深入理解STL之RBTree重点讲义资料Word文档下载推荐.docx
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因本人能力有限可能无法将红黑树讲得很清楚全面，而且STL红黑树的实现也较为复杂，建议先到下面推荐的几篇博客里去补补知识
∙教你初步了解红黑树
∙【数据结构和算法05】红-黑树（看完包懂~）
∙一步一图一代码，一定要让你真正彻底明白红黑树
红黑树的节点结构
红黑树的节点在二叉树的节点结构上增加了颜色属性，而且，为了更好的进行插入和删除操作，进而增加了指向父节点的指针。
为了更好的弹性，STL红黑树的节点采用双层设计，将不依赖模板的参数提取出来，作为base结构，然后用带模板的节点结构取继承它。
下面是红黑树节点结构的源码：
typedefbool__rb_tree_color_type;
const__rb_tree_color_type__rb_tree_red=false;
//紅色為0
const__rb_tree_color_type__rb_tree_black=true;
//黑色為1
struct__rb_tree_node_base
{
typedef__rb_tree_color_typecolor_type;
typedef__rb_tree_node_base*base_ptr;
color_typecolor;
//节点颜色
base_ptrparent;
//指向父节点
base_ptrleft;
//指向左子节点
base_ptrright;
//指向右子节点
//一直往左走，就能找到红黑树的最小值节点
//二叉搜索树的性质
staticbase_ptrminimum（base_ptrx）
{
while（x->
left!
=0）x=x->
left;
returnx;
}
//一直往右走，就能找到红黑树的最大值节点
staticbase_ptrmaximum（base_ptrx）
right!
right;
};
//真正的节点定义，采用双层节点结构
//基类中不包含模板参数
template<
classValue>
struct__rb_tree_node:
public__rb_tree_node_base
typedef__rb_tree_node<
Value>
*link_type;
Valuevalue_field;
//節點實值
红黑树的迭代器
为了将RBtree实现为一个泛型容器，迭代器的设计很关键。
我们要考虑它的型别，以及前进（increment）、后退（devrement）、提领（dereference）和成员访问（memberaccess）等操作。
迭代器和节点一样，采用双层设计，STL红黑树的节点__rb_tree_node继承于__rb_tree_node_base；
STL的迭代器结构__rb_tree_iterator继承于__rb_tree_base_iterator，我们可以用一张图来解释这样的设计目的。
将这些分开设计，可以保证对节点和迭代器的操作更具有弹性。
下面来看迭代器的源码：
struct__rb_tree_base_iterator
typedef__rb_tree_node_base:
:
base_ptrbase_ptr;
typedefbidirectional_iterator_tagiterator_category;
typedefptrdiff_tdifference_type;
base_ptrnode;
//用来连接红黑树的节点
//寻找该节点的后继节点上
voidincrement（）
if（node->
=0）{//如果存在右子节点
node=node->
//直接跳到右子节点上
while（node->
=0）//然后一直往左子树走，直到左子树为空
else{//没有右子节点
base_ptry=node->
parent;
//找出父节点
while（node==y->
right）{//如果该节点一直为它的父节点的右子节点
node=y;
//就一直往上找，直到不为右子节点为止
y=y->
=y）//若此时该节点不为它的父节点的右子节点
//此时的父节点即为要找的后继节点
//否则此时的node即为要找的后继节点，此为特殊情况，如下
//我们要寻找根节点的下一个节点，而根节点没有右子节点
//此种情况需要配合rbtree的header节点的特殊设计，后面会讲到
}
//寻找该节点你的前置节点
voiddecrement（）
color==__rb_tree_red&
&
//如果此节点是红节点
node->
parent->
parent==node）//且父节点的父节点等于自己
//则其右子节点即为其前置节点
//以上情况发生在node为header时，即node为end（）时
//注意：
header的右子节点为mostright，指向整棵树的max节点，后面会有解释
elseif（node->
=0）{//如果存在左子节点
//跳到左子节点上
while（y->
=0）//然后一直往右找，知道右子树为空
//则找到前置节点
else{//如果该节点不存在左子节点
//跳到它的父节点上
left）{//如果它等于它的父子节点的左子节点
//则一直往上查找
}//直到它不为父节点的左子节点未知
//此时他的父节点即为要找的前置节点
}
classValue,classRef,classPtr>
struct__rb_tree_iterator:
public__rb_tree_base_iterator
//配合迭代器萃取机制的一些声明
typedefValuevalue_type;
typedefRefreference;
typedefPtrpointer;
typedef__rb_tree_iterator<
Value,Value&
Value*>
iterator;
Value,constValue&
constValue*>
const_iterator;
Value,Ref,Ptr>
self;
//迭代器的构造函数
__rb_tree_iterator（）{}
__rb_tree_iterator（link_typex）{node=x;
__rb_tree_iterator（constiterator&
it）{node=it.node;
//提领和成员访问函数，重载了*和->
操作符
referenceoperator*（）const{returnlink_type（node）->
value_field;
pointeroperator->
（）const{return&
（operator*（））;
//前置++和后置++
self&
operator++（）{increment（）;
return*this;
selfoperator++（int）{
selftmp=*this;
increment（）;
//直接调用increment函数
returntmp;
//前置--和后置--
operator--（）{decrement（）;
selfoperator--（int）{
decrement（）;
//直接调用decrement函数
在上述源代码中，一直提到STLRBTree特殊节点header的设计，这个会在RBTree结构中讲到，下面跟着我一起继续往下看吧。
红黑树的数据结构
有了上面的节点和迭代器设计，就能很好的定义出一颗RBTree了。
废话不多说，一步一步来剖析源代码吧。
classKey,classValue,classKeyOfValue,classCompare,
classAlloc=alloc>
classrb_tree{
protected:
typedefvoid*void_pointer;
rb_tree_node;
typedefsimple_alloc<
rb_tree_node,Alloc>
rb_tree_node_allocator;
//专属配置器
public:
//一些类型声明
typedefKeykey_type;
typedefvalue_type*pointer;
typedefconstvalue_type*const_pointer;
typedefvalue_type&
reference;
typedefconstvalue_type&
const_reference;
typedefrb_tree_node*link_type;
typedefsize_tsize_type;
//RB-tree的数据结构
size_typenode_count;
//记录树的节点个数
link_typeheader;
//header节点设计
Comparekey_compare;
//节点间的键值大小比较准则
//以下三个函数用来取得header的成员
link_type&
root（）const{return（link_type&
）header->
leftmost（）const{return（link_type&
rightmost（）const{return（link_type&
//以下六个函数用来取得节点的成员
staticlink_type&
left（link_typex）{return（link_type&
）（x->
left）;
right（link_typex）{return（link_type&
right）;
parent（link_typex）{return（link_type&
parent）;
staticreferencevalue（link_typex）{returnx->
staticconstKey&
key（link_typex）{returnKeyOfValue（）（value（x））;
staticcolor_type&
color（link_typex）{return（color_type&
color）;
//以下六个函数用来取得节点的成员，由于双层设计，导致这里需要两个定义
left（base_ptrx）{return（link_type&
right（base_ptrx）{return（link_type&
parent（base_ptrx）{return（link_type&
staticreferencevalue（base_ptrx）{return（（link_type）x）->
key（base_ptrx）{returnKeyOfValue（）（value（link_type（x）））;
}
color（base_ptrx）{return（color_type&
）（link_type（x）->
//求取极大值和极小值，这里直接调用节点结构的函数极可
staticlink_typeminimum（link_typex）{
return（link_type）__rb_tree_node_base:
minimum（x）;
staticlink_typemaximum（link_typex）{
maximum（x）;
//RBTree的迭代器定义
value_type,reference,pointer>
value_type,const_reference,const_pointer>
Comparekey_comp（）const{returnkey_compare;
}//由于红黑树自带排序功能，所以必须传入一个比较器函数
iteratorbegin（）{returnleftmost（）;
}//RBTree的起始节点为左边最小值节点
const_iteratorbegin（）const{returnleftmost（）;
iteratorend（）{returnheader;
}//RBTree的终止节点为右边最大值节点
const_iteratorend（）const{returnheader;
boolempty（）const{returnnode_count==0;
}//判断红黑树是否为空
size_typesize（）const{returnnode_count;
}//获取红黑树的节点个数
size_typemax_size（）const{returnsize_type（-1）;
}//获取红黑树的最大节点个数，
//没有容量的概念，故为sizetype最大值
我们看到，在RBTree的数据结构中，定义了RBTree节点和迭代器，然后添加了header节点，以及node_count参数，其他都是一下简单的函数声明和类型声明。
除此之外，并没有过多的增加东西。
这里理解起来还是比较简单，至于header有什么作用，请继续往下看。
红黑树的构造与内存管理
红黑树的构造函数
红黑树的空构造函数将创建一个空树，此”空树“非彼二叉树的空树也。
空构造函数首先配置一个节点空间，使header指向该节点空间，然后将header的leftmost和rightmost指向自己，父节点指向0。
非空的STLRBTree中，header和root之间互为父节点，然后header的leftmost始终指向该树的最小值节点，rightmost始终指向该树的最大值节点，其示例图如下（左图为空树，右图为非空树）：
下面来看看它的构造函数代码吧：
//这部分代码是从红黑树的结构定义中提取出来的
link_typeget_node（）{returnrb_tree_node_allocator:
allocate（）;
}//配置空间
link_typecreate_node（constvalue_type&
x）{
link_typetmp=get_node（）;
//配置空間
__STL_TRY{
construct（&
tmp->
value_field,x）;
//构造内容
__STL_UNWIND（put_node（tmp））;
//初始化函数，用来初始化一棵RBTree
voidinit（）{
header=get_node（）;
//产生一个节点空间，令header指向它
color（header）=__rb_tree_red;
//令header为红色，用来区分header和root
root（）=0;
leftmost（）=header;
//令header的左子节点为其自己
rightmost（）=header;
//令header的右子节点为其自己
//真正的默认构造函数
rb_tree（constCompare&
comp=Compare（））
:
node_count（0）,key_compare（comp）{init（）;
}//直接调用初始化函数
//带参构造函数，以另一棵RBTree为初值来初始化
rb_tree（constrb_tree<
Key,Value,KeyOfValue,Compare,Alloc>
x）
node_count（0）,key_compare（x.key_compare）
{
//產生一個節點空間，令header指向它
//令header為紅色
if（x.root（）==0）{//如果x是個空白樹
//令header的左子節點為自己。
//令header的右子節點為自己。
else{//x不是一個空白樹
root（）=__copy（x.root（）,header）;
//调用copy函数
__STL_UNWIND（put_node（header））;
leftmost（）=minimum（root（））;
//令header的左子節點為最小節點
rightmost（）=maximum（root（））;
//令header的右子節點為最大節點
node_count=x.node_count;
//copy函数定义
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