一、rbtree概述
rbtree又称红黑树，是一种自平衡二叉查找树，它首先在树上进行二叉查找，然后通过颜色标记节点，保证了在插入和删除节点时，树的高度始终是对数级别的。因此，rbtree在搜索、插入、删除操作上都能保证较快的时间复杂度，通常是O(log(n))，非常适用于查找、排序、统计等领域的应用。
二、rbtree的特点
1. 节点颜色标记
typedef enum node_color {
RED,
BLACK
} node_color_t;
节点有两种颜色：红色和黑色，红色节点表示“不稳定”节点，因为插入和删除操作可能会让它违反自平衡特性；黑色节点则表示稳定节点，它们满足自平衡特性，保证了树的高度平衡。
2. 自平衡特性
在插入和删除节点时，为了保证树的自平衡，需要根据节点颜色和位置关系进行相关操作，主要有以下规则：
- 根节点必须是黑色的
- 所有叶子节点（NIL）都是黑色的
- 每个红色节点的两个子节点都是黑色的
- 从任一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
3. 用途广泛
由于rbtree具有高效的自平衡特性，因此在各种领域都有广泛的应用，如STL中的map和set就采用了rbtree作为底层结构。此外，在操作系统、数据库、网络设备、编译器等众多领域都有应用。
三、rbtree的基本操作
1. 插入操作
rbtree的插入操作分为两步：
- 进行标准的二叉查找树插入操作
- 修正最后插入节点的颜色和位置关系，使其满足自平衡特性
void rbtree_insert(rbtree_t *tree, rbtree_node_t *node) {
/* standard binary search tree insertion */
rbtree_node_t *parent = NULL;
rbtree_node_t *pos = tree->root;
while (pos != NULL) {
parent = pos;
if (tree->compare_fun(node->data, pos->data) < 0) {
pos = pos->left;
} else {
pos = pos->right;
}
}
node->parent = parent;
if (parent == NULL) {
tree->root = node;
} else if (tree->compare_fun(node->data, parent->data) < 0) {
parent->left = node;
} else {
parent->right = node;
}
/* fix-up the tree */
rbtree_insert_fixup(tree, node);
}
2. 删除操作
rbtree的删除操作也分为两步：
- 进行标准的二叉查找树删除操作
- 修正删除节点的颜色和位置关系，使其满足自平衡特性
void rbtree_delete(rbtree_t *tree, rbtree_node_t *node) {
/* standard binary search tree deletion */
rbtree_node_t *child = NULL;
rbtree_node_t *substitute = NULL;
if (node->left == NULL || node->right == NULL) {
substitute = node;
} else {
substitute = rbtree_successor(node);
}
if (substitute->left != NULL) {
child = substitute->left;
} else {
child = substitute->right;
}
if (child != NULL) {
child->parent = substitute->parent;
}
if (substitute->parent == NULL) {
tree->root = child;
} else if (substitute == substitute->parent->left) {
substitute->parent->left = child;
} else {
substitute->parent->right = child;
}
if (substitute != node) {
node->data = substitute->data;
}
/* fix-up the tree */
if (substitute->color == BLACK) {
rbtree_delete_fixup(tree, child, substitute->parent);
}
free(substitute);
}
3. 寻找操作
寻找操作就是标准的二叉查找树查找操作，时间复杂度为O(log(n))。
rbtree_node_t* rbtree_search(rbtree_t *tree, data_t data) {
rbtree_node_t *pos = tree->root;
while (pos != NULL) {
if (tree->compare_fun(data, pos->data) < 0) {
pos = pos->left;
} else if (tree->compare_fun(data, pos->data) > 0) {
pos = pos->right;
} else {
return pos;
}
}
return NULL;
}
四、总结
rbtree是一种自平衡二叉查找树，它通过标记节点颜色和维护四个自平衡特性，保证了树的高度始终是对数级别的。因此，rbtree在插入、删除、查找等操作上都能保证较快的时间复杂度，通常是O(log(n))，非常适用于查找、排序、统计等领域的应用。在实际的应用中，rbtree也极为重要，例如，在内核中的进程管理、缓存管理、网络协议等众多领域都有rbtree的应用。因此，学习和掌握rbtree对于理解和掌握Linux内核、编译器等程序底层原理都有重要的意义。
