1. map 和 set 的介绍
⭐map 与 set 分别是STL中的两种序列式容器;
它们是一种树形数据结构的容器，且其的底层构造为一棵红黑树;
而在上一篇文章中提到,其实红黑树本身就是一棵二叉搜索树,是基于二叉搜索树的性质对其增加了平衡的属性来提高其综合性能
⭐当然也提到了红黑树与AVL树的区别：
1、AVL树保证了严格的平衡，其树高不会很高，使其查找效率较高，但是就是因为要不断旋转保证平衡，因此 当插入和删除时，较多的旋转会影响效率
2、红黑树不用保证严格的平衡，查找的时间复杂度为 O(logN) 级别（和AVL树）在 插入和删除 中，只需要较少的旋转，因此 插入和删除 效率较高
综合考虑 map 和 set 使用 红黑树作为底层容器
2. map 和 set 的结构
在 map 与 set 的使用过程中，由于 set 容器的底层树节点存储着数据为 key （T 类型）
而 map 的底层树节点存储着数据为一个键值对 key/value; （pair类型）
所以可能会联想到在STL中的这两个容器是否使用的是不同的红黑树？
而实际在 STL 的源码中可以看到，对于这两个容器而言所使用的是同一个红黑树（即调用同一棵红黑树），并且利用泛型的特性来控制两个容器中所使用的对应的参数;
那么既然是同一棵红黑树，应该如何对这棵树进行修改 使得该树能够同时兼容 map 的 key/value 键值对数据存储 和 set 的 key 数据存储 呢？
3、对红黑树的进一步修改
在我们的上一章节 讲解了红黑树的各种基础构造，本章对红黑树进一步修改，融入 迭代器 以及 泛型化使其更加适配 map 与 set
（1）修改一：将节点数据类型换成 T （泛型的思想）
将节点中数据变量 换成 类型T
当 T == key 类型时，该节点对应 set 容器
当 T == pair<key, value> 类型时，该节点对应 map 容器
这样就初步实现，同一节点类模板，可以对应 多种数据类型，适应 set 和 map
cpptemplate<class T> struct RBTreeNode { T _data; // 泛型化思想：_data 可以是 Key 类型，也可以是 pair<Key, Value> 类型 // ..... };
先前 set 和 map 要设计两套 红黑树类
为了适应 set：
cpp
template<class Key>
class RBTree
{}为了适应 map：
cpp
template<class Key, class Value>
class RBTree
{}现在节点类泛型化了，红黑树类也要对应修改
cpp
template<class T>
class RBTree
{}（2）修改二：应用仿函数 修改 插入函数 insert 内部比较逻辑
⭐之前没修改时，为了适应 set 和 map ，要设计两种传参类型
为了适应 set：
cppbool insert(const K& key) {}为了适应 map：
cppbool insert(const pair<K, V>& kv) {}
⭐insert 函数内部比较键值大小的部分 也有两套设计
当 T == key 时，对应 set，insert 函数内部比较键值大小的部分：直接比较键值 key
cppif (cur->_key < key) { // ..... }当 T == key/value 时，对应 map，insert 函数内部比较键值大小的部分：还要指定键值对的 first
cppif (cur->_kv.first < kv.first) { // ..... }
现在 节点数据泛型为 T，函数 insert 传参类型和内部某些比较逻辑都需要做调整
⭐ 修改传参类型
cpp
bool insert(const T& data)
{}⭐内部某些比较逻辑：使用仿函数
因为我们那里的就是要用 键值 key 比较，因此 set 可以直接用节点数据 key 比较，而 map 需要用 节点数据pair的first 比较，这里就有区别，因此需要仿函数"统一化"
（1）set ：
使用仿函数时，当操作数类型为 K 类型，则直接识别使用 set 的仿函数 set_KeyOfT 中的 operator() 函数，返回 key（即返回一个键值）
cpp
template<class K>
class set
{
// set 中的仿函数
struct set_KeyOfT {
const K& operator()(const K& key) {
return key;
}
};
// ....... 其他补充
private:
RBTree<K, set_KeyOfT> _tree;
};（2）map
当操作数类型为 pair<key, value> 键值对类型，则直接识别为 map 的仿函数 map_KeyOfT 中的 operator() 函数，返回 pair<key, value> 的 first （即也返回一个 键值)
cpp
template<class K, class V>
class map
{
struct map_KeyOfT {
const K& operator()(const pair<K, V>& kv) {
return kv.first;
}
};
// ....... 其他补充
private:
RBTree<pair<const K, V>, map_KeyOfT> _tree;
};在 红黑树类模板中添加 仿函数的类型：class KeyOfT
cpp
template<class T, class KeyOfT>
class RBTree
{}仿函数的应用
cpp
KeyOfT kot; // 创建一个仿函数类对象
if (kot(cur->_data) < kot(data))
// data 可能是 key类型，可能是 pair<key, value> 类型
// 使用仿函数，调用operator() 自动识别 data 的类型，放回 键值 key 进行比较（3）修改三：给 红黑树类模板 再加一个 类型 class K
我们实现 find 和 insert 函数时，insert 函数参数类型是 T ，表示 data 可以是 key 类型，也可以是 pair< key, value > 类型
但是 find 函数参数可以是 T 类型吗？？
不可以！，无论是 map or set，find 函数都是查找 键值 key，固定要用 key
若 find 的参数是 T 类型，当 T == key 时，直接可以使用，当 T == pair< key, value > 时，就不能直接使用 T 来查找，就要使用 T.first，就使得两个类型造就两种使用逻辑
因此 我们可以额外传一个 键值（既然是固定要用的，就多传一个）
cpp
template<class K, class T, class KeyOfT>
class RBTree
{}
至此，我们红黑树类模板中 第一个参数 K 用于传键值key，第二个参数 T 为泛型用于 接收两种类型（兼容set 和 map 两种），第三个参数为 仿函数
（4）修改四：插入函数 insert 的 返回值 改为 pair 类型
在STL中,无论是 map 容器还是 set 容器，其插入函数Insert()函数的返回值都是为一个pair<iterator,bool>；
1、若是插入成功则返回新插入节点的迭代器 位置 与true； (迭代器的实现将在下文中提到)
2、若是插入失败则返回与需要插入的数据相同的节点位置 与false；
例如 STL 库中的 map 的 insert 函数源码
cpppair<iterator,bool> insert (const value_type& val);value_type 就是 pair< K, V>
pair 是一个类模板
我们的 插入函数 返回值修改为：
cpp
pair<iterator, bool> insert(const T& data)4. 迭代器
因为需要将 红黑树封装进容器 map 和 set 中，容器会涉及各种操作，需要迭代器
因此我们先实现 红黑树的迭代器
因为 map 和 set 的底层是 红黑树，因此 他们的 迭代器就是将一个树节点指针封装成一个类
1.1 基础类框架和函数
基础函数：重载点操作符、重载箭头操作符、重载不等于操作符、构造函数
cpptemplate<class T, class Ref, class Ptr> struct RBTreeIterator { typedef RBTreeNode<T> Node; typedef RBTreeIterator<T, Ref, Ptr> Self; Node* _p; Ref operator*() { return _p->_data; } Ptr operator->() { return &(_p->_data); } // 两个迭代器比较相等 就是直接比较 两个指针 bool operator!=(const Self& x) { return _p != x._p; } RBTreeIterator(Node* p) :_p(p) {} };
1.2 重载前置++ 和 前置--
关于前置++
在 二叉搜索树中 前置++，需要使迭代器指向 中序遍历的 下一个位置
因此，设计前置++ 就需要模拟中序遍历找到下一个节点
中序遍历顺序是：左孩子 ---> 根 ---> 右孩子
若当前节点为 节点 5，按照中序，下一个位置是 节点 7，即 根节点（从左孩子到根节点）
若当前节点为 节点 7，按照中序，下一个位置是 节点 9，即 右孩子（从根节点到右孩子）
若当前节点为 节点 9，按照中序，右孩子为 空，证明已经走完一个中序（左根右），应该回溯到 祖先节点，寻找 当前节点为 父亲的左孩子的关系，即 从节点9 一直到 节点 7，此时 节点7 是父亲节点 11 的左孩子（这样满足 从左孩子到根节点 ，即节点 9 的下一个位置就是 节点 11）
若当前节点为 节点 11，按照中序，下一个位置是 节点 12，即右子树的 最左节点（在右子树，循环向下找到右子树的最左节点）
综合上面几种情况，可以得出以下逻辑
1、右不为空，则 自己就是 根：右子树最左节点就是中序下一个，while() 循环 找 右子树的 最左节点
2、右为空，则 cur 和 parent 沿着到根节点的路径向上查找，直到 孩子 cur 是父亲 parent 的 left
此时 parent 就是中序的下一个节点
伪代码：
定义 cur = 当前位置
if（cur 的 右不为空）
循环找右子树的最左节点
else if（cur 的 右为空）
定义 parent
while（parent 不为 空 且 parent 的左 不为 cur）
循环结束，parent 就是 中序的写一个节点
实际代码：
cppSelf& operator++() { Node* cur = _p; if (cur->_right) { cur = cur->_right; while (cur->_left) { // 注意这里是 cur->_left 我们目的是到最左节点，不是 空节点！ cur = cur->_left; } } else { Node* parent = cur->_parent; while (parent && parent->_left != cur) { cur = parent; parent = parent->_parent; } cur = parent; } _p = cur; return *this; }
关于前置--
重载前置-- 也 同理，就是倒着中序遍历（右 根 左）
注意：前置-- 的第一个节点可能为 end()，本文中我们将 end() 设置为 最后一个节点的下一个节点，即为 NULL
当对 end() == NULL 前置-- 时，可能导致空指针访问的错误，因此需要特殊处理
end() 的前一个即为 二叉树的 最后一个节点（中序遍历的最后一个：右子树的最右节点）
cppNode* cur = _p; // 如果 cur 为 nullptr 代表现在指向 end() // 特殊处理 if (cur == nullptr) { cur = _root; while (cur && cur->_right) { cur = cur->_right; } //_p = cur; }
前置-- 的代码：
cpp// 减减 和 加加的 逻辑刚好相反 Self& operator--() { Node* cur = _p; // 如果 cur 为 nullptr 代表现在指向 end() // 特殊处理 if (cur == nullptr) { cur = _root; while (cur && cur->_right) { cur = cur->_right; } //_p = cur; } // 下面的逻辑和 前置++ 差不多：镜像反转理解即可 else if (cur->_left) { cur = cur->_left; while (cur->_right) { cur = cur->_right; } } else { Node* parent = cur->_parent; while (parent && parent->_right != cur) { cur = parent; parent = parent->_parent; } cur = parent; } _p = cur; return *this; }
1.3 将 迭代器封装进 红黑树
这里定义了：begin() / end() （且为 iterator 和 const_iterator 两个版本）
此处：红黑树的 begin 是整棵二叉搜索树的 最左边的节点（即中序遍历的第一个节点），因此需要循环操作
cpptemplate<class K, class T, class KeyOfT> class RBTree { public: typedef RBTreeNode<T> Node; // 定义迭代器 typedef RBTreeIterator<T, T&, T*> iterator; typedef RBTreeIterator<T, const T&, const T*> const_iterator; // 迭代器 iterator begin() { Node* cur = _root; while (cur && cur->_left) { cur = cur->_left; } return iterator(cur, _root); } iterator end() { return iterator(nullptr, _root); } const_iterator begin() const { Node* cur = _root; while (cur && cur->_left) { cur = cur->_left; } return const_iterator(cur, _root); } const_iterator end() const { return const_iterator(nullptr, _root); } private: Node* _root = nullptr; };
就是上面这一部分封装了迭代器，其他的红黑树代码部分上一章都实现了，这里暂不赘述
1.4 ⭐ 迭代器类 完整代码
注释都有解释了，若不明白，可以评论区讨论或私信
cpp
// T ：节点中的数据类型
// Ref：引用类型 T& 或 const T&
// Ptr：指针类型 T* 或 const T*
template<class T, class Ref , class Ptr>
struct RBTreeIterator
{
typedef RBTreeNode<T> Node; // 重定义节点类命名
typedef RBTreeIterator<T, Ref, Ptr> Self; // 对自己的迭代器类型重命名
Node* _p; // 迭代器中指向节点的指针
Ref operator*() {
return _p->_data;
}
Ptr operator->() {
return &(_p->_data);
}
// 两个迭代器比较相等 就是直接比较 两个指针
bool operator!=(const Self& x) {
return _p != x._p;
}
bool operator==(const Self& x) const {
return _p == x._p;
}
// 我写的函数 cur 有点冗余，其实代码可以更加精简
Self& operator++() {
Node* cur = _p;
if (cur->_right) {
cur = cur->_right;
while (cur->_left) { // 注意这里是 cur->_left 我们目的是到最左节点，不是 空节点！
cur = cur->_left;
}
}
else {
Node* parent = cur->_parent;
while (parent && parent->_left != cur) {
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
cur = parent;
}
_p = cur;
return *this;
}
// 减减 和 加加的 逻辑刚好相反
Self& operator--() {
Node* cur = _p;
// 如果 cur 为 nullptr 代表现在指向 end()
// 特殊处理
if (cur == nullptr) {
cur = _root;
while (cur && cur->_right) {
cur = cur->_right;
}
//_p = cur;
}
// 下面的逻辑和 前置++ 差不多：镜像反转理解即可
else if (cur->_left) {
cur = cur->_left;
while (cur->_right) {
cur = cur->_right;
}
}
else {
Node* parent = cur->_parent;
while (parent && parent->_right != cur) {
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
cur = parent;
}
_p = cur;
return *this;
}
RBTreeIterator(Node* p, Node* root)
:_p(p)
{}
};5. ⭐红黑树 完全体（含迭代器+适配 map 和 set 的泛型）
含有
红黑树节点类
迭代器类
红黑树类：拷贝构造、赋值运算符重载、析构、插入函数、4种旋转函数、查找 find、中序遍历、求树的高度、求树的节点个数、判断树是否平衡
cpp
#pragma once
#include<iostream>
#include<vector>
#include<assert.h>
using namespace std;
// 设置颜色枚举值
enum Colour {
RED,
BLACK
};
template<class T>
struct RBTreeNode
{
typedef RBTreeNode<T> Node;
T _data; // 泛型化思想：_data 可以是 Key 类型，也可以是 pair<Key, Value> 类型
Node* _left;
Node* _right;
Node* _parent;
Colour _col;
RBTreeNode(const T& data)
:_data(data)
, _left(nullptr)
, _right(nullptr)
, _parent(nullptr)
{}
};
// T ：节点中的数据类型
// Ref：引用类型 T& 或 const T&
// Ptr：指针类型 T* 或 const T*
template<class T, class Ref , class Ptr>
struct RBTreeIterator
{
typedef RBTreeNode<T> Node; // 重定义节点类命名
typedef RBTreeIterator<T, Ref, Ptr> Self; // 对自己的迭代器类型重命名
Node* _p; // 迭代器中指向节点的指针
Node* _root;
Ref operator*() {
return _p->_data;
}
Ptr operator->() {
return &(_p->_data);
}
// 两个迭代器比较相等 就是直接比较 两个指针
bool operator!=(const Self& x) {
return _p != x._p;
}
bool operator==(const Self& x) const {
return _p == x._p;
}
// 我写的函数 cur 有点冗余，其实代码可以更加精简
Self& operator++() {
Node* cur = _p;
if (cur->_right) {
cur = cur->_right;
while (cur->_left) { // 注意这里是 cur->_left 我们目的是到最左节点，不是 空节点！
cur = cur->_left;
}
}
else {
Node* parent = cur->_parent;
while (parent && parent->_left != cur) {
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
cur = parent;
}
_p = cur;
return *this;
}
// 减减 和 加加的 逻辑刚好相反
Self& operator--() {
Node* cur = _p;
// 如果 cur 为 nullptr 代表现在指向 end()
// 特殊处理
if (cur == nullptr) {
cur = _root;
while (cur && cur->_right) {
cur = cur->_right;
}
//_p = cur;
}
// 下面的逻辑和 前置++ 差不多：镜像反转理解即可
else if (cur->_left) {
cur = cur->_left;
while (cur->_right) {
cur = cur->_right;
}
}
else {
Node* parent = cur->_parent;
while (parent && parent->_right != cur) {
cur = parent;
parent = parent->_parent;
}
cur = parent;
}
_p = cur;
return *this;
}
RBTreeIterator(Node* p, Node* root)
:_p(p)
,_root(root)
{}
};
template<class K, class T, class KeyOfT>
class RBTree
{
public:
typedef RBTreeNode<T> Node;
typedef RBTreeIterator<T, T&, T*> iterator;
typedef RBTreeIterator<T, const T&, const T*> const_iterator;
RBTree() = default;
~RBTree() {
destory(_root);
_root = nullptr;
}
// 拷贝构造
RBTree(const RBTree<K, T, KeyOfT>& t) {
_root = CopyTree(t._root);
}
// 赋值重载
RBTree<K, T, KeyOfT>& operator=(const RBTree<K, T, KeyOfT>& t) {
RBTree tmp(t);
std::swap(_root, tmp._root);
return *this;
}
// 迭代器
iterator begin() {
Node* cur = _root;
while (cur && cur->_left) {
cur = cur->_left;
}
return iterator(cur, _root);
}
iterator end() {
return iterator(nullptr, _root);
}
const_iterator begin() const {
Node* cur = _root;
while (cur && cur->_left) {
cur = cur->_left;
}
return const_iterator(cur, _root);
}
const_iterator end() const {
return const_iterator(nullptr, _root);
}
// 查找
iterator find(const K& key) const {
Node* cur = _root;
while (cur) {
if ((cur->_data).first < key) {
cur = cur->_right;
}
else if ((cur->_data).first > key) {
cur = cur->_left;
}
else return iterator(cur, _root);
}
return end();
}
// 插入
// 插入成功就是 true，迭代器指向新插入的节点
// 插入失败就是 false，迭代器指向已存在的那个节点
pair<iterator, bool> insert(const T& data) {
if (_root == nullptr) {
_root = new Node(data);
_root->_col = BLACK; // 根节点一定是黑的
return make_pair(iterator(_root, _root), true);
}
// 利用仿函数
KeyOfT kot;
Node* cur = _root;
Node* parent = cur;
while (cur) {
if (kot(cur->_data) < kot(data)) {
parent = cur;
cur = cur->_right;
}
else if (kot(cur->_data) > kot(data)) {
parent = cur;
cur = cur->_left;
}
else return make_pair(iterator(cur, _root), false);
}
// 在 cur 的位置插入该节点
cur = new Node(data);
cur->_col = RED; // 新增节点给 红的
Node* newNode = cur; // 这里记录以下初始的 cur，避免下面各种操作改变 cur
// 父连子，子连父
if (kot(parent->_data) > kot(data)) parent->_left = cur;
else parent->_right = cur;
cur->_parent = parent;
// 变色调整：
while (parent && parent->_col == RED) {
Node* Grandfather = parent->_parent;
/*
g
p u
*/
// 父亲是 爷爷 的左孩子
if (parent == Grandfather->_left) {
Node* Uncle = Grandfather->_right;
// 叔叔是 红色：三人变色，cur指爷
if (Uncle && Uncle->_col == RED) {
parent->_col = BLACK;
Uncle->_col = BLACK;
Grandfather->_col = RED;
cur = Grandfather;
parent = cur->_parent;
}
// 叔叔是 黑色：旋转后变色
else if (Uncle == nullptr || Uncle->_col == BLACK) {
// 看 cur 的位置：决定单旋 or 双旋
if (cur == parent->_left) {
/* 右单旋 + 变色
g
p u
c
*/
rotateLL(Grandfather);
// 爷变红，父变黑
Grandfather->_col = RED;
parent->_col = BLACK;
}
else if (cur == parent->_right) {
/* 双旋（先左旋后右旋） + 变色
g
p u
c
*/
rotateRR(parent); // p 先 左旋
rotateLL(Grandfather); // g 再右旋
// 爷变红，cur 变黑
Grandfather->_col = RED;
cur->_col = BLACK;
}
break;
}
}
// 父亲是 爷爷 的右孩子
else if (parent == Grandfather->_right) {
Node* Uncle = Grandfather->_left;
// 叔叔是 红色：三人变色，cur指爷
if (Uncle && Uncle->_col == RED) {
parent->_col = BLACK;
Uncle->_col = BLACK;
Grandfather->_col = RED;
cur = Grandfather;
parent = cur->_parent;
}
// 叔叔是 黑色：旋转后变色
else if (Uncle == nullptr || Uncle->_col == BLACK) {
// 看 cur 的位置：决定单旋 or 双旋
if (cur == parent->_right) {
/* 左单旋 + 变色
g
u p
c
*/
rotateRR(Grandfather);
// 爷变红，父变黑
Grandfather->_col = RED;
parent->_col = BLACK;
}
else if (cur == parent->_left) {
/* 双旋（先右旋后左旋） + 变色
g
u p
c
*/
rotateLL(parent); // p 先 右旋
rotateRR(Grandfather); // g 再左旋
// 爷变红，cur 变黑
Grandfather->_col = RED;
cur->_col = BLACK;
}
break;
}
}
}
// 修改一：根节点强制变色
_root->_col = BLACK;
return make_pair(iterator(newNode, _root), true);
}
// RR型：左单旋
void rotateRR(Node* parent) {
Node* subR = parent->_right;
Node* subRL = subR->_left;
Node* parentParent = parent->_parent;
// 1、subRL变成parent的右孩子
parent->_right = subRL;
// subRL 是有可能为 空的
if (subRL) {
subRL->_parent = parent;
}
// 2、parent变成subR的左孩子
subR->_left = parent;
parent->_parent = subR;
// 3、subR变成当前子树的根
// parentParent 是指 刚开始的 parent 的父亲：若 parent 是 _root 则 parentParent 为空，否则不为空，则该树就是子树
if (parentParent) {
if (parent == parentParent->_right)
parentParent->_right = subR;
else parentParent->_left = subR;
subR->_parent = parentParent;
}
// 如果 parentParent == nullptr：说明 parent 是该树的 _root，_root 的 parent 是空
else {
_root = subR;
subR->_parent = nullptr;
}
}
// LL型：右单旋
void rotateLL(Node* parent) {
Node* subL = parent->_left;
Node* subLR = subL->_right;
Node* parentParent = parent->_parent;
// 1、subLR变成parent的左孩子
parent->_left = subLR;
// subRL 是有可能为 空的
if (subLR) {
subLR->_parent = parent;
}
// 2、parent变成subL的右孩子
subL->_right = parent;
parent->_parent = subL;
// 3、subL 变成当前子树的根
// parentParent 是指 刚开始的 parent 的父亲：若 parent 是 _root 则 parentParent 为空，否则不为空，则该树就是子树
if (parentParent) {
if (parent == parentParent->_right)
parentParent->_right = subL;
else parentParent->_left = subL;
subL->_parent = parentParent;
}
// 如果 parentParent == nullptr：说明 parent 是该树的 _root，_root 的 parent 是空
else {
_root = subL;
subL->_parent = nullptr;
}
}
// LR 型：subL 先 左旋， parent 右旋
void rotateLR(Node* parent) {
rotateRR(parent->_left);
rotateLL(parent);
}
// RL 型：subR 先 右旋， parent 左旋
void rotateRL(Node* parent) {
rotateLL(parent->_right);
rotateRR(parent);
}
// 中序遍历
void InOrder() {
_InOrder(_root);
cout << '\n';
}
// 获取根节点
Node* GetRoot() {
return _root;
}
// 获取该树的高度
int Height() {
return _Height(_root);
}
// 获取节点个数
int Size() {
return _Size(_root);
}
// 判断是否是 红黑树
bool IsValidRBTree() {
if (_root == nullptr) return false;
else if (_root && _root->_col == RED) return false;
// 遍历一条路，记录一条路上一共固定有多少个黑色节点
int cnt = 0;
Node* cur = _root;
while (cur) {
if (cur->_col == BLACK) cnt++;
cur = cur->_left;
}
return _IsValidRBTree(_root, 0, cnt);
}
private:
// 判断是否是 红黑树
bool _IsValidRBTree(Node* pRoot, size_t k, const size_t blackCount)
{
// 1、看根节点是否是 黑的
// 2、看每条路径的 黑色节点数量是否相同
// 3、检查是否有连续的红节点：遇到一个红节点就判断其父亲是否是 红的
//走到null之后，判断 k 和 blackCount 是否相等：即一条路径上的 黑色节点数量是否为固定值
if (pRoot == nullptr)
{
if (k != blackCount)
{
cout << "违反性质四：每条路径中黑色节点的个数必须相同" << endl;
return false;
}
return true;
}
// 统计黑色节点的个数
if (pRoot->_col == BLACK)
k++;
// 检测当前节点与其双亲是否都为红色
Node* pParent = pRoot->_parent;
if (pParent && pParent->_col == RED && pRoot->_col == RED)
{
cout << "违反性质三：没有连在一起的红色节点" << endl;
return false;
}
return _IsValidRBTree(pRoot->_left, k, blackCount) && _IsValidRBTree(pRoot->_right, k, blackCount);
}
int _Size(Node* pRoot) {
if (pRoot == nullptr) return 0;
//if (pRoot->_left == nullptr && pRoot->_right == nullptr) return 1;
return 1 + _Size(pRoot->_left) + _Size(pRoot->_right);
}
int _Height(Node* pRoot) {
if (pRoot == nullptr)
return 0;
return 1 + max(_Height(pRoot->_left), _Height(pRoot->_right));
}
// 销毁一棵树：后序遍历
void destory(Node* root) {
if (root == nullptr) {
return;
}
destory(root->_left);
destory(root->_right);
delete root;
}
// 拷贝一棵树
Node* CopyTree(const Node* root) {
if (root == nullptr) {
return nullptr;
}
Node* newRoot = new Node(root->_kv);
newRoot->_left = CopyTree(root->_left);
newRoot->_right = CopyTree(root->_right);
return newRoot;
}
void _InOrder(const Node* root) {
if (root == nullptr) {
return;
}
_InOrder(root->_left);
cout << (root->_kv).first << " : " << (root->_kv).second << '\n';
_InOrder(root->_right);
}
Node* _root = nullptr;
};6. ⭐封装 set 完整代码
红黑树的代码 前面已经实现，在 set 中直接调用一个红黑树即可（记得在 set.h 要放入 红黑树的头文件 ）
cpp
template<class K>
class set
{
struct set_KeyOfT {
const K& operator()(const K& key) {
return key;
}
};
public:
typedef typename RBTree<K, const K, set_KeyOfT>::iterator iterator;
typedef typename RBTree<K, const K, set_KeyOfT>::const_iterator const_iterator;
// 直接调用红黑树的 插入函数
pair<iterator, bool> insert(const K& key) {
return _tree.insert(key);
}
// 迭代器：都是直接调用底层红黑树的 函数
iterator begin() {
return _tree.begin();
}
iterator end() {
return _tree.end();
}
const_iterator begin() const {
return _tree.begin();
}
const_iterator end() const {
return _tree.end();
}
iterator find(const K& key) {
return _tree.find(key);
}
private:
RBTree<K, const K, set_KeyOfT> _tree;
};7. ⭐封装 map 完整代码
红黑树的代码 前面已经实现，在 map 中直接调用一个红黑树即可（记得在 map .h 要放入 红黑树的头文件 ）
cpp
template<class K, class V>
class map
{
struct map_KeyOfT {
const K& operator()(const pair<K, V>& kv) {
return kv.first;
}
};
public:
typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, map_KeyOfT>::iterator iterator;
typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, map_KeyOfT>::const_iterator const_iterator;
pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& kv) {
return _tree.insert(kv);
}
// 迭代器
iterator begin() {
return _tree.begin();
}
iterator end() {
return _tree.end();
}
const_iterator begin() const {
return _tree.begin();
}
const_iterator end() const {
return _tree.end();
}
iterator find(const K& key) {
return _tree.find(key);
}
V& operator[](const K& key) {
pair<iterator, bool> pr = insert(make_pair(key, V()));
return pr.first->second;
}
private:
RBTree<K, pair<const K, V>, map_KeyOfT> _tree;
};