堆
春节7天练 | Day 6:图
春节7天练 | Day 7:贪心、分治、回溯和动态规划
加餐:用户学习故事 (2讲)
用户故事 | Jerry银银:这一年我的脑海里只有算法
用户故事 | zixuan:站在思维的高处,才有足够的视野和能力欣赏“美”
结束语 (3讲)
结束语 | 送君千里,终须一别
第2季回归 | 这一次,我们一起拿下设计模式!
打卡召集令 | 60 天攻克数据结构与算法
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26 | 红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树

王争 2018-11-19
红黑树是一个让我又爱又恨的数据结构,“爱”是因为它稳定、高效的性能,“恨”是因为实现起来实在太难了。我今天讲的红黑树的实现,对于基础不太好的同学,理解起来可能会有些困难。但是,我觉得没必要去死磕它。
我为什么这么说呢?因为,即便你将左右旋背得滚瓜烂熟,我保证你过不几天就忘光了。因为,学习红黑树的代码实现,对于你平时做项目开发没有太大帮助。对于绝大部分开发工程师来说,这辈子你可能都用不着亲手写一个红黑树。除此之外,它对于算法面试也几乎没什么用,一般情况下,靠谱的面试官也不会让你手写红黑树的。
如果你对数据结构和算法很感兴趣,想要开拓眼界、训练思维,我还是很推荐你看一看这节的内容。但是如果学完今天的内容你还觉得懵懵懂懂的话,也不要纠结。我们要有的放矢去学习。你先把平时要用的、基础的东西都搞会了,如果有余力了,再来深入地研究这节内容。
好,我们现在就进入正式的内容。上一节,我们讲到红黑树定义的时候,提到红黑树的叶子节点都是黑色的空节点。当时我只是粗略地解释了,这是为了代码实现方便,那更加确切的原因是什么呢? 我们这节就来说一说。

实现红黑树的基本思想

不知道你有没有玩过魔方?其实魔方的复原解法是有固定算法的:遇到哪几面是什么样子,对应就怎么转几下。你只要跟着这个复原步骤,就肯定能将魔方复原。
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精选留言(173)

  • 沉睡的木木夕
    感觉看不下去了,多层级的左旋右旋过程能不能再详细说一下?还有新增,删除那里的case几种情况,是不是就是说红黑树操作只有这几种情况?这里面的左右旋真的没搞懂
    2018-11-19
    7
    121
  • 失火的夏天
    我看到老师说道要我举个例子,我不太清楚是我说的那个问题还是关于红黑树的理解,这里也分个区
    一:我说的case3的情况是表示老师的画的那个图,case3图的例子根节点到左边叶子节点只经过2个黑色节点,到右边叶子节点却经过了3个黑色节点。

    二:我这里就大概说下吧(一家之言,自己的一点经验,也希望别的同学来一起讨论):
    1.左旋右旋这个,个人还是认为要画图,不画图我自己也写不出那个代码……哈哈。

    2.说到插入删除的算法,我说用到了递推,就比如插入的CASE1的情况,CASE1的处理之后,关注节点从本身变成了他的祖父节点(红色节点),这就是往根节点递推。不过我认为CASE1处理过一次之后,不一定会进入case2或者case3,是有可能还在case1的。

    换句话说,就是可以在case1的情况下,一直往根节点走,因为当前节点永远是红色,所以在最后要把根节点涂黑。同时,只要进入到case2,case3的情况,就是变成平衡二叉树的单旋和双旋的情况,双旋的处理逻辑就是把双旋变成单旋(比如先右后左旋就是把树变成“左撇子”)。这个就变成了单左旋能一步到位处理的平衡了,这个就是归纳。把未知情况转化为已知,如果我没有记错的话,数学归纳法的核心思想就是递推和归纳。

    3.其实我们只要记住,除了关注的节点所在的子树,其他的子树本身都是一颗红黑树,他们是满足红黑树的所有特征的。当关注节点往根节点递推时,这个时候关注节点的子树也已经满足了红黑树的定义,我们就不用再去特别关注子树的特征。只要注意关注节点往上的部分。这样就能把问题简化,思考的时候思路会清晰一些。

    4.再说到删除算法,我看到很多同学没理解为什么要红-黑,黑-黑节点的出现。这里我的看法是,红黑树最不好控制的其实是最后一个的性质4(每个节点,从该节点到达其可达叶子节点的所有路径,都包含相同数目的黑色节点),因为你永远不知道别的子树到底有多少个黑色节点。这里加入红-黑,黑-黑节点就可以控制红黑树满足性质4,到时候要恢复颜色,只要去掉多余的黑色即可。

    接下来的处理思路就是要满足:1.每个节点不是红的就是黑的,2.相邻节点不能是红的。这个思路计时变复杂为简单。

    删除的case1情况,并没有真正处理,而且为了进入接下来的case2,case3,case4,这里又是之前说到的归纳思想。case2的情况又是一个递推思路,关注节点往根节点递推,让其左右子树都满足红黑树的定义。因为往上推,右子树多了一个黑色节点,就把关注节点的兄弟节点变红,使其满足性质4.

    删除的case3是为了进入case4,提前变色的原因和case2是一样的,都是为了满足性质4。同样是归纳推理的思路。都要记住一点,各种case下的其他子树节点都满足红黑树的定义,需要分类讨论的,都在这几种case情况中了。

    4.最后的建议,其实说了这么多,很多的表达都不太清楚,但是个人感觉,数学基础好的同学,理解红黑树会好一些,学习的时候多画画图,人对图形的敏感肯定比文字高,另外的就是大家可以去看看源码,本人是做java开发的,jdk1.8的treemap就是用红黑树实现的,跟着源码多看看,跟着老师的说明或者百度上的教程思考,动笔画画图,都能理解的。我自己看jdk源码的也是看了将近两个月才大概明白(因为也在上班,只有晚上有一些时间来看看代码)。学习的过程中要耐心,学习红黑树本身也不是为了“默写”,而是去学习思想,锻炼思维,复杂问题简单化,新问题转化为已解决过的问题等等。其实说到最后,都是用到了数学的思维,这些思维都会在潜移默化中影响到自己。

    ps:本人并不是什么大牛,不会的东西也是很多很多,上面只是自己的一点感想。老师的建议很多,不要太去扣细节,我们要在一个整体的角度上去看红黑树是怎么处理的,知道他的应用场景,什么时候要用他,什么时候该用他,为什么要用他。这几个地方弄清楚,大部分就够了,我们要有的放矢,抓准学习的核心内容。

    作者回复: 👍 倾佩

    2018-11-20
    1
    109
  • pplegend
    我决定了 放弃研究红黑树了,如果面试遇到算我倒霉,人生要学会放弃一些东西
    2019-03-20
    5
    75
  • 文章还没看完,前面的就忘了
    2018-11-19
    3
    64
  • 。。。
    红黑树是由2-3树演变过来的,父节点指向的节点是红节点,那么就认为这两个节点其实是2-3树里面的3节点。如果有一个黑节点链接了两个红节点,那么就认为这是一个4-节点,因为2-3树不允许4-节点所以要将其提取出来。所谓的旋转。对于2-3树来说节点并没有变化。因为 红节点和指向他的节点本来就被认为是一个节点。建议看《算法》。里面讲了红黑树的精髓。看完以后怎么旋转怎么写红黑树就都知道了
    2018-11-21
    2
    51
  • zixuan
    这个不是设计而是推导出来的,源自2-3树 https://blog.csdn.net/fei33423/article/details/79132930
    2018-11-19
    34
  • 凉粉
    一脸懵
    2018-11-19
    31
  • 沉睡的木木夕
    回到家我又翻看了《算法导论》中红黑树章节,又似乎加了点理解。
    虽然里面时间复杂度依旧是用数学推导出来的,我看不懂,不过里面讲的红黑树5个性质:
    1.每个节点不是红色就是黑色
    2.根节点是黑色
    3.每个叶子结点(NIL)是黑色的
    4.如果一个节点是红色的,则他的两个子节点都是黑色的
    5.对每个子结点,从该结点到其所有后代叶子结点的简单路劲上,均包含相同数目的黑色结点
    后面讲到的3种情况都是为了满足这5点特性而做出的相应的变化
    老师在讲解左右旋的时候一张图就概括了,说实话我第一时间真没看懂,花了大量时间这方面的理解,后来在《算法导论》中居然找到了浅显易懂的中文描述左右旋的过程,我概述为3点
    1.左右旋操作中,只有指针的改变,其他所有属性都保持不变
    2.左旋的过程与右旋的过程是对称的(伪代码也是对称的)
    3.左旋为例,以x结点左旋,那么y成为该子树的跟结点,x成为y的左子结点,y的左子结点成为x的右子结点(所以右旋就是反过来的)
    那么当多层级的呢,也就是文中case3中的右旋过程,因为是a的曾祖父结点来进行右旋,所以文中的“c”就是x,“a和b”就是y,那么右旋用文字描述就是“y(a,b)成为跟结点,x(c)成为y的右结点,y的右结点成为x的左结点,其他指针不变”
    得到的子树结构然后根据前面说的5个特性(同老师说的4点特征)再做出响应的颜色变化
    ~~~~
    唉,真是智商捉急

    作者回复: 👍

    2018-11-20
    1
    28
  • ban
    1、没看懂哪个节点跟哪个节点左旋或者右旋
    2、为什么要有红/黑节点,为什么要有红-黑 黑-黑,作用是什么
    2018-11-19
    22
  • iron_man
    红黑树是2-3树的变形,以2-3树的角度去理解红黑树就简单了,作者可以结合2-3数来讲讲红黑树插入删除节点时的各种操作
    2018-11-19
    18
  • Andylee
    看到删除的部分突然懵了,什么时候多了一个红黑,黑黑,一个节点两个颜色的概念了……
    2018-11-19
    14
  • xiao皮孩。。
    说实话,前几章都看懂了,这个真没懂
    2019-02-15
    11
  • 任旭东
    老师能讲一下调整策略是怎么推出来的么?就像数学公式一样,只知道公式,不知道推理过程很难理解😂
    2018-11-19
    11
  • qinggeouye
    试着理解了一下「实现红黑树的基本思想」图例 1 中左旋和右旋的概念,可以将图例 1 中的树看作一个定滑轮:

    围绕节点 X 的左旋:
    拉住节点 X 左边的 a 子树,向下拉,将节点 Y 拉到节点 X 的位置,a 子树仍是节点 X 的左子树,而节点 X 成为了节点 Y 的左子节点,那么就将原先节点 Y 的左子树 b 摘下来,变成节点 X 的右子树;

    同理,围绕节点 X 的右旋:
    拉住节点 X 右边的 r 子树,向下拉,将节点 Y 拉到节点 X 的位置,a 子树仍是节点 Y 的左子树,而节点 X 成为了节点 Y 的右子节点,那么就将原先节点 Y 的右子树 b 摘下来,变成节点 X 的左子树;
    2018-12-05
    1
    7
  • 数据结构和算法
    这个图文结合对红黑树公析的很详细https://blog.csdn.net/abcdef314159/article/details/77193888
    2018-11-30
    7
  • 失火的夏天
    先提一个问题:老师,插入的case3情况是不是不满足红黑树的第四个条件?根节点到左边的叶子节点只经过两个黑色节点,但是根节点到右边的却经过三个黑色节点。

    学习红黑树在于理解他的思想,比如为什么要旋转,是因为高度不平衡。为什么有双旋,因为单旋没法一步到位,所以把一个新问题转化为已经解决过的问题。旋转的学习其实自己画一下图,一步步走,数形结合的思想用上就好。插入的核心思想就是,把红色节点往根节点递推,然后把根节点涂黑。删除同样是往根节点递推,转化成处理过的情况因为越靠近根节点,节点关系也就越清晰。其实红黑树的处理也有动态规划的思想,只有处理的这个节点子树是可能破坏的,而其他节点子树都是红黑树,都满足红黑树的定义。用数学归纳法的思路来想这些问题,感觉就不会被复杂的情况搞得头晕。

    作者回复: 能否举个例子呢

    2018-11-19
    2
    7
  • windcaller
    老师你好,本次实现代码有在git上存吗?

    作者回复: 没 好难写😂

    2019-06-13
    6
  • 花仙子
    您好,老师有一点不太明白,就是删除操作时,以初步调整为例,case3的情况下,原文(如果节点 d 是黑色,为了不违反红黑树的最后一条定义,我们给节点 d 的右子节点 c 多加一个黑色,这个时候节点 c 就成了“红 - 黑”或者“黑 - 黑”;),最后一条是(每个节点,从该节点到达其可达叶子节点的所有路径,都包含相同数数目的黑色节点。),能理解要给节点 d 的右子节点 c 多加一个黑色,但图中的表示方法没看明白,引文原来的d节点是在c和e之间,所以所加的黑色节点是不是也应该在c和e之间,这点不太确定影响后边大半部分的理解,还请老师不吝赐教,多谢,真的挺焦急的
    2018-11-28
    6
  • Peter Cheng
    魔方还原公式总共200多种,要全部背下来并熟练运用,花的时间因人而异。我觉得这和你完全要掌握红黑树一样,你需要把每种情况都熟记,方能熟练运用。
    2018-11-19
    6
  • 往事随风,顺其自然
    为什么红黑和黑黑这样来标注,这两种看成是黑色还是红色,什么时候当成黑色,什么时候当成红色
    2018-11-19
    6
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